基于改进FCM算法的碳纤维木质复合材料图像分析研究

摘要

木材是国民经济中不可缺少的重要资源，虽为可再生资源但仍不能满足人们日益增加的需求以及要求。将木质材料与其他材料相互结合制作而成的木质复合材料，可以弥补纯木质材料的缺陷，并赋予其新的性能实现了对材料性能的补充和优化。碳纤维木质复合材料相比普通人造板在电学性能与力学性能均有很大的提高，扩展了木质复合材料的性能特点和使用范围。材料的微观结构决定了复合材料的性能，复合材料的研发过程中仅通过传统的实验是无法实现有效周期内的高效研发以及微观性能分析。基于此，本文利用数字图像处理技术，分析及识别碳纤维在木质复合材料中的均匀化程度。
　　本文首先研究碳纤维木质复合材料的制备工艺，使碳纤维与木纤维充分混合均匀。再对不同混合比例制备的碳纤维木质复合板进行力学性能及电学性能测试，选出最佳混合比例的复合板进行电镜图像采集。然后利用数字图像处理技术对采集到的电镜图像增强与滤波处理，从而达到去除噪声使目标区域轮廓边缘清晰的目的。再对预处理后的图像用改进模糊C均值(Fuzzy C-Means，FCM)算法进行图像分割。将分割后的图像进行数学形态学处理，来去除电镜图像中胶以及木纤维造成的目标区域边缘间断以及不感兴趣的连通区域。最后进行碳纤维木质复合材料电镜图像特征值提取，特征值为碳纤维的平均宽度、长宽比、面积比，并设置碳纤维分布形态参数r来识别碳纤维有无黏连成束。
　　碳纤维木质复合材料的电镜图像材料组成成分多且形态各异，图像具有一定复杂性难以提取有用信息。通过本文的研究，验证了本文改进FCM算法对碳纤维木质复合材料电镜图像分割的准确性与可靠性。最终提取的碳纤维特征参数，对研究碳纤维在复合板材中的相关特征与宏微观性能具有重要的作用，同时也为后期构建碳纤维木质复合材宏微观模型提高碳纤维特征参数。本文研究不仅为碳纤维木质复合材料的研制提供了理论基础，也为新型复合材料的制备工艺优化提供新颖、有效的方法和科学依据，可以达到缩短新型材料制备实验周期及性能预测的目的。

目录

摘要

1 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 碳纤维复合材料研究现状

1．3 数字图像处理在木质材料中的应用现状

1．3．1 木质材料表面缺陷检测与识别

1．3．2 木质材料无损检测

1．3．3 木材分类识别与检测

1．3．4 木质材料微观结构分析

1．4 聚类分析图像分割在图像分割中的应用现状

1．5 本文研究内容

2 图像处理的理论基础

2．1 图像增强

2．1．1 灰度变换

2．1．2 直方图修正

2．1．3 图像空间滤波

2．2 图像分割与形态学处理

2．2．1 图像分割

2．2．2 图像形态学处理

2．3 图像边缘检测

2．4 本章小结

3 碳纤维木质复合材料制备与性能测试分析

3．1 碳纤维木质复合材料的制备

3．1．1 实验主要材料

3．1．2 实验主要设备与仪器

3．1．3 复合板的制备方法

3．2 碳纤维木质复合材料性能测试分析

3．3 碳纤维木质复合材料的微观图像采集

3．4 本章小结

4 碳纤维木质复合材料电镜图像预处理及分割研究

4．1 碳纤维木质复合材料电镜图像的预处理

4．1．1 电镜图像直方图均衡化

4．1．2 电镜图像锐化与图像平滑

4．2 碳纤维木质复合材料电镜图像分割

4．2．1 图像多分辨率分析

4．2．2 模糊聚类分割算法

4．2．3 改进FCM算法图像分割

4．3 改进FCM算法在碳纤维木质复合材料中的分割实现

4．4 改进FCM算法与经典阈值分割结果对比

4．5 本章小结

5 碳纤维木质复合材料的电镜图像特征提取与分析

5．1 碳纤维边缘检测

5．2 碳纤维的特征提取与分析

5．2．1 目标区域的面积与长宽

5．2．2 碳纤维特征提取

5．3 碳纤维分布形态研究

5．4 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

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