High-throughput feature extraction for measuring attributes of deforming open-cell foams
High-throughput feature extraction for measuring attributes of deforming open-cell foams
复制标题
用于测量变形开孔泡沫属性的高通量特征提取
DOI：
10.1109/tvcg.2019.2934620
复制
发表时间：
2020
影响因子：
5.2
通讯作者：
Pascucci, Valerio
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Petruzza, Steve;Gyulassy, Attila;Leventhal, Samuel;Baglino, John J.;Czabaj, Michael;Spear, Ashley D.;Pascucci, Valerio
金属开孔泡沫是一种很有前途的结构材料，可应用于生物医学植入物、冲击能量吸收器、噪音缓解和电池等多功能系统。对于理解材料性能指标的设计空间并将其与材料结构（如密度、韧带和节点属性、空隙尺寸和对齐等属性）相关联的方法有很高的需求。目前，这些材料的 X 射线计算机断层扫描 (CT) 扫描是手动或使用骨架化方法进行分割，这些方法可能无法准确模拟节点和韧带中存在的各种形状，特别是因制造、图像伪影或压缩造成的恶化而产生的不规则性。在本文中，我们提出了一种用于分析开孔泡沫的新工作流程，该工作流程结合了新的密度测量来识别节点结构，以及拓扑方法来识别它们之间的韧带结构。此外，我们还提供泡沫特性的自动测量。我们展示了在被压缩的泡沫的图像序列中稳定地提取特征和时间跟踪。我们的方法使研究人员能够研究比以前只能手动分割的更大、更复杂的泡沫，并实现预测未来泡沫性能所需的高通量分析。
Metallic open-cell foams are promising structural materials with applications in multifunctional systems such as biomedical implants, energy absorbers in impact, noise mitigation, and batteries. There is a high demand for means to understand and correlate the design space of material performance metrics to the material structure in terms of attributes such as density, ligament and node properties, void sizes, and alignments. Currently, X-ray Computed Tomography (CT) scans of these materials are segmented either manually or with skeletonization approaches that may not accurately model the variety of shapes present in nodes and ligaments, especially irregularities that arise from manufacturing, image artifacts, or deterioration due to compression. In this paper, we present a new workflow for analysis of open-cell foams that combines a new density measurement to identify nodal structures, and topological approaches to identify ligament structures between them. Additionally, we provide automated measurement of foam properties. We demonstrate stable extraction of features and time-tracking in an image sequence of a foam being compressed. Our approach allows researchers to study larger and more complex foams than could previously be segmented only manually, and enables the high-throughput analysis needed to predict future foam performance.
登录
查看更多内容
体积对象的表面骨架化
DOI：
--
发表时间：
1996
期刊：
SSPR
影响因子：
--
作者：
G. Borgefors;Ingela Nyström;G. S. D. Baja
通讯作者：
G. S. D. Baja
使用 Reeb 图进行特征跟踪
DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
Topological Methods in Data Analysis and Visualization
影响因子：
--
作者：
G. Weber;P. Bremer;M. Day;J. Bell;Valerio Pascucci
通讯作者：
Valerio Pascucci
DOI：
10.1109/tvcg.2018.2864848
发表时间：
2019-01
影响因子：
5.2
作者：
A. Gyulassy;P. Bremer;Valerio Pascucci
通讯作者：
A. Gyulassy;P. Bremer;Valerio Pascucci
跟踪非结构化数据集中的标量特征
DOI：
10.1109/visual.1998.745288
发表时间：
1998
期刊：
Proceedings Visualization '98 (Cat. No.98CB36276)
影响因子：
--
作者：
D. Silver;Xin Wang
通讯作者：
Xin Wang
体素分类引导下 3D 图像中类表面物体的曲线骨架化
影响因子：
5.1
作者：
S. Svensson;Ingela Nyström;G. S. D. Baja
通讯作者：
G. S. D. Baja