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公开(公告)号：CN111063402B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201911262676.7
申请日：2019-12-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种纤维增强复合材料细观尺度几何重构方法，通过对填充空间内的初始分布下的纤维依次进行全局蒙特卡洛扰动迭代和包含顽固纤维的长度折减的局部蒙特卡洛扰动，最终得到几何重构体中纤维的数量、填充率、平均取向和长度分布，生成纤维空间随机分布形式并得到纤维分布的最终结果数据。本发明能够在纤维平均长径比大于20时实现纤维填充率不小于20％的几何重构结果。在算法设计过程中跳出传统几何重构方法“填充”的固定套路，采用先均布填充，再随机扰动的方式，这样既提高了大长径比纤维的填充率，又能够得到既定的纤维平均取向，同时还能保证纤维具有空间随机性分布特征。
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公开(公告)号：CN111738256B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202010487023.5
申请日：2020-06-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于改进分水岭算法和形态学评估的复合材料CT图像分割处理方法，对原始图像进行预处理强化其局部特征，通过形态学处理、距离变换得到初始标记点，进而对全局采用自适应h值选取算法和分水岭算法进行预分割；再通过区域有效性指标对已分割标记中每个连通区域进行有效性评估，针对有效性在设定标准以下的区域进行局部h值的自适应选取和分水岭算法分割，进行迭代直至几乎所有连通区域达到有效性指标要求，即得到算法最终分割结果。本发明针对局部对比度低的特点，通过h值的局部自适应迭代分割策略，提高了边缘检测和实例分割的准确度；针对研究对象固有的形态学特征建立有效性指标，从而准确识别欠分割区域并判定是否继续实施局部分割算法。
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公开(公告)号：CN111738256A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010487023.5
申请日：2020-06-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于改进分水岭算法和形态学评估的复合材料CT图像分割处理方法，对原始图像进行预处理强化其局部特征，通过形态学处理、距离变换得到初始标记点，进而对全局采用自适应h值选取算法和分水岭算法进行预分割；再通过区域有效性指标对已分割标记中每个连通区域进行有效性评估，针对有效性在设定标准以下的区域进行局部h值的自适应选取和分水岭算法分割，进行迭代直至几乎所有连通区域达到有效性指标要求，即得到算法最终分割结果。本发明针对局部对比度低的特点，通过h值的局部自适应迭代分割策略，提高了边缘检测和实例分割的准确度；针对研究对象固有的形态学特征建立有效性指标，从而准确识别欠分割区域并判定是否继续实施局部分割算法。
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公开(公告)号：CN111063402A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911262676.7
申请日：2019-12-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种纤维增强复合材料细观尺度几何重构方法，通过对填充空间内的初始分布下的纤维依次进行全局蒙特卡洛扰动迭代和包含顽固纤维的长度折减的局部蒙特卡洛扰动，最终得到几何重构体中纤维的数量、填充率、平均取向和长度分布，生成纤维空间随机分布形式并得到纤维分布的最终结果数据。本发明能够在纤维平均长径比大于20时实现纤维填充率不小于20％的几何重构结果。在算法设计过程中跳出传统几何重构方法“填充”的固定套路，采用先均布填充，再随机扰动的方式，这样既提高了大长径比纤维的填充率，又能够得到既定的纤维平均取向，同时还能保证纤维具有空间随机性分布特征。
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