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公開番号2025176022
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-12-03
出願番号2025132284,2022533597
出願日2025-08-07,2020-12-01
発明の名称発泡体サンプルから材料特性を決定する方法
出願人ビーエーエスエフソシエタス・ヨーロピア,BASF SE
代理人弁理士法人深見特許事務所
主分類G06T 7/12 20170101AFI20251126BHJP(計算;計数)
要約【課題】発泡体サンプルから材料特性を決定するための方法及び制御システムを提供する。
【解決手段】以下を含む発泡体サンプルの材料特性を決定するためのコンピュータ実装方法であって、サンプルの表現を提供することと、表現から少なくとも1つの構造的特徴を抽出することと、を含む。少なくとも1つの構造的特徴は、壁、支柱またはノードを含む。方法はまた、構造的特徴から少なくとも1つの材料特性を取得するのに適した材料モデルに少なくとも1つの構造的特徴を提供することと、材料モデルから受け取った少なくとも1つの材料特性を出力することと、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
発泡体サンプルの材料特性を決定するためのコンピュータ実装方法であって、
（ａ）前記サンプルの表現を提供することと、
（ｂ）前記表現から少なくとも１つの構造的特徴を抽出することであって、前記少なくとも１つの構造的特徴は、壁、支柱、またはノードを含む、ことと、
（ｃ）前記構造的特徴から少なくとも１つの材料特性を取得するのに適した材料モデルに前記少なくとも１つの構造的特徴を提供することと、
（ｄ）前記材料モデルから受け取った前記少なくとも１つの材料特性を出力することと、を含む、コンピュータ実装方法。
続きを表示（約 720 文字）【請求項２】
前記表現は、前記サンプルの内部構造を示す画像から生成される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記表現は、閾値アルゴリズムを適用することによってグレースケール画像をセグメント化することによって画像から生成される、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記セグメント化された画像は、距離関数および流域アルゴリズムの対象となる、請求項３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記画像から表現を生成する前に、前記画像は、保存された前処理パラメータを自動的に適用することによって前処理される、請求項２から４のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記方法が、前記サンプルの材料の種類を提供することをさらに含み、前記材料モデルが材料の種類に固有である、請求項１から５のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記表現が３次元表現である、請求項１から６のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記材料特性がユーザインターフェース上に表示される、請求項１から７のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
少なくとも２つの構造的特徴が前記表現から抽出され、前記材料モデルに提供される、請求項１から８のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記サンプルがポリマー発泡体である、請求項１から９のいずれか１項に記載のコンピュータ実施方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
説明
本発明は、発泡体サンプル、特に発泡体サンプル画像から材料特性を決定するための方法の分野にある。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
機械的、熱的、または化学的特性などの材料特性は、特に発泡体などの多孔質材料では、巨視的レベルと微視的レベルの両方で、材料の構造に強く依存する。材料特性を決定するには、通常、多くの労力を伴うテストが必要である。サンプルを準備し、適切なテスト機器を提供し、テストプロトコルに厳密に従う必要がある。このため、十分な訓練を受けた要員が必要である。したがって、より少ない人員とより少ない装置を含むより速い方法を提供することが望ましい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ＷＯ２０１５／０８０９１２Ａ１は、コアサンプルのコンピュータ断層撮影画像から油田の貯留層をデジタルモデリングする方法を開示している。これらのモデルでシミュレーションを実行することにより、油田の特性を取得できる。しかし、多くの特定の仮定と物理学をモデルに組み込む必要があるため、油田分析以外にはほとんど適用できない。
【０００４】
ＷＯ２０１８／２０６２２５Ａ１は、欠陥を検出するために、画像からオブジェクトをモデル化し、それをその所望の形状と比較する方法を開示している。しかし、材料特性は得られない。
【０００５】
米国特許出願公開第２０１４／０４４３１５（Ａ１）号は、岩石サンプルから得られた目標特性値の精度を高める方法を開示している。しかし、この方法は発泡体サンプルにはほとんど移行できない。
【０００６】
サミュエル・パルド・アロンソは、２０１４年３月１日から「ポリマー発泡体のセルラー構造とその進化の特性評価に適用されるＸ線撮像」というタイトルの博士論文で、画像から３Ｄモデルを生成する方法を開示している。しかし、材料特性は得られない。
【０００７】
したがって、本発明の目的は、装置、人員、および時間の点でほとんど労力をかけずに材料特性を決定することができる方法を提供することであった。この方法は、様々な異なる発泡体材料とサイズスケールに合わせて変更する必要がある。この方法は、高速で信頼性の高いものにすることを目的としていた。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
これらの目的は、以下を含む発泡体サンプルの材料特性を決定するためのコンピュータ実装方法によって達成された。
【０００９】
（ａ）サンプルの表現を提供することと、
（ｂ）表現から少なくとも１つの構造的特徴を抽出することであって、少なくとも１つの構造的特徴は、壁、支柱、またはノードを含む、ことと、
（ｃ）構造的特徴から少なくとも１つの材料特性を取得するのに適した材料モデルに少なくとも１つの構造的特徴を提供することと、
（ｄ）材料モデルから受け取った少なくとも１つの材料特性を出力することと、を含む
。
【００１０】
本発明はさらに、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法のステップを実行するための命令を含む、コンピュータプログラムを記憶する非一時的なコンピュータ可読データ媒体に関する。
（【００１１】以降は省略されています）

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