一种工业CT切片图像直接生成二维有限元模型的方法与流程

本发明涉及机械零件检测领域，具体是一种工业ct切片图像直接生成二维有限元模型的方法。

背景技术：

目前,工业ct切片生成有限元模型的研究现在主要是在三维层面的研究，具体方法主要有2条：1)工业ct切片图像→三维重建→cad建模→网格划分→生成有限元模型,该方式不能直接生成有限元模型；2)若干工业ct切片图像→划分间隔体与等值面→间隔体的最小化值→利用间隔体与最小化值间的位置关系来划分网格,该方式可以直接生成有限元模型，但是运用在生成三维有限元模型当中。

目前，工业ct切片直接生成二维有限元模型的方法是：借助相关有限元分析软件直接生成，由于这些分析软件不具备针对性，并不能按照特殊需求将工业ct切片直接生成有限元模型。

技术实现要素：

本发明的目的是解决现有技术中存在的问题。

为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，一种工业ct切片图像直接生成二维有限元模型的方法，主要包括以下步骤：

1)对待测工件进行工ct扫描，得到ct切片图像。

2)获取ct切片图像所有像素点的位置坐标信息。

3)对ct切片图像进行单元划分，得到若干图像单元。

ct切片图像单元划分后的图像单元为正方形单元，每个正方形单元边长为1个单元长度。

4)设置等值点灰度阈值，计算ct切片图像最外层的所有等值点，并连接所有等值点，得到ct切片图像最外层的等值线。

等值线表达式如下：

{(x,y),f(x,y)＝c0}。(1)

式中，c0为灰度阈值。(x,y)为平面点坐标；f(x,y)为坐标函数。

5)利用二次误差函数，计算得到等值线经过的图像单元的最小化值点qef[x]，即：

qef[x]＝∑i(ni·(x-pi))²。(2)

式中，pi、ni分别代表等值线和图像单元交点的位置和单位法向量。i＝1,2，……，m。m为单元总数的两倍。

6)判断每个图像单元的最小化值点是否唯一，若否，则对存在n个最小化值点的图像单元进行再划分，并返回步骤5，若是，则转入步骤7。

7)删除等值线没有经过的最小化值点。

8)连接最小化值点和边界图像单元顶点，从而生成三角有限元网格。

连接最小化值点和图像单元顶点的情况分为以下三种：

i)若边界图像单元的其中一条边的一个顶点位于等值线内部，另一个顶点位于等值线外部，则用位于等值线内部的顶点连接相邻的两个最小化值点。

ii)若边界图像单元的其中一条边位于等值线内部，则连接位于等值线内部的边的两个顶点和所述边界图像单元的最小化值点，以形成三角网格。

iii)若边界图像单元的所有边均位于等值线的内部，则直接连接边界图像单元的对角顶点，以形成三角网格。

本发明的技术效果是毋庸置疑的。本发明针对工业ct图像的特点，并在满足二维有限元的条件下,实现了由单张工业ct切片直接生成二维有限元模型。这一过程,实现了工业ct切片可以定量分析的难题，生成的二维有限元模型可以进行尺寸测量、有限元分析等。尤其对于具有复杂内腔模型的工业零件，有助于对其内部的结构进行观测。

附图说明

图1为方法流程图；

图2为图像单元示意图；

图3为等值线示意图；

图4为最小化值示意图；

图5为最小化值的唯一化；

图6为有限元三角网格划分；

图7为轮毂ct切片；

图8为与生成的轮毂二维有限元模型；

图9为二次误差函数示意图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。

实施例1：

参见图1至图6，一种工业ct切片图像直接生成二维有限元模型的方法，主要包括以下步骤：

1)对待测工件进行工ct扫描，得到ct切片图像。

2)获取ct切片图像所有像素点的位置坐标信息。

3)对ct切片图像进行单元划分，得到若干图像单元，参见图2。

ct切片图像单元划分后的图像单元为正方形单元，每个正方形单元边长为1个单元长度。

3.2)将每个正方形单元内所有像素点聚集至正方形单元中心。

4)设置等值点灰度阈值，计算ct切片图像最外层的所有等值点，并连接所有等值点，得到ct切片图像最外层的等值线，参见图3，图中，实线为图像单元，虚线为等值线。

等值线表达式如下：

{(x,y),f(x,y)＝c0}。(1)

式中，c0为灰度阈值；(x,y)为平面点坐标。f(x,y)为坐标函数。

5)参见图9，利用二次误差函数，计算得到等值线经过的图像单元的最小化值点qef[x]，即：

qef[x]＝∑i(ni·(x-pi))²。(2)

式中，pi、ni分别代表等值线和图像单元交点的位置和单位法向量。i＝1,2，……，m。m为单元总数的两倍。图9中，圆圈表示最小化值点qef[x]。

最小化值点参见图4。图中，实线为图像单元，虚线为等值线，圆点为最小化值点。

6)判断每个图像单元的最小化值点是否唯一，若否，则对存在n个最小化值点的图像单元进行再划分，并返回步骤5，若是，则转入步骤7。

7)删除等值线没有经过的最小化值点，参见图5。图中，实线为图像单元，虚线为等值线，实心圆点为最小化值点，空隙圆点为删除的最小化值点，带有方框的圆点为新增的最小化值点。

8)连接最小化值点和边界图像单元顶点，从而生成三角有限元网格，参见图6。

连接最小化值点和图像单元顶点的情况分为以下三种：

i)若边界图像单元的其中一条边的一个顶点位于等值线内部，另一个顶点位于等值线外部，则用位于等值线内部的顶点连接相邻的两个最小化值点。

ii)若边界图像单元的其中一条边位于等值线内部，则连接位于等值线内部的边的两个顶点和所述边界图像单元的最小化值点，以形成三角网格。

iii)若边界图像单元的所有边均位于等值线的内部，则直接连接边界图像单元的对角顶点，以形成三角网格。

实施例2：

一种工业ct切片图像直接生成二维有限元模型的方法，主要包括以下步骤：

1)对待测轮毂进行工ct扫描，得到ct切片图像，参见图7。

2)获取ct切片图像所有像素点的位置坐标信息。

3)对ct切片图像进行单元划分，得到若干图像单元，参见图2。

4)设置等值点阈值，计算ct切片图像最外层的所有等值点，并连接所有等值点，得到ct切片图像最外层的等值线，参见图3，图中，实线为图像单元，虚线为等值线。

5)利用二次误差函数，计算得到等值线经过的图像单元的最小化值点。

6)判断每个图像单元的最小化值点是否唯一，若否，则对存在n个最小化值点的图像单元进行再划分，并返回步骤5，若是，则转入步骤7。

7)删除等值线没有经过的最小化值点，参见图5。图中，实线为图像单元，虚线为等值线，实心圆点为最小化值点，空隙圆点为删除的最小化值点，带有方框的圆点为新增的最小化值点。

8)连接最小化值点和边界图像单元顶点，从而生成轮毂的三角有限元网格，参见图8。