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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明提出了一种基于图像处理建立轴承钢真实微观组织RVE模型的方法，属于计算机辅助设计技术领域；包括如下步骤：步骤1、获取轴承钢的显微形貌图；步骤2、进行图像分割；步骤3、图像预处理，对分割后得到的图片进行灰度处理，得到灰度图；步骤4、将灰度图进行阈值分割，分离基体和第二相，输出二值图；步骤5、消除二值图中的噪点；步骤6、消除二值图中的噪点、缺失和孔洞；步骤7、对边缘孔洞进行填充；步骤8、进行图像拼接，输出对应大小的像素点矩阵；步骤9、对像素点矩阵进行处理，根据节点单元对应关系以及周期性边界条件施加准则，将其转换成建模所需要的文件；步骤10、生成真实微观组织模型。

主权项：1.基于图像处理建立轴承钢真实微观组织RVE模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取包含第二相颗粒的轴承钢的显微形貌图；步骤2、进行图像分割，将获得的显微形貌图分割为N张图片；步骤3、图像预处理，对分割后得到的N张图片进行灰度处理，得到N张灰度图；步骤4、将得到的N张灰度图进行阈值分割，分离基体和第二相，基体和第二相分别采用黑色和白色，输出N张二值图；步骤5、对得到的N张二值图进行初步图像降噪，消除二值图中的噪点；步骤6、利用开闭操作消除图中仍然存在的噪点、缺失和孔洞，输出N张开闭处理图；步骤7、利用Matlab中的填充函数对开闭处理图中仍然存在的边缘孔洞进行进一步填充，得到N张孔洞修复后的图像；步骤8、将N张孔洞修复后的图像进行拼接，形成拼接图像，根据需要输出对应大小的像素点矩阵；步骤9、基于Python软件对像素点矩阵进行处理，根据Abaqus中的节点单元对应关系以及周期性边界条件施加准则，将其转换成Abaqus所能识别的inp文件；步骤10、将得到的inp文件导入Abaqus中生成真实微观组织模型，并根据两相参数分配其属性参数；步骤1中的显微形貌图是通过扫描电子显微镜获得的SEM图；步骤2中所述的进行图像分割，是依照如下原则：1）获取SEM图的像素点数X×Y，其中X是沿着SEM图的行方向的像素点数量，Y是沿着SEM图的列方向的像素点数量；2）将SEM图均分为T×T份；如果SEM图不能均分为T×T份，则通过函数imresizeX1，Y1对SEM图的行数和列数进行调整，调整后的SEM图的像素点数为X1×Y1，X1是最接近X并能被T整除的数值，Y1是最接近Y并能被T整除的数值，对调整后的SEM图进行T×T份均分；通过均分得到n1份均分图；3）对SEM图进行随机图划分，每份随机图的像素点数为m×n，其中m，n∈random（100，1000），并按如下方式对每份随机图进行定义：{随机图编号label、初始点位置x，y，边长（m，n）}，通过随机划分得到n2份随机图，且满足n1+n2=N；步骤8中所述的将N张孔洞修复后的图像进行拼接，形成拼接图像，所采用的拼接图像的规则如下：1）根据SEM图像建立全0矩阵，使用Matlab中的zerosX,Y函数，或者zerosX1,Y1函数进行建立；2）根据均分的n1份均分图对全0矩阵进行初步替换，获得初步替换图；3）将随机划分获得的n2份随机图插入初步替换图中，根据随机图的属性{随机图编号label、初始点位置x，y，边长（m，n）}，对初步替换图中的相同位置进行进一步替换，获取最终拼接图，并输出像素点矩阵；步骤9具体包括如下步骤：步骤9.1、读取像素点矩阵，得到每行每列的像素点个数M2和N2，进而得到每行的节点数和每列的节点数，其中每行节点数=M2+1，每列节点数=N2+1，SEM图共有节点数Node=（M2+1）×（N2+1）个，SEM图所有的单元的个数Element=M2×N2个，每个单元对应了一个像素点的面积；步骤9.2、确定每个单元的边长，根据SEM图的尺寸与M2和N2的值，确定每个单元的边长；步骤9.3、确定每个节点的坐标；步骤9.4、确定每个单元位置和构成该单元的节点编号，其规则如下：对于第t个单元，若其位于第k行，进行判断：若t满足tN2×k且tN2×（k+1），则构成该单元的四个节点编号分别为：t+k、t+k+1、t+k+N2+1和t+k+N2；若t不满足tN2×k且tN2×（k+1），则第t个单元的行数k调整为k+1，构成该单元的四个节点编号为：t+k、t+k+1、t+k+N2+1和t+k+N2；步骤9.5、对所建立的真实微观组织建立周期性边界条件，周期性边界条件施加准则如下： ，其中表示正向的方向，表示负向方向，表示第k行像素点的水平方向；代表节点i的位移，表示第i个单元右侧边线的节点，表示第i个单元左侧边线的节点，两者之差表示相邻列边线之间的间距；是平均应变；是第k行的相邻列之间的RVE边长；步骤9.6、将得到的所有的节点坐标、单元及节点编号、周期性边界调节施加准则按照Abaqus能识别的inp文件进行输出。

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