基于X-rayCT沥青混合料基础性分析.pptx

1、,基于X-rayCT沥青混合料的 基础特性研究,X射线断层扫描技术通过获取试件内部连续断层图像来反映扫描工件真实的三维空间结构信息，获取的数字图像真实、准确，图像重构的精度极高，显现出极强的发展潜力与应用前景。利用此项技术获取沥青混合料内部空间结构组成，分析其体积参数，进行虚拟力学仿真实验正逐渐成为科研领域的研究热点，借此技术实现计算机辅助设计沥青混合料成为一个宏大的远景目标。,前言,X-CT简介,X射线断层扫描装置(XrayComputerized Tomography，简称X-ray CT) X-CT是借助计算机将x射线断层扫描装置的断面再现出来的一种全新的x射线成像技术，可以无损地检测非

2、透明物体的组成结构。利用X射线穿透物质时辐射强度呈指数型衰减且衰减率仅与物质密度相关的原理，将不同密度物质的射线吸收率定义为CT数,XCT的定量描述是CT数，将空气、水与冰的CT数分别定义为-l 000，0与-1 000，所以被检测物体对射线的吸收系数与CT数之问的换算关系为： CT 式中，w为水对射线的吸收系数。利用正比于CT数的亮度成像，即可得到完整的CT图像,CT扫描的结构系统主要由探测器与射线源两大部分组成，一个典型的X-ray CT沥青混合料扫描系统如图所示。,沥青混合料体积组成的统计学研究 差异性物质的辨识方法 粗集料形态特征的提取 内部结构组成的三维图像重构及虚拟力学试验 疲劳损

3、伤,研究内容,沥青混合料由石质集料颗粒、沥青胶浆、空隙等差异性物质组成。由于沥青与集料、空隙等差异性物质交互渗透致使边界图像模糊，难以利用沥青混合料数字图像精确区分不同物质。,基于工业CT的沥青混合料 体积组成分析,左峰(靠近0侧) 为沥青胶浆, 右峰(接近255侧)为碎石颗粒。,在呈三峰分布的灰度曲线中，沥青胶浆与集料的分布呈现两峰夹一谷形式，C、D点分别代表胶浆与集料灰度分布概率密度大值空隙分布介于B、C之间灰度分布曲线表明BC之间与CD之间的谷地包括了空隙、沥青胶浆、集料颗粒等差异性物质现有技术不能精确划分谷地区域的物质差异，导致包含集料、沥青胶浆与空隙的沥青混合料三维数字图像处理失效，

4、阻滞了沥青混合料数字图像处理技术的发展与应用,采用数字图像处理对CT扫描图片内部材质进行区分,阈值分割法（OTSU）大津法 基本原理是将图形分为目标与背景两部分,两类之间的方差越大,说明两类之间的差别越大,将目标误认为背景或者将背景误认为目标都会使得两部分差别变小,因此使类间的方差最大就意味着错分的概率最小。此算法原理非常契合CT扫描断层图片中两类物质阈值边界不明显的灰度直方图平坦区域的划分。,假定一个离散化概率密度函数如下：,OTSU 原 理,源代码具体流程简述如下： （1）批量读入断层扫描图片，将原始图像的伪彩色格式转换为灰度格式，并将原始图像进行备份； （2）采用常见的滤波法如中值滤波法

5、滤除图像的噪声； （3）将灰度图片中的黑色背景区域滤除； （4）采用数字图像处理中形态学开运算，将灰度图片中由于VGStudio MAX软件在图片中生成的左上角文字及右下角坐标轴滤除； （5）填充图片中的细小孔洞； （6）结合OTSU法确定各类材质的比对模板，通过原始灰度图片逐点像素比对确定像素的分类归属； （7）将最终的图像分割结果分别以彩色及灰度图的形式批量保存。,阈值分割法 常见方法，直观有效，对于有较明显双峰面的断面图，处理效率高，且对各类物质的判别较为准确 基于混合高斯模型（GMM）的EM算法 模糊C均值聚类算法（FCM） 模式识别领域中的GMM及FCM方法是识别复杂物质的有效手段，

6、GMM对原始图像的灰度分布有一定要求，而FCM方法是一种于划分的聚类算法运算过程复杂，计算效率较低，可需要根据实际情况对原算法加以改进,图像分割方法,为了将图像内部区分为背景、孔隙、胶浆与集料4部分，先把背景分离出来，然后对剩余部分做两次二分类的策略来区分不同材质 最为合适的沥青混合料组成材质分类方法，必须根据原始图像的成像质量、三维重构后灰度直方图的分布特点及沥青混合料的不同类别等多种因素来综合确定,图像分割方法,标准物质制作及三类算法材质分类效果的验证,采用了完全不同类型的分类方法,自然涉及到对图像分类效果进行评价的问题.现阶段以定性评价为主。 工业CT扫描成像过程非常复杂，影响成像质量的

7、因素众多，CT硬件平台本身差异性很大，即使是同型号产品单机安装调试后也存在较大差异研制了用于CT扫描沥青混合料这类组成复杂材料精度校准的标准物质,标准物质制作,按ISO定义，标准物质为具有一种或多种足够均匀并已经确定了特性，用以校准测量仪器、评价测量方法或给材料赋值的材料或物质经过反复比较多种材料，段跃华最终确定采用环氧树脂加锆玻璃珠的技术方案 制作标准物质时采用马歇尔试件用钢模(直径为1016am，高为635mm)选用直径为20am的粒径锆玻璃珠，每层布置19颗，3层共计57颗，各层颗粒之问及上下层完全嵌挤浇注环氧树脂成型 锆玻璃珠密度为2.5 gcm3，与碎石密度接近；环氧树脂密度为1.0

8、9/cm3，与沥青密度接近；替代物质的密度接近沥青混合料的密度,粗集料形态特征的数字表达涉及颗粒的轮廓形状、棱角性与表面纹理在二维数字图像处理技术中，多数研究以傅里叶变换复原集料横截面轮廓，据此定量评价颗粒轮廓的形状特征，计算确定集料颗粒轮廓的质心，通过轮廓与质心数值评价集料颗粒的棱角性.,基于数字图像处理技术的 粗集料形态特征,控制轮廓边缘像素点采样间隔与拟合阶数n1，结合等效直径概念按颗粒横断面面积大小确定二维采样间隔阈值当n120时，傅里叶级数的变化幅度较大，可以用来描述颗粒的宏观轮廓形状；当，n120时，傅里叶级数的变化幅度明显变小，可以用来描述颗粒形状的细观轮廓特征但对于不规则颗粒，

9、尤其是颗粒出现局部“凹陷”时，质心与轮廓点连线会在颗粒内部形成穿越，傅里叶级数模拟的准确度就会降低，这由傅里叶级数拟合算法的特点决定,基于数字图像处理技术的 粗集料形态特征,采用工业CT获取集料颗粒三维信息，利用球面调与变换等数学方法还原三维轮廓球面调与变换中不同阶数的 a jk可以以三维的形式表征颗粒的形状F3D、棱角性G3D。与纹理M3D。,基于数字图像处理技术的 粗集料形态特征,球面变换阶数j与决定系数R2呈抛物线状分布，j取较小值时 a jk可基本反馈集料大体的三维轮廓,j越大则局部细节越清晰，但过大时会出现轮廓失真，表明j并非越大越好采样点数与决定系数R2呈现双峰形分布，采样点过少时

10、集料的三维轮廓模拟会严重失真，但采样点过多时集料的局部细节会被过度改变，此时存在一个最佳采样点值 图为应用上述方法得到的集料颗粒的三维轮廓仿真效果图,基于数字图像处理技术的 粗集料形态特征,基于X-ray CT技术的沥青混合料三维重构,目的除了用于分析混合料的三维体积组成，更重要是为了进行虚拟力学模拟，进行数值试验，模拟各种荷载形式作用下混合料内部微细观结构的变化与发展. 图像三维重建就是要从二维的图像序列中提取三维对象的信息，它使得用户能够直观地看到三维对象的组织结构，并且加强图像中原有的各种细节。从采样数据中恢复物体的三维结构，即建立物体的立体模型。三维立体几何模型按其描述与存储几何信息的

11、特征，可分为线框几何模型、表面几何模型与实体几何模型三种。,三维重建技术,（1）将多幅二维CT图像叠加成物体的三维图像， （2）直接从二维投影数据进行三维重建(称为真三维重建技术)。 这些方法基本上都是利用有限的断层数据得到更加接近实际的光滑物体表面。实际应用时仍以第一类重建技术为主，它又可分为基于表面与基于体数据两种方法。基于表面的数据是将CT扫描图像转换成BMP位图格式，将获得的BMP位图在Photoshop等专用图像处理软件中进行精确对位，然后将点形成多条拟合曲线，并将曲线形成面与体。而基于体数据(体素)的三维重建能避免这些人工的处理，从而更准确地反映出体数据所包含的形状结构。,基于体素

12、的三维重建,假设在空间有一个长为(L一1)VX、宽为(M一1)VY、高为(N一1) VZ的长方体，此长方体的面平行于坐标面。对于节点(i,j,k)(i=0，1，L-1；j=0，1，M-1；k=0，1，N-1)，它对应的空间位置为(iVX，jVY，kVZ)。依据与三维数组相对应，大小为LMN，它们一般定义在此三维空间网格的网格节点上：在节点(i,j,k)处，有体数据值f(i,j,k)。,定义在此三维空间网格的各立方体上的单一体数据，称之为体素，即体素(i,j,k)有体数据值(i,j,k)。针对断层图像序列而言，即每幅图像的一个像素被扩展为三维空间的一个匀质的体素，该体素的体数据值f(i,j,k)

13、即为其所对应像素的灰度值、颜色索引值或颜色值。可以根据一个算子，从体数据值f(i,j,k)得出体素(i,j,k)所对应的颜色分量C(i,j,k)及非透明度0(i,j,k)，最终的三维重建效果由这些透明或非透明的体素堆积而成。,基于体素的三维重建,基于CT技术对沥青混合料进行三维数值重构基本算法，步骤如下： 单元与节点编号 单元体与自身八个节点之间的对应逻辑关系 确立节点的空间三维坐标 混合料区域内单元的识别与提取 阈值分割，区分集料、沥青砂胶与空隙 设定边界空隙率 三维数值试样的建立,结 语,国外采用X-ray CT技术对混凝土进行相关科学研究还处于初步发展阶段，而在国内则处于起步阶段，尚未将其可获取高精度三维空间结构信息的优势完全发挥出来，对于交叉学科知识的进步与发展借鉴不足，对于传统的力学理论尚未做到有效的继承与创新，要实现沥青混合料计算机辅助设计的目标还需要进行大量基础研究工作。,参考文献,段跃华基于Xr