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土体SEM图像微观结构的识别和统计方法
  • ISSN号:1674-9057
  • 期刊名称:《桂林理工大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TU411.92[建筑科学—岩土工程;建筑科学—土工工程] TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京大学地球科学与工程学院,南京210023, [2]南京大学(苏州)高新技术研究院,苏州215123
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41225011;41302216);中国科协青年人才托举工程(2016QNRC001);青岛海洋科学与技术国家实验室开放基金项目(QNLM2016ORP0110)
中文摘要:

基于图像处理软件PCAS研究了土体微观结构定量分析方法。通过阐释图像识别中阈值(T)、孔喉封闭半径(r)、最小孔隙面积(S0)以及统计参数的意义,提出了土体SEM图像处理时这些参数的选取方法。应用软件对6个粘土样品的SEM图像进行处理,采用不同r和S0,自动分析得到粘土的孔隙分布图,并得到孔隙系统的各类几何参数和统计参数,实现了对粘土微观孔隙系统的定量分析。结果表明:对于表观孔隙率较小且二值图像噪点较少的图像,采用较小的r和S0进行分析,得到的孔隙分布结果更能反映土体的微观结构;若土体表观孔隙率较大且二值图像中噪点较多,可以适当增大r和S0值进行分析。

英文摘要:

Based on the image processing software PCAS,this paper studies the quantitative analysis method of the soil microstructure.By explaining the significance of threshold(T),pore throat closed radius(r),minimum pore area(S0) and statistical parameters during image identification.The method of selecting these parameters(T,r and S0) is proposed when the soil SEM image is processed.The SEM images of six clay samples were processed by software,with different r and S0.Not only can the pore distribution image of the clay be analyzed automatically,but also the geometrical parameters and statistical parameters of the pore structure are obtained accurately,and the quantitative analysis of the pore structure in the clay is realized.The results of the image analysis finally show that the result image the pore distribution can better reflect the microstructure of the soil,with smaller r and S0.When there are less apparent porosity and the noise of the binary image.The microstructure image can be analyzed by increased r and S0 appropriately when there are more apparent porosity of the soil and noise in the binary image.

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期刊信息
  • 《桂林理工大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:桂林理工大学
  • 主办单位:桂林理工大学
  • 主编:张学洪
  • 地址:广西桂林市建干路12号
  • 邮编:541004
  • 邮箱:xbz@glite.edu.cn
  • 电话:0773-5896423
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-9057
  • 国内统一刊号:ISSN:45-1375/N
  • 邮发代号:48-7
  • 获奖情况:
  • 2007年获第六届广西十佳自然科学期刊,2008年获第二届中国高校优秀科技期刊,2009年获第七届广西优秀自然科学期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:1207