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      一種對陶瓷釉sem圖像微相形狀距離的計算方法

      文檔序號:10535846閱讀:224來源:國知局
      一種對陶瓷釉sem圖像微相形狀距離的計算方法
      【專利摘要】一種對陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離計算方法,具體步驟有:步驟一:選擇讀取清晰的SEM灰度值圖像;步驟二:分析和處理SEM圖像,對SEM圖像從頭開始,判斷并選取像素灰度值變化小于10的連續(xù)區(qū)域,計算該區(qū)域的灰度像素均值,用一維數(shù)組a保存各區(qū)域像素均值;步驟三:用像素均值做閾值,設計算法求各微相對應的最佳閾值,并對最佳閾值排序,用一維數(shù)組b保存;步驟四:對a,b兩個數(shù)組進行處理找對應的標記號,并用對應的標記號完成整個SEM圖像所有區(qū)域輪廓標記;步驟五:用標記號判斷并進行計算各微相微球形狀信息(圓形度,半徑,球心等)和距離信息(兩球心之距離),步驟六:用此方法分析大量不同溫度、呈色的SEM圖像,并找出規(guī)律。
      【專利說明】
      一種對陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離的計算方法
      技術(shù)領(lǐng)域
      [0001] 本發(fā)明屬于陶瓷釉微相呈色研究技術(shù)領(lǐng)域,涉及對陶瓷釉微相呈色機理及規(guī)律的 研究,尤其是涉及到對陶瓷釉微相呈色數(shù)學模型的推導,具體涉及一種對陶瓷釉SEM圖像微 相形狀距離的計算方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 目前從微相瓷釉的基礎和應用研究成果來看,微相釉在藝術(shù)、陳設瓷方面的地位 和重要性已無可置疑。微相釉在傳統(tǒng)陶瓷方面的基礎和應用研究雖然深度和廣度都極為有 限,但陶瓷釉隨著微相狀態(tài)變換可以呈現(xiàn)不同顏色卻引人入勝,而且根據(jù)實驗觀察與分析, 發(fā)現(xiàn)陶瓷釉微相呈色與溫度、微相尺寸和形狀有密切關(guān)系。由于微相現(xiàn)象復雜,根據(jù)現(xiàn)有測 量手段,一般根據(jù)電鏡掃描圖像(SEM)進行手工測量各微相形狀等信息,存在工作量大,效 率低,不精準等缺陷。因此,研究便捷、快速、準確的陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離計算方法, 對減輕計算強度,提高效率和準確性具有重要意義。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0003] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點,本發(fā)明的目的在于提供一種對陶瓷釉SEM圖像微 相形狀距離的計算方法,利用圖像處理技術(shù)及計算機技術(shù),在較短的時間內(nèi)可以準確判斷 SEM圖像各微相微球信息,進行分類,并快速計算出各微相微球尺寸,形狀信息等參數(shù),可以 減少工作強度,提高精準度。
      [0004] 為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:
      [0005] -種對陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離的計算方法,包括以下步驟:
      [0006] 步驟一:在樣品燒成過程中,在不同溫度點取出樣品,待其冷卻至室溫后,進行樣 品切割、清洗、干燥,再進行SEM分析,并記錄保存對應燒成溫度和呈色狀態(tài);
      [0007] 步驟二:根據(jù)SEM灰度圖像微相信息特征,對SEM圖像從頭開始,判斷并選取像素灰 度值變化小于10的連續(xù)區(qū)域,計算各連續(xù)區(qū)域的灰度像素均值,用一維數(shù)組a保存,第一個 連續(xù)區(qū)域的灰度像素均值即數(shù)組a的第一個元素;
      [0008] 步驟三:用所述灰度像素均值做閾值,設計算法求出各微相對應的最佳閾值,對最 佳閾值按照大小排序,并用一維數(shù)組b保存;
      [0009] 步驟四:比較分析數(shù)組a和數(shù)組b,從數(shù)組a的第一個元素開始,在數(shù)組b中找到與數(shù) 組a元素相同的數(shù)組b元素,用當前數(shù)組b元素值替換數(shù)組a中對應的元素值,得到數(shù)組c,用 數(shù)組c進行區(qū)域輪廓標記;
      [0010] 步驟五:對標記過的SEM圖像,判斷并進行計算各微相的微球形狀信息和距離信 息。
      [0011] 利用所述步驟一至五的方法,分析大量不同溫度、呈色的SEM圖像,畫出溫度、呈色 和微相形狀信息間關(guān)系圖。
      [0012] 所述清晰的SEM灰度值圖像是指燒制受熱均勻,樣品圖像噪聲小的清晰圖像。
      [0013] 所述步驟三中,將數(shù)組a中第一個灰度像素均值用作初始閾值,觀察SEM圖像變化, 然后順次使用數(shù)組a中其它灰度像素均值作為閾值,直至SEM圖像顯示一個微相信息,記錄 下當下閾值為這個微相的最佳閾值。
      [0014] 所述步驟四中,進行區(qū)域輪廓標記的方法是:對SEM灰度圖像,從頭開始,判斷并選 取灰度像素值變化小于10的連續(xù)區(qū)域,用數(shù)組c中的元素值替換各連續(xù)區(qū)域的像素值,逐個 進行連續(xù)區(qū)域數(shù)字標記。
      [0015] 所述判斷是根據(jù)連續(xù)區(qū)域標記數(shù)字判斷,數(shù)字相同就屬于同一個微相,然后計算 不同微相的形狀信息。
      [0016] 所述形狀信息至少包括圓形度、半徑以及球心,距離信息是指兩球心之距離,其中 圓形度計算公式為
      ,其中c為圓形度,A為微相微球面積,P為微相微球周長,半徑計 算公式為y,球心由球心像素位置信息得到,兩球心之距離通過球心坐標直接計算獲 取。
      [0017] 與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果是:
      [0018] 現(xiàn)有技術(shù)一般通過人工根據(jù)標尺手工測量SEM圖像中各微相尺寸,只能肉眼判斷 是否為圓形,不是圓形無法定性、定量表示,具有不精確、費時,還有判斷錯誤等問題,而本 發(fā)明利用圖像技術(shù)結(jié)合計算機技術(shù),讓計算機自動分類各個微相,并分別計算各微相尺寸, 圓形度等形狀信息,具有計算精準、速度快和計算參數(shù)全等特點。為后續(xù)研究陶瓷釉微相呈 色提供大量精準數(shù)據(jù)和節(jié)省時間和人力。
      【附圖說明】
      [0019] 圖1是本發(fā)明方法處理流程圖。
      [0020] 圖2是本發(fā)明方法處理前的SEM圖像。
      [0021]圖3是本發(fā)明方法處理后的SEM圖像。
      【具體實施方式】
      [0022]下面結(jié)合附圖和實施例詳細說明本發(fā)明的實施方式。
      [0023]如圖1所示,一種陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離計算方法,包括以下步驟:
      [0024]步驟一:根據(jù)樣品燒成過程中,在不同溫度點取出樣品,待其冷卻至室溫后,進行 樣品切割、清洗、干燥等,再進行SEM分析,并一一記錄并保存實驗樣品當下燒制溫度和對應 顏色,選擇具有微相明顯特征的SEM圖像,即那些受熱加熱到一定溫度,微相形態(tài)發(fā)生明顯 變化,從圖像中易識別的圖像,其燒制受熱均勻、樣品圖像噪聲小,較為清晰。
      [0025]步驟二:讀取SEM圖像,根據(jù)微相理論知識,根據(jù)SEM灰度圖像微相信息特征,對SEM 圖像從頭開始,判斷并選取灰度像素值變化小于10的連續(xù)區(qū)域,計算各連續(xù)區(qū)域的灰度像 素均值,用一維數(shù)組a保存,第一個連續(xù)區(qū)域的灰度像素均值即數(shù)組a的第一個元素。
      [0026] SEM灰度圖像信息像素顯示的是顏色信息,通過分析和判斷,可以調(diào)制設計讓陶瓷 釉不同微相顏色深度稍有不同,所以可根據(jù)灰度圖像像素值來過濾判斷。通過分析SEM區(qū)域 像素值信息,若顏色一致,像素值也應該大致一致,同種微相形狀顏色一致,所以對應灰度 值圖像連續(xù)區(qū)域像素值也應一致,但計算機顯示這個區(qū)域像素值范圍大概有<10的差,所 以設計了求這個連續(xù)區(qū)域的均值。
      [0027] 步驟三:用像素均值做閾值,設計算法求各微相對應的最佳閾值,對最佳閾值按照 排序,并用一維數(shù)組b記錄保存,目的是從數(shù)組a中找較能完全顯示各微相微球圖像的像素 值。
      [0028] 本步驟中,閾值是數(shù)組a中的灰度像素均值,設置一個閾值的作用是,屏蔽那些像 素值不符合要求像素,SEM圖像上只顯示那些像素值符合閾值條件的像素,這樣SEM圖像就 可以有選擇地部分顯示圖像,通過分析SEM圖像像素信息,先顯示與SEM圖像左上側(cè)第一個 連續(xù)區(qū)域像素均值信息一致的所有微球信息,故閾值先從數(shù)組a第一個元素值開始,接著第 二個元素值,注意觀察SEM圖像顯示效果,看哪個元素值基本能把一個微相所有微球顯示出 來,這個閾值就是最佳閾值。編寫程序,預先設定一個像素均值做閾值,通過逐步變化閾值, 觀察SEM圖像變化,只出現(xiàn)一個微相形態(tài)明顯的現(xiàn)象,記錄并保存當下閾值。如此循環(huán)判斷, 直至求出微相對應的幾個最佳閾值。
      [0029] 步驟四:比較分析數(shù)組a和數(shù)組b,從數(shù)組a的第一個元素開始,在數(shù)組b中找到與數(shù) 組a元素相同的數(shù)組b元素,用當前b數(shù)組的這個元素值標記替換數(shù)組a中對應的元素的值, 得到數(shù)組c,用數(shù)組c進行區(qū)域輪廓標記。
      [0030] 由于a數(shù)組存放的是SEM所有連續(xù)區(qū)域的像素均值,而最佳閾值數(shù)組存放的是能篩 選出SEM圖像各微相微球的像素均值即最佳閾值,例如,SEM圖像有3個微相,代號分別是1, 2,3,其中微相1在SEM圖像中有很多連續(xù)區(qū)域,微相2,3也是,數(shù)組a存放的是微相1,2,3所有 的連續(xù)區(qū)域像素均值,而數(shù)組b只存三個最佳閾值,分別是微相1,2,3的最佳閾值。
      [0031] 計算微相最佳閾值的作用是用數(shù)組b從數(shù)組a中分別找出微相1,2,3的連續(xù)區(qū)域, 并用相應b數(shù)組對應元素值去替換a數(shù)組對應元素值,重新用數(shù)組a元素值替換SEM圖像各連 續(xù)區(qū)域的像素值,這就完成SEM圖像標記。
      [0032] 區(qū)域輪廓標記的方法:對SEM圖像,從頭開始,判斷并選取灰度像素值變化小于10 的連續(xù)區(qū)域,用對應的數(shù)組c元素值替換該連續(xù)區(qū)域的像素值,逐個進行連續(xù)區(qū)域數(shù)字標 記。
      [0033]步驟五:對標記過的SEM圖像,判斷并進行計算各種微相微球形狀信息(圓形度,半 徑,球心等)和距離信息(兩球心之距離)。具體地:
      [0034]對標記過的SEM圖像,分別用b數(shù)組中不同標記值做判斷條件,篩選不同微相形狀 信息區(qū)域,計算微相微球形狀信息(圓形度,半徑,球心等)和距離信息(兩球心之距離)。由 于區(qū)域內(nèi)所有像素個數(shù)之和為圓面積,區(qū)域邊界所有像素個數(shù)之和為圓周長,根據(jù)圓形度 計算公式為
      ?,其中C為圓形度,A為微相微球面積,P為微相微球周長,可以算出微球 形狀信息C,很容易求出半徑信息
      球心根據(jù)球心像素位置信息很容易得到,兩球心 距離根據(jù)兩點坐標(兩球心像素位置信息)也很容易得到。但要注意,由于SEM圖像是對原實 物進行放大幾萬多倍得到的,要想求實際半徑和球心距離還應考慮這個放大倍數(shù)因素。 [0035]步驟六:并用此方法分析大量不同溫度、呈色的SEM圖像,并一一生成對應數(shù)據(jù)信 息。
      [0036] 步驟七:畫出溫度、呈色和微相形狀信息間關(guān)系圖。利用步驟六得到的數(shù)據(jù),畫出 溫度、呈色和微相形狀信息間關(guān)系圖,并試著建立數(shù)據(jù)模型。
      [0037]圖2是未處理的SEM圖像,圖3是用閾值處理過的SEM圖像,說明可以用閾值屏蔽一 部分無用信息圖像,標記圖像,可使各微相形狀更清晰,容易識別。
      【主權(quán)項】
      1. 一種對陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離的計算方法,其特征在于,包括以下步驟: 步驟一:在樣品燒成過程中,在不同溫度點取出樣品,待其冷卻至室溫后,進行樣品切 害J、清洗、干燥,再進行SEM分析,并記錄保存對應燒成溫度和呈色狀態(tài); 步驟二:根據(jù)SEM灰度圖像微相信息特征,對SEM圖像從頭開始,判斷并選取灰度像素值 變化小于10的連續(xù)區(qū)域,計算各連續(xù)區(qū)域的灰度像素均值,用一維數(shù)組a保存,第一個連續(xù) 區(qū)域的灰度像素均值即數(shù)組a的第一個元素; 步驟三:用所述灰度像素均值做閾值,設計算法求出各微相對應的最佳閾值,對最佳閾 值按照大小排序,并用一維數(shù)組b保存; 步驟四:比較分析數(shù)組a和數(shù)組b,從數(shù)組a的第一個元素開始,在數(shù)組b中找到與數(shù)組a 元素相同的數(shù)組b元素,用當前數(shù)組b元素值替換數(shù)組a中對應的元素值,得到數(shù)組c,用數(shù)組 c進行區(qū)域輪廓標記; 步驟五:對標記過的SEM圖像,判斷并進行計算各微相的微球形狀信息和距離信息。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述對陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離的計算方法,其特征在于,利用 所述步驟一至五的方法,分析大量不同溫度、呈色的SEM圖像,畫出溫度、呈色和微相形狀信 息間關(guān)系圖。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述對陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離的計算方法,其特征在于,所述 清晰的SEM灰度值圖像是指燒制受熱均勻,樣品圖像噪聲小的清晰圖像。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述對陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離的計算方法,其特征在于,所述 步驟三中,將數(shù)組a中第一個灰度像素均值用作初始閾值,觀察SEM圖像變化,然后順次使用 數(shù)組a中其它灰度像素均值作為閾值,直至SEM圖像顯示一個微相信息,記錄下當下閾值為 這個微相的最佳閾值。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述對陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離的計算方法,其特征在于,所述 步驟四中,進行區(qū)域輪廓標記的方法是:對SEM灰度圖像,從頭開始,判斷并選取像素灰度值 變化小于10的連續(xù)區(qū)域,用數(shù)組c中的元素值替換各連續(xù)區(qū)域的像素值,逐個進行連續(xù)區(qū)域 數(shù)字標記。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述對陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離的計算方法,其特征在于,所述 判斷是根據(jù)連續(xù)區(qū)域標記數(shù)字判斷,數(shù)字相同就屬于同一個微相,計算不同微相的形狀信 息。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述對陶瓷釉SEM圖像微相形狀距離的計算方法,其特征在于,所述 形狀信息至少包括圓形度、半徑以及球心,距離信息是指兩球心之距離,其中圓形度計算公 4τγΛ 式為C = ^,其中C為圓形度,A為微相微球面積,P為微相微球周長,半徑計算公式為 2 J Γ = ^,球心由球心像素位置信息得到,兩球心之距離通過球心坐標直接計算獲取。 π P
      【文檔編號】G06T7/00GK105894510SQ201610196318
      【公開日】2016年8月24日
      【申請日】2016年3月31日
      【發(fā)明人】王曉霞, 王芬, 姚斌, 何立風
      【申請人】陜西科技大學
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