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        基于閾值分割法的地下工程防水板孔隙結(jié)構(gòu)識別

        2016-06-15 03:19:48王慶國楊其新蔣雅君
        關(guān)鍵詞:像素點(diǎn)灰度孔隙

        王慶國,楊其新,蔣雅君,楊 娟

        (1.西南交通大學(xué)交通隧道工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 610031;2.西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院,成都 610031)

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        基于閾值分割法的地下工程防水板孔隙結(jié)構(gòu)識別

        王慶國1,2,楊其新1,2,蔣雅君1,2,楊娟1,2

        (1.西南交通大學(xué)交通隧道工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都610031;2.西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院,成都610031)

        摘要:利用X射線CT技術(shù)掃描地下工程高密度聚乙烯(HDPE)防水板,基于閾值分割法對獲得圖像進(jìn)行分割處理,探討該種分割方法在圖像處理中的適用性。對經(jīng)過處理的防水板試樣置于顯微CT設(shè)備上進(jìn)行掃描,獲得系列二維切片圖像,利用閾值分割法對其中單張圖像進(jìn)行處理,得到較為理想的二值圖像,對圖像中孔隙進(jìn)行標(biāo)記,據(jù)此進(jìn)行孔隙結(jié)構(gòu)分析。結(jié)果表明:處理后圖像中的大小孔隙可以被清晰識別;孔隙面積、孔隙率及孔隙連通性等指標(biāo)整體水平較低;小孔隙個(gè)數(shù)最多,且小孔隙在孔隙總面積中占有很大比例,孔隙面積與其個(gè)數(shù)與直徑有關(guān)。研究結(jié)果證實(shí)利用閾值分割法對顯微CT掃描圖像進(jìn)行分割處理是可行的,為地下工程防水板材料微觀研究提供方法上的參考。

        關(guān)鍵詞:地下工程;防水板;閾值分割法;顯微CT;孔隙結(jié)構(gòu)

        1概述

        隨著地下工程的大規(guī)模建造,由于其隱蔽特性,出現(xiàn)問題后維修的復(fù)雜性已經(jīng)顯現(xiàn),造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失[1]。為確保正常服役期內(nèi)地下工程的正常使用,增加結(jié)構(gòu)主體的抗?jié)B性,除采用防水混凝土外,一般還在混凝土面附加防水層,有效阻止了地下水進(jìn)入結(jié)構(gòu)內(nèi)部,減緩了結(jié)構(gòu)的損傷劣化速度。經(jīng)過一定服役期的防水層,在很多情況下外觀雖沒有變化,但實(shí)際已失去防水能力。針對這種不能準(zhǔn)確識別材料工作性態(tài)的問題,提出用顯微CT掃描技術(shù)對其進(jìn)行研究。

        顯微CT是計(jì)算機(jī)科學(xué)與物理學(xué)相結(jié)合發(fā)展的產(chǎn)物,它是一種新型的采用X射線成像原理進(jìn)行高分辨率成像的設(shè)備,可以在不破環(huán)試樣的情況下,對其進(jìn)行高分辨率成像,目前已在科學(xué)研究和工業(yè)生產(chǎn)中獲得了廣泛應(yīng)用[2]。顯微CT也被應(yīng)用于土木工程領(lǐng)域,借助于其對巖石(土)、混凝土及瀝青等材料進(jìn)行了大量的研究[3-6],但用于防水材料進(jìn)行研究的卻很少[7-8]。

        本文采用一種利用顯微CT技術(shù)掃描防水材料進(jìn)而進(jìn)行孔隙特性識別的微觀研究方法,選取高密度聚乙烯防水板(HDPE)為研究對象[9],借助顯微CT設(shè)備獲取試樣的掃描圖像,利用Matlab數(shù)字圖像處理軟件使用閾值分割法對圖像進(jìn)行對象分割,獲得了防水板試樣的孔隙數(shù)據(jù),為后期的研究提供思路和參考。

        2材料和方法

        2.1試驗(yàn)材料

        HDPE防水板選用優(yōu)質(zhì)的聚乙烯原生樹脂,主要成分為97.5%的高密度聚乙烯,約2.5%的碳黑、抗老化劑、抗氧劑、紫外線吸收劑、穩(wěn)定劑等輔料,用先進(jìn)的全自動(dòng)土工生產(chǎn)設(shè)備,經(jīng)3層共擠技術(shù)制成。該塑料防水板由于其具有優(yōu)越的力學(xué)和防水性能指標(biāo),在地下工程尤其是交通隧道領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。

        2.2研究方法

        本文以該HDPE防水板為研究對象,首先剪取一組(3個(gè))啞鈴形試樣,在pH=14的強(qiáng)堿中浸泡,然后取出在拉力試驗(yàn)機(jī)上經(jīng)拉伸發(fā)生斷裂后,從試驗(yàn)后試樣上剪取一塊約1 cm×1 cm尺寸的方形子樣,放于顯微CT設(shè)備平臺上進(jìn)行掃描,完成后可獲得千余張序列二維切片圖像,使用Matalab軟件對所得圖像進(jìn)行處理,最后基于最終圖像進(jìn)行孔隙特性分析。

        3試驗(yàn)設(shè)備

        本次試驗(yàn)中的顯微CT掃描設(shè)備采用卡爾蔡司X射線顯微鏡公司生產(chǎn)的VersaXRM-510掃描系統(tǒng)。該顯微CT系統(tǒng)不需要SEM-EDS試驗(yàn)的拋光打磨等復(fù)雜工作,且具有非常高的分辨率和襯度,能根據(jù)試驗(yàn)需求,在一個(gè)很大的尺度范圍內(nèi)對試樣進(jìn)行無損成像,利用軟件進(jìn)行三維重構(gòu),從而實(shí)現(xiàn)3D的視場瀏覽,為科研和工業(yè)生產(chǎn)的微觀研究提供了一個(gè)很好的解決方案。

        傳統(tǒng)CT系統(tǒng)分辨率參數(shù)主要取決于小焦點(diǎn)和高幾何放大倍率,顯微CT系統(tǒng)則是在傳統(tǒng)CT系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,又添加了一個(gè)放大程序,它首先與傳統(tǒng)CT一樣對圖像進(jìn)行幾何放大,當(dāng)X射線到達(dá)探測器閃爍屏上后被轉(zhuǎn)換為可見光,圖像在此處被進(jìn)行光學(xué)放大。該系統(tǒng)通過使用兩級放大技術(shù),成功實(shí)現(xiàn)了分辨率的進(jìn)一步提高,甚至達(dá)到納米級別,其工作原理如圖1所示。

        圖1 VersaXRM-510的兩級放大結(jié)構(gòu)

        顯微CT系統(tǒng)進(jìn)行多尺度掃描成像,其工作步驟跟一般CT掃描系統(tǒng)一樣,主要靠全域搜尋和局部放大兩個(gè)步驟來實(shí)現(xiàn),即首先以較低分辨率采用搜尋模式掃描整個(gè)試樣,然后以中等分辨率來確認(rèn)感興趣區(qū)域,再對感興趣區(qū)域進(jìn)行局部試樣再取樣,最后用更高的分辨率掃描這一更小的感興趣區(qū)域。

        4圖像處理

        顯微CT設(shè)備掃描圖像采用的分辨率為0.49 μm,掃描后得到969張952×993像素大小的序列圖像,從中取出編號為953的圖像進(jìn)行處理,取出的原始圖像如圖2所示;為便于分析,對圖像進(jìn)行剪切,在中央位置截取400×400像素大小的矩形區(qū)域[10-11],剪切后圖像如圖3所示?;诩羟泻蟮木匦螀^(qū)域圖像,變換成灰度圖像,如圖4所示,然后對其進(jìn)行一系列處理,最后得到比較滿意的圖像,圖像中孔隙和背景清晰分離[11-12]。圖像處理流程如圖5。

        圖2 掃描得到的原始圖像

        圖3 剪切后的原始圖像

        圖4 轉(zhuǎn)換后的灰度圖像

        圖5 圖像處理流程

        4.1圖像分割原理

        圖像分割是指將圖像按一定規(guī)則分成若干個(gè)互不重合的、具有相同或相似特征的區(qū)域?,F(xiàn)有的圖像分割方法很多,主要有基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。閾值分割是一種簡單有效的圖像分割方法,它應(yīng)用極廣,適用于目標(biāo)與背景有明顯對比的圖像,通過選取恰當(dāng)?shù)拈撝颠M(jìn)行判定。若圖像中某像素點(diǎn)灰度值大于或等于該值,則其屬于目標(biāo);否則,像素點(diǎn)灰度值小于該值,其屬于背景。目前確定合適閾值的方法有雙峰法、迭代法和大律法等[13],后兩者主要靠計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行閾值的自動(dòng)選取,對分割對象比較多的圖像,容易造成對象區(qū)域的誤判。因此采用雙峰法,利用人工確定閾值對單張圖像進(jìn)行處理。

        雙峰法原理認(rèn)為,圖像是由目標(biāo)和背景兩部分組成,其灰度分布曲線可認(rèn)為近似由2個(gè)正態(tài)分布函數(shù)疊加而成,其直方圖上將會出現(xiàn)2個(gè)分離的峰值,如圖6所示,那么在雙峰之間必存在一波谷,波谷處灰度值就是該圖像的分割閾值。

        圖6 雙峰法原理

        4.2分割前的圖像處理

        掃描及剪切后的圖像為16位tiff圖像,為利用灰度閾值分割法,把剪切后圖像轉(zhuǎn)換為8位灰度圖像,該圖像有256個(gè)色階,并繪制灰度直方圖,如圖7所示。

        圖7 轉(zhuǎn)換后的灰度圖像直方圖

        從圖4可以清晰看出,在圖像中央部位有3個(gè)相同數(shù)量級大小的孔隙,其他區(qū)域分布有很多微小孔隙,孔隙和背景有比較明顯的區(qū)分度。圖7顯示出了不同灰度區(qū)間內(nèi)像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)分布,像素點(diǎn)個(gè)數(shù)主要集中于灰度120~150區(qū)間,為便于進(jìn)行后續(xù)的處理工作,故對直方圖進(jìn)行均衡化;同時(shí),為提高圖像目標(biāo)對象與背景之間的灰度差,先于均衡化進(jìn)行對比度增強(qiáng),把圖像中處于一定灰度區(qū)間的所有對象按線性原理擴(kuò)展至整個(gè)灰度區(qū)間,對比度增強(qiáng)和均衡化后的圖像分別如圖8、圖9所示。

        由于各種可能的原因,圖像中一定存在一些對分割有影響的噪點(diǎn),故對圖像進(jìn)行二維中值濾波,盡量減弱或消除其影響,如圖10所示。

        圖8 對比度增強(qiáng)后的灰度直方圖

        圖9 均衡化后的灰度直方圖

        圖10 中值濾波后的灰度直方圖

        4.3分割后的圖像處理

        按照雙峰法取分割閾值的原理,得出雙峰之間的峰谷值,從中值濾波后的灰度直方圖中確定其值為8;利用獲得的閾值對灰度圖像進(jìn)行二值化處理,把灰度圖像轉(zhuǎn)換為只有黑白兩色的二值圖像,如圖11(a)所示,圖中黑色像素點(diǎn)區(qū)域?yàn)榭紫叮咨袼攸c(diǎn)區(qū)域?yàn)椴牧匣|(zhì)或添加物顆粒;為便于圖像中孔隙對象的識別,對二值圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)置,如圖11(b)所示。

        對二值圖像進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)識是圖像識別成功與否的一個(gè)關(guān)鍵步驟,目前區(qū)域標(biāo)識的方法較多,最常用方法是給每一個(gè)目標(biāo)對象的所有連通像素以一個(gè)唯一的正整數(shù)來標(biāo)記,這種標(biāo)識法又叫標(biāo)記、著色或連通區(qū)域標(biāo)識[14]。連通區(qū)域標(biāo)記的方法主要有4連通和8連通區(qū)域法,本文采用4連通區(qū)域法,對孔隙對象進(jìn)行標(biāo)記,提取相關(guān)孔隙參數(shù),進(jìn)行分析。對圖像中孔隙使用4連通區(qū)域法標(biāo)記后,把標(biāo)記矩陣顯示成假彩色索引圖像,如圖11(c)所示。

        圖11 閾值分割后各處理階段的圖像

        5結(jié)果與討論

        5.1孔隙相關(guān)參數(shù)計(jì)算

        8位灰度圖像中,灰度值范圍為0~255,孔隙和材料的灰度值都屬于該范圍內(nèi),每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值對應(yīng)于該處的物質(zhì)密度。根據(jù)分割閾值把灰度圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像后,整個(gè)圖像的灰度值為0或1,灰度值為0,表示該像素點(diǎn)是孔隙,灰度值為1,表示是基質(zhì)材料或添加物顆粒。

        定義圖像中孔隙所占面積與總面積之比為孔隙率,該指標(biāo)也可用圖像像素?cái)?shù)表示,即孔隙所占像素?cái)?shù)與總像素?cái)?shù)之比[10,12],基于此建立計(jì)算公式如下

        (1)

        式中,N0為孔隙所占的像素?cái)?shù);N為試樣的總像素?cái)?shù),其值為孔隙和材料所占像素?cái)?shù)之和;n為孔隙率。

        根據(jù)閾值分割后的二值圖像,可計(jì)算得出孔隙所占像素?cái)?shù)N0為4 186,試樣總像素?cái)?shù)N為160 801,代入公式(1)得孔隙率n,有關(guān)孔隙參數(shù)見表1。

        表1 計(jì)算所得的孔隙相關(guān)參數(shù)

        防水板孔隙率直接反映材料的密實(shí)度,并可在一定程度上反映其防水能力,孔隙率越小,材料密實(shí)度越大,其防水能力越強(qiáng);孔隙連通性是表征材料中孔隙連通的特性,如果其值較高或形成通路,水分就可以沿著通路從防水板一側(cè)流到另一側(cè),那么材料的防滲透功能也就意味著基本失效,

        5.2等效直徑相關(guān)參數(shù)計(jì)算

        為進(jìn)行更進(jìn)一步的孔隙相關(guān)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)算工作,對轉(zhuǎn)置后圖像中的白色像素點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記,如圖11(c)所示。

        為便于對HDPE防水板試樣孔隙大小及其分布特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,引入等效直徑概念,即將各孔隙截面看成面積等同的圓[15],其計(jì)算公式如下

        (2)

        式中,D和A分別為單個(gè)孔隙的等效直徑和面積。

        利用式(2)計(jì)算防水板試樣各孔隙等效直徑,統(tǒng)計(jì)分析得出其最值、均值及標(biāo)準(zhǔn)差,見表2。對HDPE防水板試樣孔隙在其不同直徑區(qū)間的個(gè)數(shù)和面積分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到其相關(guān)關(guān)系,如圖12和13所示。

        表2 計(jì)算所得的孔隙等效直徑相關(guān)參數(shù)

        圖12 各等效直徑區(qū)間內(nèi)孔隙個(gè)數(shù)分布

        圖13 各等效直徑區(qū)間內(nèi)孔隙面積分布

        標(biāo)準(zhǔn)差是衡量各孔隙偏離其均值的程度,其值越大,說明各孔隙之間大小越不均勻,差異性越大。從表2可以看出,孔隙標(biāo)準(zhǔn)差為9.15 μm,孔隙直徑最大值是最小值的20多倍,說明各孔隙尺寸相差較大,也可從圖11中得到驗(yàn)證。

        從表2和圖12可以看出,防水板試樣中孔隙最大值不超過12 μm,直徑在0~2 μm的孔隙最多,且隨著直徑增大,孔隙個(gè)數(shù)急劇減小,直徑超過4 μm的孔隙很少。

        從圖13可以看出,各直徑區(qū)間內(nèi)孔隙面積分布與孔隙個(gè)數(shù)和直徑有關(guān)。直徑0~1 μm的孔隙雖多,但是單個(gè)孔隙的直徑很小,最終這些孔隙在總孔隙面積中所占比例并不大;直徑1~4 μm的孔隙直徑和個(gè)數(shù)都較大,因此占據(jù)了孔隙總面積的一半以上;直徑超過4 μm的孔隙雖少,但是單孔隙直徑較大,所以在孔隙總面積中也占有一定比例。

        從前述分析可以看出,HDPE防水板屬于高密度材料,在經(jīng)過化學(xué)作用后,并在試驗(yàn)機(jī)上進(jìn)行拉伸直至斷裂,計(jì)算得其試樣孔隙率和孔隙連通性分別為2.60%和10.99%,最大孔隙直徑10 μm左右,且大部分孔隙為直徑不超過1 μm小孔隙,這些指標(biāo)都處于一個(gè)較低的水平,基本能保證材料防水性能的可靠發(fā)揮,證實(shí)了該材料是一種性能較為優(yōu)異的致密防水材料。

        由于試樣中大部分孔隙直徑都很小,分布在0~12 μm之間,其容易隨機(jī)出現(xiàn)的概率很大,不同批次的樣品,其孔隙相關(guān)指標(biāo)差異會很大,這就對企業(yè)的生產(chǎn)工藝提出了很高的要求,只有確保HDPE防水板生產(chǎn)過程中產(chǎn)品的一致性,后面展開的系列研究工作及其成果才有較高的可信度。

        6結(jié)論

        (1)通過使用顯微CT設(shè)備掃描經(jīng)過處理的高密度聚乙烯HDPE防水板,可以得到高分辨率圖像,其分辨率僅有0.49 μm,然后借助MATLAB圖像處理軟件,對其進(jìn)行一系列處理后,最終獲得較為滿意的二值圖像,可以清晰識別圖像中的孔隙,并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。

        (2)通過對圖像中的孔隙個(gè)數(shù)、像素點(diǎn)及面積等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和計(jì)算,得出該圖像中孔隙個(gè)數(shù)為263,孔隙率為2.60%,孔隙連通性為10.99%,孔隙整體水平較低。

        (3)通過引入等效直徑指標(biāo),對孔隙個(gè)數(shù)及面積分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析,0~1 μm的小孔隙個(gè)數(shù)最多,1~4 μm的孔隙所占面積最大,孔隙面積與其個(gè)數(shù)與直徑有關(guān)。

        (4)通過對HDPE防水板試樣的孔隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行識別和量化計(jì)算,證實(shí)了該種方法的可行性,可為后期研究提供思路和手段。

        (5)基于二維圖像所得數(shù)據(jù)只能反映圖像平面內(nèi)的孔隙微結(jié)構(gòu),而建立三維重構(gòu)模型并對其進(jìn)行分析處理才能真正完全反映防水材料內(nèi)部的微結(jié)構(gòu),因此該研究方法還需要進(jìn)一步完善。

        致謝:對卡爾蔡司X射線顯微鏡公司在顯微CT掃描試驗(yàn)方面提供的大力幫助表示感謝。

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        Identification of Pore Structure of Waterproof Board in Underground Engineering Based on Thresholding Method

        WANG Qing-guo1,2, YANG Qi-xin1,2, JIANG Ya-jun1,2, YANG Juan1,2

        (1. Key Laboratory of Transportation Tunnel Engineering, Ministry of Education, Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031, China; 2.School of Civil Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)

        Abstract:High Density Polyethylene (HDPE) waterproof board employed in underground engineering is scanned by X-ray computed tomography and the gained images are segmented and processed based on thresholding method. This paper focuses on the applicability of the segmentation method during image processing. After the processed waterproof board sample is scanned by micro-CT, a series of two-dimensional slice images are obtained. Single image is processed based on thresholding method to gain ideal binary images, and the pores in the image are marked to analyze the pore structure. The results show that both big and small pores in the processed image can be identified clearly; the overall level of the indexes such as pore area, porosity and pore connectivity is low; the number of small pores is big, small pores account for a large proportion in the total pore area and the pore area is related to the number and diameter of the pores. Research results confirm that it is feasible to segment and process micro-CT scanned images with thresholding method, which may provide a reference for microcosmic study on waterproof board in underground engineering.

        Key words:Underground engineering; Waterproof board; Thresholding method; Micro-CT; Pore structure

        文章編號:1004-2954(2016)05-0069-05

        收稿日期:2015-09-21; 修回日期:2015-11-23

        基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51178401,51108385);國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2010CB732105)

        作者簡介:王慶國(1980—),男,博士研究生,E-mail:qingguow@126.com。

        中圖分類號:TU57+5

        文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        DOI:10.13238/j.issn.1004-2954.2016.05.015

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