CN107664598A - 基于一维数字图形相关法的纤维材料拉伸性能测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于一维数字图形相关法的纤维材料拉伸性能测量方法，包括：采集纤维未拉伸状态下的第一图像以及所述纤维受力拉伸过程中的第二至第N图像，所述纤维上设置有标识段；采用图像处理软件测量所述图像中的标识段内所述纤维在拉伸过程中的长度变化；根据所述长度变化确定所述纤维的弹性模量。本发明测量纤维材料拉伸性能所处理的数据量小。提高了对纤维材料拉伸性能的测量效率。
Description
技术领域
本发明涉及纤维材料的拉伸性能测量技术领域，尤其涉及一种基于一维数字图形相关法的纤维材料拉伸性能测量方法。
背景技术
纤维或者细丝的弹性模量和强度是其基本的力学性能，弹性模量是反映材料抵抗外界作用力而引起变形的能力，是材料的基本力学性能之一。对于常规固体材料，目前常用的测量方法有应力应变法、弯曲法、声共振法和超声波法等。
虽然测试常规固体材料的弹性模量和强度有很多种方法，但是常规的测量方法对于纤维材料的拉伸性能测量效率低。
发明内容
本发明提供一种基于一维数字图形相关法的纤维材料拉伸性能测量方法，以克服上述技术问题。
本发明基于一维数字图形相关法的纤维材料拉伸性能测量方法，包括：
采集纤维未拉伸状态下的第一图像以及所述纤维受力拉伸过程中的第二至第N图像，所述纤维上设置有标识段；
采用图像处理软件测量所述图像中的标识段内所述纤维在拉伸过程中的长度变化；
根据所述长度变化确定所述纤维的弹性模量。
进一步地，所述采用图像处理软件测量所述图像中的所述纤维在拉伸过程中的长度变化，包括：
将所述第一至第N图像进行增强、锐化和滤波预处理；
截取预处理后的第一至第N图像中纤维标识段位置，将所述标识段转化为灰度图像，所述截取区域外的区域转化为二值图像；
采用Harris算法检测第一图像至第N图像中纤维标识段的特征点的位置，所述特征点包括：第一特征点、第二特征点、第三特征点以及第四特征点；
采用欧氏距离最小原则根据所述特征点的位置确定所述纤维第一至第N图像中的纤维的长度；
根据所述第N图像与第一图像中纤维长度的差值确定纤维长度变化。
进一步地，所述根据长度变化确定所述纤维的弹性模量，包括：
根据纤维在拉伸过程中的长度变化与纤维的初始长度的比值确定纤维的应变量；
根据所述应变量与对应的受力值的比值确定所述纤维的弹性模量。
本发明方法针对纤维材料的拉伸力学性能，无需借助人工散斑，直观地在纤维上标记测量点的位置，并根据采集拉伸过程中的图像读取测量数据，并根据长度的变化量确定纤维材料的弹性模量。该方法所需处理的数据量小。提高了对纤维材料拉伸性能的测量效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于一维数字图形相关法的纤维材料拉伸性能测量方法流程图；
图2为本发明纤维图像中对应的特征点示意图；
图3为本发明纤维材料拉伸性能测量***示意图；
图4为本发明基于一维数字图形相关法的纤维材料拉伸性能测量方法和实验机测得网球拍线的载荷位移对比曲线图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明基于一维数字图形相关法的纤维材料拉伸性能测量方法流程图，如图1所示，本实施例的方法可以包括：
步骤101、采集纤维未拉伸状态下的第一图像以及所述纤维受力拉伸过程中的第二至第N图像，所述纤维上设置有标识段；
步骤102、采用图像处理软件测量所述图像中的标识段内所述纤维在拉伸过程中的长度变化；
步骤103、根据所述长度变化确定所述纤维的弹性模量。
具体而言，本实施例采集纤维未受力拉伸状态下的第一图像和受力拉伸过程中的第二至第N多个图像，通过图像处理软件识别纤维上的标识段的特征点，从而确定所述图像中标识段内该纤维在拉伸过程中的长度变化，并根据该长度变化确定该纤维的弹性模量。
进一步地，所述采用图像处理软件测量所述图像中的所述纤维在拉伸过程中的长度变化，包括：
将所述第一至第N图像进行增强、锐化和滤波预处理；
截取预处理后的第一至第N图像中纤维标识段位置，将所述标识段转化为灰度图像，所述截取区域外的区域转化为二值图像；
采用Harris算法检测第一图像至第N图像中纤维标识段的特征点的位置，所述特征点包括：第一特征点、第二特征点、第三特征点以及第四特征点；
采用欧氏距离最小原则根据所述特征点的位置确定所述纤维第一至第N图像中的纤维的长度；
根据所述第N图像与第一图像中纤维长度的差值确定纤维长度变化。
具体而言，采集到拉伸过程中对应的图像后，首先将图像化简，就是把周围没有用的部分转化为二值图像，这样就可以在检测时快速地掠过这些部分，极大地加快了检测速度。本实施例中将红色的标记段对应的待检测区域转换为灰度图像，并进行锐化增强处理，使得图像的边界更为明显，提高检测精度。举例说明，如图3所示，悬挂用固定支架的水平吊架5将待测纤维4以捆绑的方式一端竖直悬挂在固定的固定支架的水平吊架上，另一端以捆绑的方式悬挂部分砝码盘3。待测纤维4为一根网球线的变形，可以预先在其表面等距涂上几段颜色易于识别的漆，这样可以利用每段标志点一次测算出多组应变值，减小误差，然后把网球细线绑在支座上顺次加载，在正式拍照之前可以先加载部分载荷，以试验所绑细线绳结能够经受的强度。在加载过程中应尽量不要让细线摆动，保证拍摄的图像是在受力平衡状态下所得的，至于细线的自身转动对结果影响不大。拍摄背景最好简单，可以垫一块白板当做背景，因为图像色彩过于复杂会使结果失真，然后用相机或者手机拍下变形前后的图像，在拍照的过程中要保证待测细线与相机1或手机1的位置不能移动，因为后期测得的应变大小为图像像素点的改变量，应尽量排除焦距变化引起的误差，所以此过程可以利用相机调节支架2的方式固定相机或手机，然后以远程控制的方式拍摄。最后将图像读入程序工作空间中。
在检测时，实际上用高斯窗与图像卷积，由模板窗口求得衍生矩阵，通过模板窗口局部梯度幅值和梯度方向的变化率来确定角点度量值，通过度量值与给定阀值的大小关系来判定该店是否成为角点。最后将进行非局部最大值抑制，通过设定额外的条件清除一些伪角点，得到真正的角点，并在图中打上红色加号标记，再访问存储角点坐标的矩阵，直接将矩阵值代入运算，注意因为我们求得是相对应变，所以不用量化单位，比较简单可行。窗函数在各个方向移动来截取目标图像，如果窗口内的灰度发生了较大变化(既检测函数值超过给定阀值)，则认为可能遇到了角点，将其坐标标记。待截取完整幅图像后，对特征点进行非最值抑制，所得的局部最值点就是图像的角点，存储在输出矩阵中，并将其标记。如图2所示，测得纤维3标识段1的特征点2为四个。
进一步地，所述根据长度变化确定所述纤维的弹性模量，包括：
根据纤维在拉伸过程中的长度变化与纤维的初始长度的比值确定纤维的应变量；
根据所述应变量与对应的受力值的比值确定所述纤维的弹性模量。
具体而言，提取图像中纤维标记对应的四个特征点，并根据坐标中欧氏距离较远的两个点确定纤维的长度，通过纤维受力后的长度纤维与初始长度之差确定纤维的增加的长度，该纤维的增加长度与纤维的原长度之比，得到了应变量，应力与该应变量之比得到了弹性模量。
如图4所示，本发明方法所测得的网球拍线的载荷位移和实验机测得网球拍线的载荷位移相重合。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (3)
1.一种基于一维数字图形相关法的纤维材料拉伸性能测量方法，其特征在于，包括：
采集纤维未拉伸状态下的第一图像以及所述纤维受力拉伸过程中的第二至第N图像，所述纤维上设置有标识段；
采用图像处理软件测量所述图像中的标识段内所述纤维在拉伸过程中的长度变化；
根据所述长度变化确定所述纤维的弹性模量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用图像处理软件测量所述图像中的所述纤维在拉伸过程中的长度变化，包括：
将所述第一至第N图像进行增强、锐化和滤波预处理；
截取预处理后的第一至第N图像中纤维标识段位置，将所述标识段转化为灰度图像，所述截取区域外的区域转化为二值图像；
采用Harris算法检测第一图像至第N图像中纤维标识段的特征点的位置，所述特征点包括：第一特征点、第二特征点、第三特征点以及第四特征点；
采用欧氏距离最小原则根据所述特征点的位置确定所述第一至第N图像中纤维的长度；
根据所述第N图像与第一图像中纤维长度的差值确定纤维长度变化。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据长度变化确定所述纤维的弹性模量，包括：
根据纤维在拉伸过程中的长度变化与纤维的初始长度的比值确定纤维的应变量；
根据所述应变量与对应的受力值的比值确定所述纤维的弹性模量。
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| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180206 |
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