[发明专利]基于图像处理实现固化剂对产品力学性能影响的检测方法有效
申请号: | 202310504718.3 | 申请日: | 2023-05-08 |
公开(公告)号: | CN116223224B | 公开(公告)日: | 2023-08-11 |
发明(设计)人: | 胡为德;郝玉国;蔡占河;孟祥健 | 申请(专利权)人: | 山东清洋新材料有限公司 |
主分类号: | G01N3/08 | 分类号: | G01N3/08;G06T17/00;G06T5/00;G06T5/20;G01N15/08;G01N29/06;G01N1/28;G01N1/36 |
代理公司: | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人: | 刘玉强 |
地址: | 274000 山东省菏泽市*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 图像 处理 实现 固化剂 产品 力学性能 影响 检测 方法 | ||
1.基于图像处理实现固化剂对产品力学性能影响的检测方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1:配置多组脆性绝缘浇注料流体备用,各组脆性绝缘浇注料流体中的酸酐固化剂含量作为单一变量,各组脆性绝缘浇注料流体内部的酸酐固化剂的含量不同;
S2:准备若干个器皿容器;
S3:依次向对应器皿容器内浇注对应酸酐固化剂含量的等量的脆性绝缘浇注料流体,静置并等待浇注料凝固;
S4:当各个器皿容器内部的脆性绝缘浇注料流体完全定型后形成成型浇注毛坯,依次将各个成型浇注毛坯取出;
S5:将各个成型浇注毛坯的两端部进行切削并磨平,使得各个成型浇注毛坯形成尺寸相同的检测试样,依次对各个检测试样进行检测;
S6:获取各个需要检测的检测试样的外表面高清图像并分别将其展开后生成对应的外表面高清展开图像,分析得到各个检测试样对应的外表面孔隙分布情况;
S7:利用高频超声反射获取各个检测试样的内部的超声扫描成像三维图,根据获取的各个超声扫描成像三维图分别在建模软件内重构与各超声扫描成像三维图相同的试样重构三维模型;
S8:依次获得各试样重构三维模型的模拟抗载荷最大值、模拟可用匹配度并计算得到批量检测试样对应的极限抗载荷数值,其具体步骤如下:
分析获得各试样重构三维模型内部的孔隙分布情况并得到对应的试样模型孔隙率;
将各试样重构三维模型依次进行力学性能模拟测试,并分别得到对应不同固化剂含量下的检测试样对应的模拟抗载荷最大值;
将对应不同固化剂含量的小批次的各检测试样依次进行真实载荷记载试验测试,并获取不同含量固化剂添加量情况下对应的检测试样的模拟可用匹配度;
将模拟可用匹配度导入计算,并在同类型的批量检测试样极限抗载荷性能检测中适用;
利用获得的批量检测试样的模拟抗载荷最大值×模拟可用匹配度,得到批量检测试样对应的极限抗载荷数值。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理实现固化剂对产品力学性能影响的检测方法,其特征在于:各器皿容器均采用环柱状容器,经过器皿容器成型定型的成型浇注毛坯的形状为中心贯通的空心柱状结构。
3.根据权利要求2所述的基于图像处理实现固化剂对产品力学性能影响的检测方法,其特征在于:S6中还包括如下步骤:获取各个成型浇注毛坯的中心贯通腔的内表面高清图像并依次将其展开后生成对应的内表面高清展开图像,分别分析得到各个检测试样对应的内表面孔隙分布情况。
4.根据权利要求3所述的基于图像处理实现固化剂对产品力学性能影响的检测方法,其特征在于:将各试样重构三维模型依次进行力学性能模拟测试的具体步骤包括:
A1:利用有限元分析将试样重构三维模型内部的特征进行离散为若干个尺寸相同的单元特征;
A2:根据重构三维模型分析得到孔隙单元特征数目、孔隙位置分布,将试样重构三维模型的整体透明度提高、将代表孔隙的单元特征颜色加深,实现孔隙单元特征的分布显化;
A3:在边界约束条件和载荷加载下对试样重构三维模型进行单一轴方向上的自适应增量加载,实现各单元特征逐次失效,同时记录每个单元特征失效时对应的加载载荷数值;
A4:每当当前单元特征失效后都需要判断试样重构三维模型是否仍存在承载力,当全部单元特征失效后,试样重构三维模型不存在承载力,记录当前加载载荷总值,即得到当前的检测试样的模拟抗载荷最大值。
5.根据权利要求4所述的基于图像处理实现固化剂对产品力学性能影响的检测方法,其特征在于:自适应增量加载的方法是:
根据重构三维模型的预设材料单元特征失效触发自动调整载荷增量,利用最大应力破坏准则实现每次加载保证有一个单元特征失效破坏;
对失效破坏的单元特征进行刚度退化处理及单元特征隐藏处理,得到未失效单元特征数量统计,继续通过非平衡迭代重新加载,直到整个三维模型的所有单元特征全部失去承载能力为止。
6.根据权利要求5所述的基于图像处理实现固化剂对产品力学性能影响的检测方法,其特征在于:步骤S6中,获取各个需要检测的检测试样的外表面高清图像并分别将其展开后生成对应的外表面高清展开图像,分析得到各个检测试样对应的外表面孔隙分布情况的具体步骤包括:
对外表面高清展开图像实现图像底层处理、净化背景;
对目标特征进行特征提取前对其准确定位,进行目标特征的位置归一化操作;
消除孔隙图像内部的色度斑点;
消除图像中的孤立噪声点;
根据预先进行的目标图像的边缘特征标记进行完善,利用梯度边缘检测算法计算并检测得出准确的各孔隙目标特征的边缘轮廓;
根据孔隙边缘轮廓求解各孔隙目标特征的面积,进而得出外表面高清展开图像上的孔隙面积占比,即检测试样外表面的孔隙占比率。
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