Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP2017156271A - Structure analyzing device, structure analyzing method, and three-dimensional fiber material manufacturing method - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP2017156271A - Structure analyzing device, structure analyzing method, and three-dimensional fiber material manufacturing method - Google Patents

Structure analyzing device, structure analyzing method, and three-dimensional fiber material manufacturing method Download PDF

Info

Publication number
JP2017156271A
JP2017156271A JP2016041239A JP2016041239A JP2017156271A JP 2017156271 A JP2017156271 A JP 2017156271A JP 2016041239 A JP2016041239 A JP 2016041239A JP 2016041239 A JP2016041239 A JP 2016041239A JP 2017156271 A JP2017156271 A JP 2017156271A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
orientation
structural analysis
point
points
lattice point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016041239A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6681221B2 (en
Inventor
寛之 菱田
Hiroyuki Hishida
寛之 菱田
宏一 稲垣
Koichi Inagaki
宏一 稲垣
中村 武志
Takeshi Nakamura
武志 中村
超慧 長井
Yukie Nagai
超慧 長井
豊 大竹
Yutaka Otake
豊 大竹
宏正 鈴木
Hiromasa Suzuki
宏正 鈴木
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
IHI Corp
University of Tokyo NUC
Original Assignee
IHI Corp
University of Tokyo NUC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by IHI Corp, University of Tokyo NUC filed Critical IHI Corp
Priority to JP2016041239A priority Critical patent/JP6681221B2/en
Publication of JP2017156271A publication Critical patent/JP2017156271A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6681221B2 publication Critical patent/JP6681221B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

【課題】二値化処理を用いることなく、繊維強化複合素材の三次元画像から繊維強化複合素材の構造を解析する構造解析装置を提供する。【解決手段】構造解析装置は、三次元織繊維素材が撮影された三次元の画像内の座標の各格子点において、階調値の変化の最小方向の固有ベクトルを算出し、各格子点の配向とする格子点配向算出部151と、画像内の点の配向を、点の周囲の格子点の配向に基づいて算出し、算出された配向の方向に移動した新たな点に対して同様に配向を算出することを繰り返して繊維束の延伸方向である境界曲線を算出する境界曲線算出部152と、を備える。【選択図】図2A structural analysis apparatus for analyzing the structure of a fiber-reinforced composite material from a three-dimensional image of the fiber-reinforced composite material without using binarization processing. A structural analysis device calculates an eigenvector in a minimum direction of gradation value change at each lattice point of coordinates in a three-dimensional image in which a three-dimensional woven fiber material is photographed, and aligns each lattice point. Lattice point orientation calculator 151 and the orientation of the points in the image are calculated based on the orientations of the lattice points around the points, and the orientation is similarly applied to the new points moved in the calculated orientation direction. A boundary curve calculation unit 152 that calculates a boundary curve that is a drawing direction of the fiber bundle by repeating the calculation. [Selection] Figure 2

Description

本発明は、構造解析装置、構造解析方法及び三次元織繊維素材製造方法に関し、例えば、繊維強化複合素材の検査に適用して好適なものである。   The present invention relates to a structure analysis apparatus, a structure analysis method, and a three-dimensional woven fiber material manufacturing method, and is suitable for application to, for example, inspection of a fiber reinforced composite material.

近年、様々な分野に繊維強化複合素材が用いられはじめている。繊維強化複合素材は、繊維と支持材とを組み合わせて製造される複合素材であり、単一素材と比較して、軽量かつ高強度という優れた素材的特性を有するため、航空機や自動車等の部品として注目を集めている。繊維強化複合素材は、例えばCMC(Ceramic Matrix Composites)やFRP(Fiber Reinforced Plastics)等があり、使用される環境や目的等により適宜使い分けられる。   In recent years, fiber reinforced composite materials have begun to be used in various fields. A fiber reinforced composite material is a composite material manufactured by combining fibers and a support material, and has superior material characteristics such as light weight and high strength compared to a single material, so it is a component for aircraft, automobiles, etc. Has attracted attention as. Examples of the fiber reinforced composite material include CMC (Ceramic Matrix Composites) and FRP (Fiber Reinforced Plastics), which are appropriately used depending on the environment and purpose of use.

このような繊維強化複合素材においては、繊維束の配向が強度に大きく影響する。したがって、完成した繊維強化複合素材からなる部品の繊維束が、本来直線であるべき箇所で蛇行していたり、本来配置されるべき基準軸から全体的にずれて偏向していたり、或いは途中で断裂していたりする場合、繊維強化複合素材の強度は低下する。そのため完成した繊維強化複合素材からなる部品の繊維束の配向を検査する必要があり、例えばCT(Computed Tomography)スキャンにより撮像された部品の三次元ボリュームデータ(CT画像)を用い、内部構造の解析を行うことが考えられている。   In such a fiber reinforced composite material, the orientation of the fiber bundle greatly affects the strength. Therefore, the fiber bundle of the part made of the completed fiber reinforced composite material meanders at a place that should be a straight line, deviates from the reference axis that should be originally placed, or is broken in the middle. When doing so, the strength of the fiber-reinforced composite material decreases. Therefore, it is necessary to inspect the orientation of fiber bundles of parts made of finished fiber reinforced composite materials. For example, analysis of internal structure using 3D volume data (CT images) of parts taken by CT (Computed Tomography) scan Is considered to do.

特許文献1には、入力した3次元画像を2値化して2値画像を取得する第2のステップと、検出断面の形状に異方性を持たせるパラメータを有する配向検出フィルタに基づいて、2値画像における前景画素のそれぞれの配向を推定する第3のステップと、配向を推定した前景画素群から繊維束の中心を示す中心画素を抽出する第4のステップと、抽出された中心画素群について、同一又は類似の配向を示す中心画素を同一の繊維束とみなして、同一の繊維束を示す中心画素同士を接続する第5のステップと、接続した同一の繊維束を示す中心画素群の蛇行量を計算する第6のステップと、を有する画像解析装置が開示されている。   Patent Document 1 discloses a second step of binarizing an input three-dimensional image to obtain a binary image, and an orientation detection filter having a parameter for giving anisotropy to the shape of a detection section. A third step for estimating the orientation of each foreground pixel in the value image, a fourth step for extracting a center pixel indicating the center of the fiber bundle from the foreground pixel group whose orientation has been estimated, and the extracted center pixel group The fifth step of connecting the central pixels indicating the same fiber bundle with the central pixels indicating the same or similar orientation as the same fiber bundle, and meandering of the central pixel group indicating the connected same fiber bundle And a sixth step of calculating the quantity.

特開2015−068752号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2015-068752

しかしながら、CTスキャンによる詳細な撮像には時間がかかり、特に、大型部品に対してボクセルサイズの小さな詳細なCT画像を撮影することは現実的ではない。また、CT画像の解析においては二値化処理が行われることが多いが、CT画像にはノイズが含まれることが多く、二値化処理を行った場合には、物体と背景との境界の判断が適切でない箇所も現れる。特にボクセルサイズの大きい低解像画像においては、中間階調が多いため、二値化処理を行うと織物構造を特徴づける重要な幾何情報が欠落し、繊維束の配向の認識を難しくする恐れがある。   However, detailed imaging by CT scan takes time, and in particular, it is not realistic to capture a detailed CT image with a small voxel size for a large part. Also, in the analysis of CT images, binarization processing is often performed, but CT images often contain noise, and when binarization processing is performed, the boundary between the object and the background There are also places where judgment is not appropriate. In particular, low resolution images with a large voxel size have many intermediate tones, and binarization may cause loss of important geometric information that characterizes the fabric structure, making it difficult to recognize fiber bundle orientation. is there.

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、二値化処理を用いることなく、繊維強化複合素材の三次元画像から繊維強化複合素材の構造を解析することのできる構造解析装置及び構造解析方法を提供しようとするものである。   The present invention has been made in consideration of the above points, and a structure analysis apparatus and structure capable of analyzing the structure of a fiber-reinforced composite material from a three-dimensional image of the fiber-reinforced composite material without using a binarization process It is intended to provide an analysis method.

かかる課題を解決するため本開示の構造解析装置は、三次元織繊維素材が撮影された三次元の画像内の座標の各格子点において、階調値の変化の最小方向の固有ベクトルを算出し、前記各格子点の配向とする格子点配向算出部と、前記画像内の点の前記配向を、前記点の周囲の前記格子点の前記配向に基づいて算出し、前記算出された前記配向の方向に移動した新たな前記点に対して同様に前記配向を算出することを繰り返して繊維束の延伸方向である境界曲線を算出する境界曲線算出部と、を備える構造解析装置である。   In order to solve such a problem, the structural analysis device of the present disclosure calculates an eigenvector in the minimum direction of change in gradation value at each lattice point of coordinates in a three-dimensional image in which a three-dimensional woven fiber material is photographed, A lattice point orientation calculation unit for making the orientation of each lattice point, and the orientation of the points in the image are calculated based on the orientation of the lattice points around the point, and the orientation direction calculated And a boundary curve calculation unit that calculates a boundary curve that is a drawing direction of the fiber bundle by repeatedly calculating the orientation in the same manner for the new point that has moved to the position.

また、本開示の装置稼働方法は、三次元織繊維素材が撮影された三次元の画像内の座標の各格子点において、階調値の変化の最小方向の固有ベクトルを前記各格子点の配向とし、前記画像内の点の前記配向を、前記点の周囲の前記格子点の前記配向に基づいて算出し、前記算出された前記配向の方向に移動した新たな前記点に対して同様に前記配向を算出することを繰り返して繊維束の延伸方向である境界曲線を算出する、構造解析方法である。   Further, the apparatus operating method of the present disclosure is such that, at each grid point of coordinates in a three-dimensional image in which a three-dimensional woven fiber material is photographed, the eigenvector in the minimum direction of gradation value change is set as the orientation of each grid point. Calculating the orientation of the points in the image based on the orientation of the grid points around the point, and similarly for the new point moved in the direction of the calculated orientation This is a structural analysis method for calculating a boundary curve that is a drawing direction of a fiber bundle by repeating calculation of.

また、本開示の三次元織繊維素材製造方法は、三次元織繊維素材を成形し、前記成形された前記三次元織繊維素材を上述の構造解析方法を用いて検査する、三次元織繊維素材製造方法である。   In addition, the three-dimensional woven fiber material manufacturing method of the present disclosure includes a three-dimensional woven fiber material, wherein the three-dimensional woven fiber material is formed, and the formed three-dimensional woven fiber material is inspected using the above-described structural analysis method. It is a manufacturing method.

本開示によれば、二値化処理を用いることなく、繊維強化複合素材の三次元画像から繊維強化複合素材の構造を解析することができる。   According to the present disclosure, the structure of a fiber reinforced composite material can be analyzed from a three-dimensional image of the fiber reinforced composite material without using a binarization process.

本実施形態に係る構造解析装置のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of the structural analysis apparatus which concerns on this embodiment. 構造解析装置の解析処理部の機能ブロックについて示す図である。It is a figure shown about the functional block of the analysis process part of a structural analysis apparatus. 本実施の形態に係る構造解析処理のフローチャートである。It is a flowchart of the structure analysis process which concerns on this Embodiment. 本実施形態において構造解析の対象となる三次元織繊維素材について模擬的に示す図である。It is a figure which shows in simulation about the three-dimensional woven fiber material used as the object of structural analysis in this embodiment. 勾配ベクトルから計算される格子点の配向について模式的に表す図である。It is a figure which represents typically about the orientation of the lattice point calculated from a gradient vector. 格子点配向算出処理について示すフローチャートである。It is a flowchart shown about lattice point orientation calculation processing. 境界曲線の算出について説明するための概略図である。It is the schematic for demonstrating calculation of a boundary curve. SiC繊維の三次元織繊維素材の断面を示すCT画像である。It is CT image which shows the cross section of the three-dimensional woven fiber raw material of a SiC fiber. 図8のCT画像に対して、境界曲線算出処理を適用して探索された境界曲線を図8のCT画像上に重ね合わせた画像である。9 is an image obtained by superimposing the boundary curve searched by applying the boundary curve calculation process on the CT image of FIG. 8 on the CT image of FIG. 境界曲線算出処理により得られた配向に対して、方向成分毎に異なる階調値を割り当てた画像である。It is an image in which different gradation values are assigned for each direction component with respect to the orientation obtained by the boundary curve calculation process. 図10の四角で囲われた部分の拡大図である。It is an enlarged view of the part enclosed by the square of FIG. 二次元における、ベクトル場u及びvとスカラー場s及びtである等値面とを示す図である。FIG. 4 is a diagram showing vector fields u and v and isosurfaces being scalar fields s and t in two dimensions. 繊維束面算出処理のフローチャートである。It is a flowchart of a fiber bundle surface calculation process. 繊維束面算出処理により得られたs、t及びfの等値面を三次元画像で表した一例の図である。It is a figure of an example which represented the isosurface of s, t, and f obtained by the fiber bundle surface calculation process with the three-dimensional image.

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。以下の説明において、同様の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following description, similar elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

(1) 本実施の形態による構造解析装置の構成
図1は、本実施形態に係る構造解析装置100のハードウェア構成を示す図である。この図に示されるように、構造解析装置100は、CPU(Central Processing Unit)101、RAM(Random Access Memory)等の揮発性記憶部102、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部103、ネットワーク201に接続するためのネットワーク接続部104、外部メモリ202等を接続するためのUSB(Universal Serial Bus)コネクタ等の外部機器接続部105、キーボード、マウス等の入力装置106、及び液晶表示画面等を有する表示装置107から構成されていてもよい。ここでCPU101、揮発性記憶部102及び不揮発性記憶部103は、ソフトウェアにより動作する解析処理部150を構成している。なお、構造解析装置100は、図1のようなハードウェア構成のコンピュータ装置がネットワーク接続されたコンピュータシステムにより構成されていてもよい。
(1) Configuration of Structural Analysis Device According to this Embodiment FIG. 1 is a diagram illustrating a hardware configuration of a structural analysis device 100 according to this embodiment. As shown in this figure, the structural analysis apparatus 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a volatile storage unit 102 such as a RAM (Random Access Memory), a nonvolatile storage unit 103 such as a hard disk and a flash memory, and a network 201. A network connection unit 104 for connecting to an external device, an external device connection unit 105 such as a USB (Universal Serial Bus) connector for connecting an external memory 202, an input device 106 such as a keyboard and a mouse, and a liquid crystal display screen The display device 107 may be configured. Here, the CPU 101, the volatile storage unit 102, and the nonvolatile storage unit 103 constitute an analysis processing unit 150 that is operated by software. The structural analysis apparatus 100 may be configured by a computer system in which computer apparatuses having a hardware configuration as shown in FIG. 1 are connected to a network.

図2は、構造解析装置100の解析処理部150の構成について示す図である。この図に示されるように、解析処理部150は、三次元織繊維素材の断面が撮影された画像内の座標の各格子点において、階調値の変化の最小方向の固有ベクトルを各格子点の配向とする格子点配向算出部151と、画像内の任意の点の配向を、周囲の格子点の配向に基づいて算出し、算出された配向の方向に移動した新たな点に対して同様に配向を算出することを繰り返して繊維束の延伸方向である境界曲線を算出する境界曲線算出部152と、境界曲線から、繊維束のファミリが形成する層の面を算出する繊維束面算出部153とを有している。   FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of the analysis processing unit 150 of the structural analysis apparatus 100. As shown in this figure, the analysis processing unit 150 calculates the eigenvector in the minimum direction of the gradation value change at each lattice point of the coordinates in the image where the cross section of the three-dimensional woven fiber material is photographed. Similarly, the lattice point orientation calculation unit 151 to be oriented and the orientation of an arbitrary point in the image are calculated based on the orientation of the surrounding lattice points, and similarly for the new point moved in the direction of the calculated orientation A boundary curve calculation unit 152 that calculates a boundary curve that is an extending direction of the fiber bundle by repeatedly calculating the orientation, and a fiber bundle surface calculation unit 153 that calculates a surface of a layer formed by the family of fiber bundles from the boundary curve. And have.

(2) 構造解析処理
図3は、本実施の形態に係る構造解析処理S100のフローチャートである。このフローチャートに示されるように、まず、構造解析処理S100では、ステップS110において、外部のCTスキャン装置等において撮影された三次元画像を、ネットワーク201や外部メモリ202等を介して入力する。次に、格子点配向算出部151による格子点配向算出処理S120及び、格子点配向算出処理の結果を用いて境界曲線算出部152による境界曲線算出処理S130を行う。その後、繊維束面算出部153による繊維束面算出処理S140を行って構造解析処理S100を終了する。ここで、繊維束面算出処理S140は行われないこととしてもよい。各処理の詳細については以下で説明する。以下の説明において、三次元画像はCTスキャン装置により撮影されたCT画像であるとし、その階調値をCT値と呼ぶこととするが、CT画像でない三次元画像を用いた場合であってもCT値として階調値を適用することができる。
(2) Structural Analysis Processing FIG. 3 is a flowchart of the structural analysis processing S100 according to the present embodiment. As shown in this flowchart, first, in the structural analysis process S100, in step S110, a three-dimensional image captured by an external CT scanning device or the like is input via the network 201, the external memory 202, or the like. Next, a grid point orientation calculation process S120 by the grid point orientation calculation unit 151 and a boundary curve calculation process S130 by the boundary curve calculation unit 152 are performed using the results of the grid point orientation calculation process. Thereafter, a fiber bundle surface calculation process S140 is performed by the fiber bundle surface calculation unit 153, and the structure analysis process S100 is terminated. Here, the fiber bundle surface calculation process S140 may not be performed. Details of each process will be described below. In the following description, it is assumed that the three-dimensional image is a CT image photographed by a CT scanning device, and the gradation value is referred to as a CT value, but even when a three-dimensional image that is not a CT image is used. A gradation value can be applied as the CT value.

図4は、本実施形態において構造解析の対象となる三次元織繊維素材について模擬的に示す図である。図4に示されるように、三次元織繊維素材は、X糸11及びY糸12からなる平織繊維の薄板を重ね、複数の薄板をZ糸13で縛ることにより形成されている。   FIG. 4 is a diagram schematically illustrating a three-dimensional woven fiber material that is a target of structural analysis in the present embodiment. As shown in FIG. 4, the three-dimensional woven fiber material is formed by stacking thin plates of plain woven fibers composed of X yarns 11 and Y yarns 12 and binding a plurality of thin plates with Z yarns 13.

(3) 格子点配向算出処理
格子点配向算出部151による格子点配向算出処理S120では、CT画像において、CT値の変化の最小方向が配向であると仮定し、勾配ベクトルを用いて配向を算出する。図5は、繊維束である糸31及び32が映っているCT画像において、格子点piから距離r内にある格子点qjの勾配ベクトルgiと、勾配ベクトルgiから計算される格子点piの配向(固有ベクトルe1i)について模式的に表す図である。図6は、格子点配向算出処理S120について示すフローチャートである。図5及び6を用いて、格子点配向算出処理S120について説明する。格子点配向算出部151は、まず、CT画像中の全格子点において勾配ベクトルgiを計算する(S121)。次に、配向を検出する各点piについて、所定の距離r内にある格子点qiに関する、式(1)に示される分散共分散行列Mを計算する(S122)。

Figure 2017156271
ここで、距離rは、δをCT画像のボクセルサイズとし、αを定数とすると、α×δで表される。αは1.5〜3に設定されることが望ましい。wjは、格子点qjにおける重みであり、以下の式(2)で定義することとしてもよい。
Figure 2017156271
ここで、djは、piからqjまでの距離である。勾配ベクトルgjはCT値の変化を示し、最小固有値の固有ベクトルe1iはCT値の最小変化方向を意味する。したがって、分散共分散行列Mの最小固有値の固有ベクトルe1iをpiにおける配向とする(S123)。ここで、距離rは、繊維束と繊維束との間の距離以下とすることができる。またその中でも最も大きい値とすることが好ましく、繊維束と繊維束との間の距離としてもよい。また格子点の配向の算出では、ハリス(Harris)のコーナー検出法を用いることとしてもよい。 (3) Lattice point orientation calculation processing In the lattice point orientation calculation processing S120 by the lattice point orientation calculation unit 151, in the CT image, it is assumed that the minimum direction of change in CT value is the orientation, and the orientation is calculated using the gradient vector. To do. Figure 5 is a grating in the CT image in which the yarn 31 and 32 is a fiber bundle is reflected, and the gradient vector g i of the lattice point q j in the lattice point p i within the distance r, which is calculated from the gradient vector g i It is a figure typically expressed about the orientation (eigenvector e 1i ) of the point p i . FIG. 6 is a flowchart illustrating the lattice point orientation calculation processing S120. The lattice point orientation calculation process S120 will be described with reference to FIGS. The grid point orientation calculation unit 151 first calculates the gradient vector g i at all grid points in the CT image (S121). Next, for each point p i whose orientation is to be detected, the variance-covariance matrix M shown in Expression (1) is calculated for the lattice point q i within the predetermined distance r (S122).
Figure 2017156271
Here, the distance r is expressed as α × δ, where δ is the voxel size of the CT image and α is a constant. α is preferably set to 1.5 to 3. w j is a weight at the lattice point q j and may be defined by the following equation (2).
Figure 2017156271
Here, d j is the distance from p i to q j. The gradient vector g j indicates a change in CT value, and the eigenvector e 1i of the minimum eigenvalue means the minimum change direction of the CT value. Therefore, the eigenvector e 1i of the minimum eigenvalue of the variance-covariance matrix M is set as the orientation at p i (S123). Here, the distance r can be less than or equal to the distance between the fiber bundles. Moreover, it is preferable to set it as the largest value among these, and it is good also as the distance between a fiber bundle and a fiber bundle. In calculating the orientation of the lattice points, a Harris corner detection method may be used.

(4) 境界曲線算出処理
次に、境界曲線算出部152による境界曲線算出処理S130について説明する。図7は、境界曲線の算出について説明するための概略図である。境界曲線算出処理S130では、まず、点ajの配向ejを、周囲の格子点piの固有ベクトル{e1i}の三重線形補間により計算する。次に点ajからej方向に距離εだけ離れた点bを計算する。更に点bをaj+1として同様の処理を繰り返し、配向に従って微小距離ずつ進むことを繰り返す。この際に点bが以下の条件のいずれかを満たす場合には、処理を終了することとしてもよい。
条件1:境界曲線の曲率が所定値以上であること。
条件2:点bにおける2番目の固有値の固有ベクトルe2jは、点ajの2番目の固有値の固有ベクトルと大きく異なること。
(4) Boundary Curve Calculation Processing Next, the boundary curve calculation processing S130 performed by the boundary curve calculation unit 152 will be described. FIG. 7 is a schematic diagram for explaining calculation of the boundary curve. In the boundary curve calculation processing S130, firstly, the orientation e j of the point a j, calculated by trilinear interpolation of surrounding grid points p i of eigenvectors {e 1i}. Next, a point b separated from the point a j by a distance ε in the e j direction is calculated. Further, the same processing is repeated with the point b as a j + 1 , and the process advances by a minute distance according to the orientation. At this time, if the point b satisfies any of the following conditions, the process may be terminated.
Condition 1: The curvature of the boundary curve is not less than a predetermined value.
Condition 2: The eigenvector e 2j of the second eigenvalue at the point b is significantly different from the eigenvector of the second eigenvalue at the point a j .

条件1及び2を設けた理由は、CT画像のノイズの影響を避けるためであり、特にX糸及びY糸の交差部分における空気部分のCT値は想定より高い値となり不鮮明となるため、CT値の勾配の方向は期待どおりの振る舞いとならず、e1iのみで進行方向を判定した場合に、異なる方向に延びる繊維束上を辿ってしまう恐れがあるためである。このような誤探索を回避するために、次点bは、曲がり方向の大きな変化がないときにのみ、次の曲線に加えられる。具体的には、条件1について曲率の所定値は想定する形状で最大の曲率及びその許容交差を基に定めることができ、また、条件2について、点aの2番目の固有ベクトルとbの2番目の固有ベクトルとの変化率(一次導関数)の差の閾値を曲率の変化量及びその許容交差を基に定めることができる。 The reason why the conditions 1 and 2 are provided is to avoid the influence of noise in the CT image. In particular, the CT value of the air portion at the intersection of the X yarn and the Y yarn becomes higher than expected and becomes unclear. This is because the direction of the gradient does not behave as expected, and when the traveling direction is determined only by e 1i , there is a possibility of tracing on the fiber bundles extending in different directions. In order to avoid such an erroneous search, the next point b is added to the next curve only when there is no significant change in the bending direction. Specifically, the predetermined value of the curvature for condition 1 can be determined based on the assumed curvature and the maximum curvature and its allowable intersection, and for condition 2, the second eigenvector of point a and the second of b Can be determined based on the amount of change in curvature and its allowable intersection.

図8は、SiC繊維の三次元織繊維素材の断面を示すCT画像である。X糸及びY糸の重なり部分がピラー状構造であり、2×2のピラーの配列はユニットセルと呼ばれ、三次元織繊維素材の最小構造単位として扱われる。図8では、ユニットセルは白い正方形として観察される。図9は、図8のCT画像に対して、境界曲線算出処理S130を適用して探索された境界曲線を図8のCT画像上に重ね合わせた画像である。この図に示されるように、X糸及びY糸のそれぞれの境界が正確に探索されていることが確認される。   FIG. 8 is a CT image showing a cross section of a three-dimensional woven fiber material of SiC fibers. The overlapping portion of the X yarn and the Y yarn has a pillar structure, and an array of 2 × 2 pillars is called a unit cell, and is handled as the minimum structural unit of the three-dimensional woven fiber material. In FIG. 8, the unit cell is observed as a white square. FIG. 9 is an image in which the boundary curve searched by applying the boundary curve calculation process S130 to the CT image of FIG. 8 is superimposed on the CT image of FIG. As shown in this figure, it is confirmed that the boundary between the X yarn and the Y yarn is accurately searched.

図10は、SiC繊維の三次元織繊維素材の断面を示すCT画像に対して、格子点配向算出処理S120及び境界曲線算出処理S130を行い、各点aiのe1i=(ex,ey,ez)に対して異なる階調値を割り当てた画像である。図11は、図10の四角で囲われた部分の拡大図である。これらの図に示されるように、各糸の境界が示されていることが確認できる。実際には、e1i=(ex,ey,ez)に対して(R(赤),G(緑),B(青))の色を割り当ててカラー表示することにより、各糸の延びる方向を更に分かりやすく表示することができる。 10, to the three-dimensional woven fiber material of the cross-section shown CT image of the SiC fibers, perform grid point orientation calculation process S120 and the boundary curve calculation process S130, for each point a i e 1i = (e x , e It is an image in which different gradation values are assigned to y , ez ). FIG. 11 is an enlarged view of a portion surrounded by a square in FIG. As shown in these figures, it can be confirmed that the boundary of each yarn is shown. In practice, e 1i = (e x, e y, e z) with respect to by color display by assigning a color (R (red), G (green), B (blue)), each yarn The extending direction can be displayed more clearly.

(5) 繊維束面算出処理
ユニットセルの均一で正確な配置は、CMC等の三次元織繊維素材で成形された部品において重要な要素である。本実施の形態の繊維束面算出処理S140においては、各層のX糸及びY糸の交差形状の評価を目的として、層の境界を面として表すこととしている。糸のファミリを近似するこれらの面は、勾配方向がこのファミリの糸の方向に一致するスカラー関数の等値面として表される。スカラー場s、t及びfは、それぞれX糸、Y糸及びZ糸と考えることができる。スカラー関数に関する3つの独立のポワソン方程式を解くことによりこれらのスカラー場を得ることができる。図12は、二次元においてこの考え方を示す図である。矢印は、X糸及びY糸にそれぞれ対応するベクトル場u及びvに属するベクトルを示す。スカラー場s及びtとなる等値面は実線で示されている。等値面を求めることにより、正方形の組であるユニットセル50が等値面により囲われて現れる。
(5) Fiber Bundle Surface Calculation Processing Uniform and accurate arrangement of unit cells is an important factor in parts molded from three-dimensional woven fiber materials such as CMC. In the fiber bundle surface calculation process S140 of the present embodiment, for the purpose of evaluating the cross shape of the X yarn and Y yarn of each layer, the boundary of the layer is represented as a surface. These planes approximating the yarn family are represented as isosurfaces of a scalar function whose gradient direction coincides with the yarn direction of this family. The scalar fields s, t and f can be considered as X, Y and Z yarns, respectively. These scalar fields can be obtained by solving three independent Poisson equations for the scalar function. FIG. 12 is a diagram showing this concept in two dimensions. Arrows indicate vectors belonging to vector fields u and v corresponding to the X and Y yarns, respectively. The isosurfaces that become the scalar fields s and t are indicated by solid lines. By obtaining the isosurface, the unit cell 50 that is a set of squares appears surrounded by the isosurface.

図13には、繊維束面算出処理S140のフローチャートを示している。簡単化のために、u、v及びwをそれぞれX糸、Y糸及びZ糸の方向に近似する。このアルゴリズムの入力は、境界曲線算出処理の結果の曲線と2つのベクトルの組である。2つのベクトルの組は、u及びvの目標方向として提供される。   FIG. 13 shows a flowchart of the fiber bundle surface calculation process S140. For simplicity, u, v, and w are approximated to the directions of the X, Y, and Z yarns, respectively. The input of this algorithm is a set of a curve resulting from the boundary curve calculation process and two vectors. Two vector sets are provided as u and v target directions.

このフローチャートに示されるように、まず、境界曲線を短いセグメントに分割する(S141)。次に、セグメントの方向と目標方向を比較し、セグメントがu及びvのいずれに属するかを決定する(S142)。セグメントの配向を、例えば、ステップS142で特定されたベクトル場の目標方向の配向に一致するように、又はいくつかある候補の中から最も一致度の高い方向になるように決定する(S143)。また、CT画像において物体を覆う格子構造を生成し、各格子点にu、v及びwの3つのベクトルを割り当てる(S144)。この割り当てにおいて、ステップS143で得られた、複数のセグメントを正規化することにより得られた複数の正規化ベクトルの平均である正規化ベクトルを割り当てることとしてもよい。更に、この平均は所定の距離よりも格子点に近いセグメントに対して適用することとしてもよい。もしその格子点より十分近いセグメントがない場合には、他の格子点に広げて、検討中の格子点のベクトルを得ることとしてもよい。ベクトル場wは外積u×vにより定義される。最後に、∇s=u、∇t=v及び∇f=wの3つのポワソン式を独立に解き(S145)、3つのスカラー場s、t及びfを得て、s、t及びfの等値面を出力する(S146)。   As shown in this flowchart, first, the boundary curve is divided into short segments (S141). Next, the direction of the segment is compared with the target direction to determine whether the segment belongs to u or v (S142). For example, the segment orientation is determined so as to coincide with the orientation of the target direction of the vector field specified in step S142, or to be the direction with the highest degree of coincidence among some candidates (S143). In addition, a lattice structure that covers an object in the CT image is generated, and three vectors u, v, and w are assigned to each lattice point (S144). In this assignment, a normalized vector that is an average of a plurality of normalized vectors obtained by normalizing a plurality of segments obtained in step S143 may be assigned. Further, this average may be applied to a segment closer to the grid point than a predetermined distance. If there is no segment that is sufficiently close to the grid point, it may be expanded to another grid point to obtain a vector of the grid point under consideration. The vector field w is defined by the outer product u × v. Finally, the three Poisson equations ∇s = u, ∇t = v and ∇f = w are solved independently (S145) to obtain three scalar fields s, t and f, and so on. The value plane is output (S146).

図14には、繊維束面算出処理S140により得られたs、t及びfの等値面を三次元画像で表した一例の図である。この図に示されるように、ユニットセルの形状及び配置を確認することができる。   FIG. 14 is a diagram showing an example in which the isosurfaces of s, t, and f obtained by the fiber bundle surface calculation process S140 are represented by a three-dimensional image. As shown in this figure, the shape and arrangement of the unit cell can be confirmed.

また、上述の格子点の配向、境界曲線及び繊維束の面の少なくともいずれか一つを用いて三次元織繊維素材の検査を行い、例えば強度等が不十分と判断した場合には不良とし、それ以外の場合には良品として処理する等の製品検査を行うこととしてもよい。当該検査工程は、三次元織繊維素材の製造工程の一つとすることができる。   In addition, the inspection of the three-dimensional woven fiber material using at least one of the orientation of the lattice points, the boundary curve and the surface of the fiber bundle described above, for example, if it is determined that the strength or the like is insufficient, In other cases, product inspection such as processing as a non-defective product may be performed. The inspection process can be one of the manufacturing processes of the three-dimensional woven fiber material.

(6) 本実施形態の効果
本実施形態に係る構造解析装置100は、三次元織繊維素材が撮影された三次元の画像内の座標の各格子点において、階調値の変化の最小方向の固有ベクトルを算出し、各格子点の配向とする格子点配向算出部151と、画像内の点の配向を、点の周囲の格子点の配向に基づいて算出し、算出された配向の方向に移動した新たな点に対して同様に配向を算出することを繰り返して繊維束の延伸方向である境界曲線を算出する境界曲線算出部152と、を備えているため、二値化処理を用いることなく、繊維強化複合素材の三次元画像から繊維強化複合素材の構造を解析することができる。
(6) Effects of the present embodiment The structural analysis apparatus 100 according to the present embodiment has a minimum direction of change in gradation value at each grid point of coordinates in a three-dimensional image obtained by photographing a three-dimensional woven fiber material. Lattice point orientation calculation unit 151 that calculates eigenvectors and sets the orientation of each lattice point, and calculates the orientation of points in the image based on the orientation of lattice points around the point, and moves in the direction of the computed orientation Since the boundary curve calculation unit 152 that calculates the boundary curve that is the stretching direction of the fiber bundle by repeatedly calculating the orientation in the same manner for the new point is provided, without using a binarization process The structure of the fiber reinforced composite material can be analyzed from the three-dimensional image of the fiber reinforced composite material.

本開示は、繊維強化複合素材の検査に適用することができる。   The present disclosure can be applied to inspection of fiber reinforced composite materials.

100 構造解析装置
101 CPU
102 揮発性記憶部
103 不揮発性記憶部
104 ネットワーク接続部
105 外部機器接続部
106 入力装置
107 表示装置
150 解析処理部
151 格子点配向算出部
152 境界曲線算出部
153 繊維束面算出部
201 ネットワーク
202 外部メモリ
100 Structural analysis apparatus 101 CPU
102 volatile storage unit 103 nonvolatile storage unit 104 network connection unit 105 external device connection unit 106 input device 107 display device 150 analysis processing unit 151 lattice point orientation calculation unit 152 boundary curve calculation unit 153 fiber bundle surface calculation unit 201 network 202 external memory

Claims (11)

三次元織繊維素材が撮影された三次元の画像内の座標の各格子点において、階調値の変化の最小方向の固有ベクトルを算出し、前記各格子点の配向とする格子点配向算出部と、
前記画像内の点の前記配向を、前記点の周囲の前記格子点の前記配向に基づいて算出し、前記算出された前記配向の方向に移動した新たな前記点に対して同様に前記配向を算出することを繰り返して繊維束の延伸方向である境界曲線を算出する境界曲線算出部と、を備える構造解析装置。
At each lattice point of coordinates in the three-dimensional image in which the three-dimensional woven fiber material is photographed, a lattice point orientation calculation unit that calculates an eigenvector in the minimum direction of gradation value change and sets the orientation of each lattice point; ,
The orientation of the points in the image is calculated based on the orientation of the grid points around the points, and the orientation is similarly applied to the new points that have moved in the calculated orientation direction. A structure analysis apparatus comprising: a boundary curve calculation unit that repeatedly calculates and calculates a boundary curve that is a drawing direction of the fiber bundle.
請求項1に記載の構造解析装置において、
前記格子点配向算出部は、前記各格子点qjにおける勾配ベクトルgjを計算し、前記各格子点qjにおける重みwjをとすると、前記格子点piから距離r内にある前記格子点qjに関する以下の共分散行列Mの式(1):
Figure 2017156271
を計算し、最小固有値の固有ベクトルe1iをpiにおける配向とする、構造解析装置。
In the structural analysis apparatus of Claim 1,
The grid the grid point orientation calculation unit, the gradient vector g j calculated at each lattice point q j, When the weight w j in the respective lattice points q j, at a distance in the r from the lattice point p i Equation (1) of the following covariance matrix M for point q j :
Figure 2017156271
, And the eigenvector e 1i of the minimum eigenvalue is set as the orientation at p i .
請求項2に記載の構造解析装置において、
前記距離rは、前記画像の画素の一辺の長さをδとするとα×δで表され、αは1.5〜3である、構造解析装置。
The structural analysis apparatus according to claim 2,
The distance r is represented by α × δ where δ is the length of one side of the pixel of the image, and α is 1.5 to 3.
請求項2又は3に記載の構造解析装置において、
前記重みwjは、前記格子点piから前記格子点qjまでの距離をdjとすると、以下の式(2):
Figure 2017156271
で表される、構造解析装置。
In the structural analysis apparatus according to claim 2 or 3,
The weight w j is expressed by the following equation (2), where d j is the distance from the lattice point p i to the lattice point q j.
Figure 2017156271
A structural analysis device represented by
請求項2又は3に記載の構造解析装置において、
前記距離rは、繊維束と繊維束との間の距離以下である、構造解析装置。
In the structural analysis apparatus according to claim 2 or 3,
The structure r is a structure analysis device in which the distance r is equal to or less than the distance between the fiber bundles.
請求項1乃至5のいずれか一項に記載の構造解析装置において、
前記点の周囲の前記格子点の前記配向に基づいた算出は三重線形補間で行う、構造解析装置。
In the structural analysis apparatus according to any one of claims 1 to 5,
A structure analysis apparatus that performs calculation based on the orientation of the lattice points around the point by triple linear interpolation.
請求項1乃至6のいずれか一項に記載の構造解析装置において、
前記繰り返しは、
条件1:前記新たな前記点を加えて形成される境界曲線の曲率が所定値以上であること、及び
条件2:前記新たな点の二番目の固有値のベクトルと、直前の前記点の二番目の固有値のベクトルとが大きく異なること、
のいずれかを満たす場合には処理を終了する構造解析装置。
In the structural analysis device according to any one of claims 1 to 6,
The repetition is
Condition 1: the curvature of the boundary curve formed by adding the new point is greater than or equal to a predetermined value, and Condition 2: the second eigenvalue vector of the new point and the second of the previous point Is significantly different from the eigenvalue vector of
A structural analysis device that terminates the process if any of the above is satisfied.
請求項1乃至7のいずれか一項に記載の構造解析装置において、
前記境界曲線から、前記繊維束のファミリが形成する層の面を算出する繊維束面算出部を更に備える構造解析装置。
In the structural analysis apparatus according to any one of claims 1 to 7,
A structural analysis device further comprising a fiber bundle surface calculation unit that calculates a surface of a layer formed by the family of fiber bundles from the boundary curve.
請求項8に記載の構造解析装置において、
前記繊維束面算出部は、前記境界曲線に基づいて、前記各格子点にX糸、Y糸及びZ糸にそれぞれ対応するベクトルu、v及びwを割当て、ポワソン式∇s=u、∇t=v及び∇f=wを独立に解き、得られたs、t及びfの等値面を出力する、構造解析装置。
The structural analysis apparatus according to claim 8,
The fiber bundle surface calculation unit assigns vectors u, v, and w corresponding to the X, Y, and Z yarns to the lattice points based on the boundary curve, and Poisson's formula ∇s = u, ∇t = V and ∇f = w are independently solved, and the obtained isosurfaces of s, t, and f are output.
三次元織繊維素材が撮影された三次元の画像内の座標の各格子点において、階調値の変化の最小方向の固有ベクトルを前記各格子点の配向とし、
前記画像内の点の前記配向を、前記点の周囲の前記格子点の前記配向に基づいて算出し、前記算出された前記配向の方向に移動した新たな前記点に対して同様に前記配向を算出することを繰り返して繊維束の延伸方向である境界曲線を算出する、構造解析方法。
At each lattice point of coordinates in the three-dimensional image where the three-dimensional woven fiber material is photographed, the eigenvector of the minimum direction of change in gradation value is set as the orientation of each lattice point,
The orientation of the points in the image is calculated based on the orientation of the grid points around the points, and the orientation is similarly applied to the new points that have moved in the calculated orientation direction. A structural analysis method for calculating a boundary curve that is a drawing direction of a fiber bundle by repeating the calculation.
三次元織繊維素材を成形し、
前記成形された前記三次元織繊維素材を請求項10に記載の構造解析方法を用いて検査する、三次元織繊維素材製造方法。
Molding three-dimensional woven fiber material,
A method for producing a three-dimensional woven fiber material, wherein the molded three-dimensional woven fiber material is inspected using the structural analysis method according to claim 10.
JP2016041239A 2016-03-03 2016-03-03 Structure analysis device, structure analysis method, and three-dimensional woven fiber material manufacturing method Active JP6681221B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016041239A JP6681221B2 (en) 2016-03-03 2016-03-03 Structure analysis device, structure analysis method, and three-dimensional woven fiber material manufacturing method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016041239A JP6681221B2 (en) 2016-03-03 2016-03-03 Structure analysis device, structure analysis method, and three-dimensional woven fiber material manufacturing method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017156271A true JP2017156271A (en) 2017-09-07
JP6681221B2 JP6681221B2 (en) 2020-04-15

Family

ID=59808700

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016041239A Active JP6681221B2 (en) 2016-03-03 2016-03-03 Structure analysis device, structure analysis method, and three-dimensional woven fiber material manufacturing method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6681221B2 (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021077108A (en) * 2019-11-08 2021-05-20 三井化学株式会社 Analysis method and analyzer for reinforcing fiber bundle
WO2022038825A1 (en) * 2020-08-18 2022-02-24 株式会社Ihi System for evaluating distribution of fiber bundles in fiber-reinforced material
JPWO2022145091A1 (en) * 2020-12-28 2022-07-07
CN115017707A (en) * 2022-06-08 2022-09-06 南京航空航天大学 2.5-dimensional braided composite material modeling method based on pixel method
CN115049766A (en) * 2022-08-17 2022-09-13 深圳泽森软件技术有限责任公司 Method and device for constructing muscle fiber model, computer equipment and storage medium
CN115049768A (en) * 2022-08-17 2022-09-13 深圳泽森软件技术有限责任公司 Method, apparatus, computer device and storage medium for creating character animation model

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11501140A (en) * 1995-12-21 1999-01-26 フィリップス エレクトロニクス エヌ ベー Direction noise reduction
JP2007505711A (en) * 2003-09-22 2007-03-15 シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッド Method and system for automatically orienting local images of vasculature
WO2014080622A1 (en) * 2012-11-21 2014-05-30 パナソニック株式会社 Method and device for three-dimensional image processing of fibrous filler within composite material
JP2015068752A (en) * 2013-09-30 2015-04-13 株式会社Ihi Image analyzer and program
WO2015106964A1 (en) * 2014-01-15 2015-07-23 Volume Graphics Gmbh Device and method for examining components with fiber composite fabrics or fiber composite textiles

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11501140A (en) * 1995-12-21 1999-01-26 フィリップス エレクトロニクス エヌ ベー Direction noise reduction
JP2007505711A (en) * 2003-09-22 2007-03-15 シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッド Method and system for automatically orienting local images of vasculature
WO2014080622A1 (en) * 2012-11-21 2014-05-30 パナソニック株式会社 Method and device for three-dimensional image processing of fibrous filler within composite material
JP2015068752A (en) * 2013-09-30 2015-04-13 株式会社Ihi Image analyzer and program
WO2015106964A1 (en) * 2014-01-15 2015-07-23 Volume Graphics Gmbh Device and method for examining components with fiber composite fabrics or fiber composite textiles

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ILYA STRAUMIT: "'Quantification of the internal structure and automatic generation of voxel models of textile compos", COMPOSITES, PARTA, APPLIED SCIENCE AND MANUFACTURING, vol. 69, JPN6019026896, February 2015 (2015-02-01), pages 150 - 158, XP055332215, ISSN: 0004075029, DOI: 10.1016/j.compositesa.2014.11.016 *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7385434B2 (en) 2019-11-08 2023-11-22 三井化学株式会社 Analysis method and device for reinforcing fiber bundles
JP2021077108A (en) * 2019-11-08 2021-05-20 三井化学株式会社 Analysis method and analyzer for reinforcing fiber bundle
WO2022038825A1 (en) * 2020-08-18 2022-02-24 株式会社Ihi System for evaluating distribution of fiber bundles in fiber-reinforced material
JPWO2022038825A1 (en) * 2020-08-18 2022-02-24
JP7425423B2 (en) 2020-08-18 2024-01-31 株式会社Ihi System for evaluating fiber bundle distribution in fiber reinforced materials
JPWO2022145091A1 (en) * 2020-12-28 2022-07-07
WO2022145091A1 (en) * 2020-12-28 2022-07-07 株式会社Ihi Identification device, identification method, and identification program for identifying fiber layer in fiber-reinforced material
JP7464150B2 (en) 2020-12-28 2024-04-09 株式会社Ihi Identification device, identification method, and identification program for identifying fiber layers in fiber-reinforced material
US12472706B2 (en) 2020-12-28 2025-11-18 Ihi Corporation Identification device, identification method, and identification program for identifying fiber layer in fiber-reinforced material
CN115017707A (en) * 2022-06-08 2022-09-06 南京航空航天大学 2.5-dimensional braided composite material modeling method based on pixel method
CN115049766A (en) * 2022-08-17 2022-09-13 深圳泽森软件技术有限责任公司 Method and device for constructing muscle fiber model, computer equipment and storage medium
CN115049768A (en) * 2022-08-17 2022-09-13 深圳泽森软件技术有限责任公司 Method, apparatus, computer device and storage medium for creating character animation model
CN115049768B (en) * 2022-08-17 2022-11-04 深圳泽森软件技术有限责任公司 Method, apparatus, computer device and storage medium for creating character animation model

Also Published As

Publication number Publication date
JP6681221B2 (en) 2020-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11830112B2 (en) Method for rapid reconstruction of woven composite material microstructure based on topological features
JP6681221B2 (en) Structure analysis device, structure analysis method, and three-dimensional woven fiber material manufacturing method
JP6857218B2 (en) Damage information processing device and damage information processing method
CA2843892C (en) System and method for remote full field three-dimensional displacement and strain measurements
US10139353B2 (en) Apparatus and method for examining components comprising laid fiber composite fabrics or woven fiber composite fabrics
CN106202728A (en) Based on Micro CT D braided composites non-homogeneous Voxel grid discrete method
CN115335858B (en) Method and system for skeletonizing strands of a composite part in a 3D image
US11263812B2 (en) Computer-implemented method for compressing a digital representation of an object
Kronenberger et al. Fiber segmentation in crack regions of steel fiber reinforced concrete using principal curvature
Chowdhury et al. Design of an uncontaminated textile CFRP specimen optimised for both mechanical testing and X-ray microtomography
Cohen et al. Mending broken vessels a fusion between color markings and anchor points on surface breaks
CN118583852A (en) Method for measuring and visualizing yarn orientation distribution on the surface of preformed carbon fiber reinforced polymer parts with three-dimensional geometry
CN114565699B (en) A wire harness morphology characterization method, device, equipment and medium
Yan et al. A continuous skeletonization method based on distance transform
KR20240076951A (en) Method and system for detecting deformation of hull structure based on point cloud
CN120525864B (en) Full-automatic engine vision detection equipment and method
Cheng et al. Reconstruction of 3D model and performance analysis of high strength steel wire with corrosion pit
US12472706B2 (en) Identification device, identification method, and identification program for identifying fiber layer in fiber-reinforced material
CN117671194B (en) Fine geometric reconstruction modeling method for optical fiber coil
CN119941677B (en) Pose detection method and device for irregular-shaped parts
Wei et al. Research of express box defect detection based on machine vision
CN115388814B (en) A method and device for measuring flatness
Ushizima et al. Fast detection of material deformation through structural dissimilarity
Miehling et al. Development and Evaluation of an Algorithm for Line Segmentation of Point Clouds for Fibre Composite Systems
CN121686047A (en) Crack quantitative classification method based on deep learning and multi-view strategy

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20181012

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190619

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190716

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190917

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200225

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200323

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6681221

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250