一种基于图像识别的快速有限元建模和求解分析方法与流程

本发明属于计算机辅助工程领域，具体涉及一种基于图像识别的快速有限元建模和求解分析方法，从而在CAE软件中实现直接有限元建模和加载求解；可作为现有CAE软件或平台有限元建模方法的补充，应用于由不同或复杂结构及材料组成的机械部件、电子器件以及由不同物相组成的材料体系和物理体系在主流有限元CAE软件和平台（如ANSYS, MARC, ABAQUS, MSC/ PATRAN, COMSOL等）的二维和三维有限元建模，并实现加载求解。

背景技术：

进入21世纪以来，基于有限元方法的计算机辅助工程（Computer Aided Engineering，简称CAE）软件，如ANSYS，MARC，ABAQUS，PATRAN，COMSOL等。已经成熟地应用在学术研究和工程实践的各个领域。目前，基于有限元CAE软件平台上的建模方法有两种：

（1）使用有限元CAE软件自带的建模模块，用户利用软件界面操作或命令通过确定点、线、面和体的坐标关系建立几何模型，然后通过划分网格得到有限元模型；

（2）在AUTOCAD、UG、SOLIDWORKS和PRO/E等计算机辅助设计平台上建立好几何模型，然后导入有限元CAE软件，最后划分网格得到有限元模型。

第一种方法的优点是容易实现几何模型和网格划分的精确控制和调节，从而容易得到高质量的有限元网格，但缺点是基于坐标信息的人工建模方式效率低，建立复杂模型时要花费大量时间和精力，甚至往往无法实现复杂模型建模；

第二种方法的优点是可以快速建立较为复杂的有限元模型，缺点是网格划分难以控制，单元形状多以二维的三角形和三维的四面体单元为主，有限元模型质量往往较差，此外当建模对像过于复杂时不得不简化模型从而导致许多细节丢失，计算结果容易受的网格划分、单元形状、细节丢失的影响，分析精度差。

目前有限元CAE软件已有的两种建模方法在实际建模中都存在巨大的局限性，无法满足诸多领域对结构、形状和材料组成和物相组成十分复杂研究对象的建模需求。例如，在电子工业中，印刷电路板中PCB的布线系统十分复杂，并且每种组成材料和结构形态极不规则且有多层组成，CAE软件已有两种建模方法均无法实现建模。因此现有国内外相关可靠性的研究中，通常不考虑布线形态和分布的影响，认为布线层为均一性材料。然而，大量产品失效实例和科学研究发现，印刷电路板中的布线的差异性分布对电子产品和设备的可靠性有着直接的影响。在材料工程中，组织中的相形态形状极其复杂且分布极不均匀，同样在CAE软件中无法建模，现有研究通常认为材料是均匀的，在建模时认为是均一性物质，并不对各相的材料属性进行区分；然而，已有的研究表明，材料组织中不同的相中弹性模量、泊松比、硬度、导电率、导热率往往有巨大差异，不同相中力学、电学和热学行为的差异对材料物理性能和可靠性有着明显的影响，对于介观和微观尺寸的材料的性能和可靠性更是如此。一些研究人员利用序列图像重构了复杂结构多相材料的微观和介观有限元模型,然而,这些技术是采用序列图像经过图像处理在CAD软件平台中建立各相材料的轮廓几何模型，然后通过有限元CAE软件对其划分网格,本质上是采用了有限元CAE软件中的第二种建模方法，因此单元形状是不规则的三角形或四面体，网格质量差，存在有限元分析精度不高等缺点。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于图像识别的快速有限元建模和求解分析方法，这种方法能快速、高精度有限元建模方法并实现求解分析，解决目前有限元CAE软件建模方法的不足。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于图像识别的快速有限元建模和求解分析方法，包括如下步骤：

1）通过数码设备或工程图采集图像，根据实际需求对图像进行增强处理并调整像素尺寸；

2）CAE软件中建立二维矩形或三维长方体几何模型并实现对几何模型的网格划分，从而得到简单有限元模型；

3）根据简单有限元模型的单元编号及排列方式，规定图像像素编号和排列方式；

4）根据图像中像素的颜色值信息，确定图像中所有编号像素的物相信息；

5）生成有限元CAE软件可以识别脚本文件，脚本文件中含有每个像素的编号以及其所对应的物相信息；

6）用CAE软件读取脚本文件，根据脚本文件每个像素的物相信息赋予或修改简单有限元模型中相同编号单元的材料属性和单元类型信息，生成包含不同单元类型和材料属性信息的复杂有限元模型；

7）对包含不同单元类型和材料属性信息的复杂有限元模型进行加载和求解分析，得到模拟结果。

与现有技术相比，本发明的优点：

(1)通过图像识别和处理，有限元模型能充分反映图像中所有的细节，特别适合于结构、形状和物相组成非常复杂对象的有限元建模；

(2)图像处理后的脚本文件均为纯文件格式，编程和加工方便，通用性强，脚本文件可基于不同主流有限元CAE软件（ANSYS, MARC, ABAQUS, PATRAN, COMSOL等）的命令和程序语言进行调整，从而使有限元CAE软件识别图像，实现图像和序列图像向二维和三维有限元建模的转变，大大降低建模难度，缩短建模周期，可作为现有CAE软件建模方法的补充；

(3)本方法得到的有限元模型中网格划分十分容易控制且网格质量高，生成的单元均为形状规则的矩形（二维）和六面体（三维），挺别适合单层和多层结构的有限元建模，并可通过程序调节图像分辨率轻易实现CAE软件中网格密度的控制，求解精度高；

(4)借助主流CAE强大的求解和后处理功能，轻松实现对极其复杂的有限元模型的加载、求解和分析。

附图说明

图1 本发明实施例的方法流程图；

图2 本发明实施例中单层PCB布线工程图；

图3 本发明实施例中建立的简单单层PCB有限元模型；

图4 本发明实施例中单元的排列方式示意图；

图5 本发明实施例中整体直方图和像素颜色值分界值；

图6 本发明实施例中建立的复杂PCB有限元模型；

图7 本发明实施例中三层序列工程图重构得到的三维PCB有限元模型；

图8 本发明实施例中PCB在100˚C时由不同材料热膨胀系数不同造成的热应变；

图9 本发明实施例中PCB在100˚C时由不同材料热膨胀系数不同造成的热应力。

具体实施方式

本发明是一种基于图像识别与重构的快速有限元建模方法，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明内容，并不用于限定本发明应用范围。

下面结合附图和实施例进一步对本发明作详细阐述。

实施例：

一种基于图像识别的快速有限元建模和求解分析方法，包括如下步骤：

1）通过数码设备或工程图采集图像，根据实际需求对图像进行增强处理并调整像素尺寸；

2）CAE软件中建立二维矩形或三维长方体几何模型并实现对几何模型的网格划分，从而得到简单有限元模型；

3）根据简单有限元模型的单元编号及排列方式，规定图像像素编号和排列方式；

4）根据图像中像素的颜色值信息，确定图像中所有编号像素的物相信息；

5）生成有限元CAE软件可以识别脚本文件，脚本文件中含有每个像素的编号以及其所对应的物相信息；

6）用CAE软件读取脚本文件，根据脚本文件每个像素的物相信息赋予或修改简单有限元模型中相同编号单元的材料属性和单元类型信息，生成包含不同单元类型和材料属性信息的复杂有限元模型；

7）对包含不同单元类型和材料属性信息的复杂有限元模型进行加载和求解分析，得到模拟结果。

步骤2）中CAE软件中建立二维矩形或三维长方体几何模型并实现对几何模型的网格划分按照以下方法进行：

几何模型模型尺寸与图像反映的实物尺寸相同，简单有限单元模型单元数和划分方式与图像像素数和划分方式保持一致，每个单元的长度由图像中每个像素所反映的实物真实长度决定。

步骤3）中规定像素编号和排列方式按照以下方法进行：

通过CAE软件查看简单有限元模型的单元编号和排列方式，当单元的编号和排列规则确定后，将按单元的编号和排列规则对图像像素进行编号和排列，从而使有限元模型中的单元与图像中的像素形成一一映射关系。

步骤4）中确定图像中所有编号像素的物相信息按照以下方式进行：

读取每层图像每个像素的颜色信息，通过颜色值直方图判断物相所处的颜色值范围，位于同一颜色值范围的像素属于同一种相，不同相的颜色值分界线为两个颜色值峰值之间的最小值或两个颜色值峰值的中间值，最终通过像素颜色值所在的颜色值范围确定像素对应的材料种类和材料属性。

步骤5）中生成有限元CAE软件可以识别脚本文件按照以下方式进行：

脚本文件由一系列字符组合构成，每一个字符组合对应图像中的一个像素，包含像素的编号、材料属性编号和材料类型编号信息，每个字符组合所用的语言或代码可以被CAE软件识别。

步骤6）中生成包含不同单元类型和材料属性信息的复杂有限元模型按以下方式进行：

通过CAE软件将脚本文件中的材料属性和单元类型信息转递给字符组合所对应的单元，使像素与其相同编号的单元的物相信息关联，根据物相信息赋予或修改简单有限元模型中的单元信息，生成包含复杂单元类型和材料属性信息的有限元模型。

步骤7）中有限元模型每个单元的材料属性和单元类型通过像素信息确定以后，在CAE软件中实现建模和分析。

步骤7）中，还可根据序列图像反复进行步骤1）~步骤6）得到多个有限元模型，通过位置对应关系进行三维重构和单元结点耦合，则可得到包含复杂结构和物相信息的多层三维有限元模型，通过施加边界约束条件和求解，可以实现在复杂模型在有限元CAE软件中的求解分析，得到模拟结果。

具体地，如图1所示，基于图像识别的快速有限元建模和求解分析方法，以一种生产中应用的印刷电路板（Printed circuit board, 简称PCB）为例，所述方法流程如下：

（1）采集图像和图像处理：通过工程图和数码设备采集建模对象各平行截面的单张或序列图像，实施例中某类型PCB第一层由铜布线和绿油构成，是钎焊侧，布线工程图如图2所示；值得注意的是，图像分辨率越高，则图像像素尺寸 m×n越大，有限元模型中的单元数越多，细节越多，求解精度也越高，但是造成了计算时间的明显延长；因此要综合评定精度与计算时间的关系，选择合适的分辨率；实施例中，图2对应的实物尺寸为长度l=10 cm，宽度w=3.91cm，厚度t=35μm。经过调整工程图分辨率，PCB的m=450，n=176；此外，为提高图像细节可采用中值滤波、降噪等图像增强方法；

（2）建立简单矩形或长方体几何模型，划分网格建立简单有限元模型：在有限元CAE软件ANSYS中建立l=10 cm、w=3.91cm、t=35μm的长方体，然后根据像素数量和尺寸对长方体进行有限元网格划分，建立简单有限元模型，简单有限元模型是指不含形状和物相信息的有限元模型，实施例中图像尺寸为450 像素×176 像素，则简单有限元模型网格长划分数和宽划分数分别为450和176，厚度方法划分数为1，简单有限元模型如图3所示，整个有限元模型的单元个数为450×176×1，每个单元的长度与图像中每个像素所反映的真实长度相等；

（3）规定图像像素编号和排列方式：在CAE软件ANSYS中查看简单有限元模型单元编号和排列方式，图4所示的是实施例中简单有限元模型的单元排列方式，图中数字代表单元编号；单元的编号和排列规则确定后，将按单元的编号和排列规则对PCB工程图像素进行完全相同的编号和排列，从而使有限元模型中的单元与图像中的像素形成一一映射关系；

（4）确定图像中物相信息：读取图2中每个像素的颜色信息，通过灰度图的颜色值直方图判断物相所处的颜色范围，不同相的颜色值分界线为两个颜色值集中区的中间值或两个颜色值集中区之间的最小值；图5为图2的直方图；显然，图2中白色区域（绿油）颜色值主要在255附近，黑色区域（铜）主要在0附近，灰色区域主要集在中128附近，在判断物相时，定义0到128的中间值，即64为铜和螺孔分界值；128到255的中间值，即191.5为螺孔和绿油的分界值；因此，颜色值0~64的像素为铜，规定材料属性编号为1，规定单元类型编号为1；颜色值64~191.5的像素为螺孔，规定材料属性编号为2，规定单元类型为2；颜色值191.5~255的像素为绿油，规定材料属性编号为3，规定单元类型为3；PCB中的材料属性信息如表1所示；本例中的图像是PCB工程图因像素分布有规律，中间值容易确定；如果采集得到的图像整体直方图效果不佳，则可选用局部直方图以得到合理的像素分界值；

表1 PCB中各种材料的材料属性

（5）生成脚本文件：根据像素或单元的编号和物相信息生成脚本文件，图像脚本文件由一系列字符组合构成，每一个字符组合包含编号（即像素或单元编号）、材料属性编号、单元类型编号信息；实施例中，编号为i字符组合的表达式为“AiBjCk”，其中A、B、C为代码，由有限元CAE软件的操作命令决定，i为单元编号，j为材料属性编号，k为单元类型编号，例如，实施例中编号为5的像素代表绿油，材料属性编号为2，绿油的单元类型编号为2，则其对应适用于ANSYS软件中的脚本文件中的可以为“ESEL,S,,,5 MAT,2 TYPE,2”，即A=“ESEL,S,,,”, B=“MAT,”, C=“TYPE,”；通过识别这个数组，ANSYS软件将定义编号为5的单元的材料属性编号为2，单元类型编号为2，实施例中规定单元类型编号为2的单元类型为SOLID185；

（6）建立包含物不同相信息的复杂有限元模型：由于脚本文件规定了有限元模型中每一个单元所包含的编号、材料属性和单元类型信息，因此有限元CAE软件在命令或操作窗口读取脚本文件后，会使不含或只含单一物相信息的简单有限元模型获得复杂的物相信息，从而生成含有复杂结构和物相信息的有限元模型；在实施例中，因为螺孔实际上没有材料，因此这部分单元经过识别后会被删除、“杀死”或定义空气材料属性，由图2生成的复杂有限元模型如图6所示；

（7）求解分析得到模型结果：由（1）~（6）得到的有限元模型可以在CAE软件中施加边界条件和载荷进行求解分析；同时还可通过多层序列图像根据位置对应关系反复进行（1）~（6）得到多层有限元模型，如图7所示；图7为由三张PCB工程图得到的三层结构PCB有限元模型，通过节点耦合，施加边界约束条件，便可以实现在复杂模型在有限元CAE软件中的求解分析，得到模拟结果；在实施例中，对三层结构三维印刷电路板有限元模型施加温度载荷，使其从25˚C升高到100˚C，从而可以研究不同材料热膨胀系数不同造成的热应变和热应力，模拟结果分别如图8和图9所示。