利用SEM照片获取土的孔隙结构参数

第 32卷 第 3期 2 0 0 7年 5月 地球科学——中国地质大学学报 Earth Science-- Journal of China University of Geosciences V01．32 No．3 M ay 2 0 0 7 利用 SEM 照片获取土的孑L隙结构参数 熊承仁 ，唐辉明 ，刘宝琛 ，张家生 1．中国地质大学学院，湖北武汉 430074 2．中南大学土木建筑学院，湖南长沙 410075 摘要：以土工实验和计算机图像处理技术为基础，探讨利用 SEM照片获取土的孔隙结构参数的方法，并以重塑粘性土为 例进行实证．为获取孔隙结构参数，首先分 3个步骤对土样的SEM照片进行图像处理：即照片转换、颗粒边际线 探测和颜色充填；然后针对黑白二元图像测算孔隙结构参数．从制备的重塑粘性土的三轴试验样品中，选择了12个不 同水分状态和密度状态的样品，经风干和烘干后，进行SEM测试，每个样品拍摄了3个尺度的SEM照片，放大倍数依次为 500倍、1 000倍、2 000倍．之后，对所获得的SEM照片进行了图像处理分析，计算了相应的平面孔隙比和平面孔隙率．数据 分析表明：SEM照片测算的孔隙参数与通常三相图计算的孔隙参数有关联，测算数据可以反映土的孔隙结构特征；样品的 不同脱水方式对 SEM照片测算的孔隙参数有影响，与三相图法计算数据相比，风干土样测算的数据略有偏大，烘干土样测 算的数据偏小；同一土样不同比例尺的SEM照片测算出的孔隙参数有所不同，邻近三相图法计算结果上下波动；利用 SEM照片提取土的结构信息是可行的，对SEM照片进行图像处理分析是获取土的孔隙结构参数的有效办法． 关键词：SEM 照片；图像处理；孔隙结构参数；重塑粘性土． 中图分类号：P642 文章编号：1000—2383(2007)03--0415--05 收稿 日期：2007—03—19 Using SEM Photos to Gain the Pore Structural Parameters of Soil Samples XI()NG Cheng-ren ，TANG Hui-ming ，LIU Bao-chen ，ZHANG Jia-sheng 1．Faculty of Engineering，China University of Geosciences，Wuhan 430074，China 2．School of Civil Engineering and Architecture，Central South University，Changsha 410075，China Abstract：Based on soil experimental technique and computer image processing，a method to gain the structural parameters of soil samples by using SEM photos has been discussed，and an example of remolded cohesive soil is offered．To gain structur— al parameters，three steps to process SEM photos are taken：photo transformation，edge detection and color-filling．Pore structural parameters of soil are calculated through color-filled binary images．12 samples of remolded cohesive soil with dif— ferent moisture and density states have been selected to test the method．SEM photos in 3 scales have been taken for each sample，i．e．500× ，1 000× and 2 000×．Then all the SEM photos have been processed and plane porosity and void ratio have been calculated with Matlab．According to data analysis，some conclusions can be made as follows．Firstly，pore struc— tural parameters calculated through SEM photos are relevant to those calculated through three-phase diagram and pore struc— tural characteristics of soil can be reflected by them．Secondly，pore structural parameters calculated through SEM photos are influenced by the way of drying SEM samples．Those of air-dried samples are larger than the results of three-phase diagram ， while those of heat—dried are smaller．Thirdly，pore structural parameters of the same sample calculated through SEM pho— tos of different scales differ from each other and they fluctuate around those of three-phase diagram． Therefore。it iS both feasible and effective to obtain pore structural parameters by SEM image processing and analysis． Key words：SEM photo；image processing；pore structural parameters；remolded cohesive soil． 基金项目：湖北省博士 后基金项 目(No．[2006]25)；中国地 质调查局 “鄂 西恩施地 区滑坡形成 与危 险性 评价”项 目(No． 1212010640604)． 作者简介：熊承仁(1965一)，男，博士，副教授，从事岩土工程与工程地质研究．E-mail：xiongcr@126．com 维普资讯 http://www.cqvip.com 416 地球科学——中国地质大学学报 第 32卷 0 引言 扫描电子显微镜 (scanning electron micro— scope，SEM)技术已广泛应用于土的微观结构研 究．在对土样进行微观结构分析中，获取了大量的 SEM照片．不同比例尺的 SEM照片反映了不同结 构层次上土颗粒集合体的空间分布与联结的形貌特 征．如何准确提取 SEM 照片包含的定量化结构信 息，自20世纪 90年代初期以来，一直倍受关注(周 萃英，2000；施斌和姜洪涛，2001)．一方面是土质学 家对土结构从定性分类到定量描述的需要，另一方 面是土力学工作者将土结构对土的力学性质的影响 提到了前所未有的高度(沈珠江，1996)，由此大大推 动了土的微观结构的定量研究． 随着计算机图像处理技术的发展，国内外的学 者研制和引进了专业图像处理软件对土的SEM照 片进行分析 (Tovey，1990；吴义祥，1991；Tovey and Krinsley，1992；胡瑞林等，1995；Shi and Li， 1995；王清等，2001)，梁双华等(2005)使用常用软件 对土结构照片进行处理分析． 对SEM照片进行图像处理和统计分析，提取 其中定量化的结构信息，将有助于进一步开展土的 物理效应和力学习性的分析． 在缺乏专业图像处理软件的情况下，如何借助 功能日益强大的常规软件，简捷有效地从土样的 SEM照片获取结构参数，并与通常使用的土的孑L隙 结构参数进行对比分析，仍然是值得进一步探索的 问题．本文首先探讨了利用 SEM 照片获取孑L隙结 构参数的方法，然后以重塑非饱和粘性土为例进行 了实证分析． 图像处理与结构参数计算 土样 SEM照片蕴含的结构信息，包括粒组成分、 颗粒长轴定向度以及孑L隙率或孑L隙比等．本文采用 Matlab软件处理SEM照片，并提取其中的量化结构 信息，主要涉及孔隙比和孑L隙率2个参数的提取． 1．1 图像处理 以获取孑L隙结构参数为 目的，土样 SEM 照片 图像处理包括3个基本步骤，即照片格式转换、颗粒 边际线探测和颜色充填． 1．1．1 照片格式的转换 将彩色(RGB)照片转换 图 1 由 RGB彩色照片转化而得到的 BW 黑白照片 Fig．1 BW photo transformed from RGB film 图 2 进行边际处理后的图片 Fig．2 Photo after edge-detected 成黑白照片或是灰度变化照片．转化后，可大大压缩 图像的数字化容量，节约内存并提高运算速度． 图1即为由RGB彩色照片转化而得到的BW 黑白照片． 1．1．2 颗粒边际探测 对格式转换后照片实施边 际线探测，以得到该照片中颗粒对象的边缘轮廓线． 执行edge命令，勾画出颗粒或颗粒集合体的边 缘轮廓线，从而便于将图像中“实体”与“虚空”部分 用确定的边界线加以分别。如果边缘不够清晰，可试 用各种不同的算法，如 Canny、Gaussian、Sobel算法 等进行对比．不同的算法抗噪音的能力不同． 图2为完成边际处理后的图片．边际线是否清 晰主要取决于原始图像中颗粒与空隙的对比度及颗 粒原生形态．可尝试多种算法以获得比较清晰的轮 廓线． 1．1．3 颜色充填 为了便于计算，对前述已完成 edge detection的照片进行颜色充填．充填后的照片 维普资讯 http://www.cqvip.com 第3期 熊承仁等：利用SEM照片获取土的孔隙结构参数 417 图 3 进行颜色充填后的图片 Fig．3 Photo after color-filled 如图 3，白色部分代表土粒骨架，黑色部分代表孔 隙．进行颜色充填的目的是为了在确定“实体”与“虚 空”的边界后，将这两大要素明确区分开来，以便在 后续计算中准确地识别这两个图像单元，从而为统 计计算提供清晰确定的计算模型． 1．2 孔隙结构参数的计算 利用 SEM照片计算出的是平面孔隙率和平面 孔隙比，其定义式如下： 一 Sa× 1。。 ； P 一 Sa ． 式中： 为土的孔隙率；e为土的孔隙比；S为土的横 截面积；S 为横截面中孔隙所占的面积；S 为横截 面中土颗粒所占的面积． 对于黑白二元图像而言，黑色区域面积与整个 视域面积的比即为孔隙率(以百分数表示)．黑色区 域面积与白色区域面积的比即为孔隙比． 平面孔隙率和平面孔隙比的定义所要求的理想 模型是土的平整形态断面，然而实际的 SEM 照片 反映的是有一定起伏度的断面．起伏度在 RGB的 SEM照片中，表现为色彩明暗的变化，在 BW 的 SEM照片中，表现为灰度的变化．因此在图像处理 时，由RGB照片转化为 BW 照片，再到黑白二元图 像的过程，存在一定程度的失真．SEM照片的原始 视域越平整，失真越小；反之，失真越大． 2 实例分析 2．1 试验用土 试验原土采自湖北荆门，呈土黄色，略具膨胀性． 将原土晾干、碾碎，过0．5 1TlIn筛，取其中细粒部分作 表 1 试验用土的基本物性参数 1、able 1 Basic parameters of experimental soil 表 2 SEM测试样品的编号及其密度和水分状态 Table 2 No．of SEM samples and its moisture＆ density states (％ 12．16 (1) 16．34 (4) 18．16 (7) 2O．13 (9) 23．45 3O．16 (11) 注：编号为 6，8，10，12的样品为烘干样，其他为风干样 为本次试验用土．试验用土的基本物性参数见表 1． 2．2 SEM测试样品制备与选择 土样是按预先设定的干密度和含水量制备的重 塑非饱 和粘性 土(熊承仁等，2003)，土粒比重为 2．76 g·cm 。． 试验中设计制备了不同水分状态和密度状态的 三轴试样24组，实际成型23组． 设计含水量分别为：叫一12，16，18，20，24，30 ( )，实测含水量分别为：叫一12．16，16．34，18．16， 20．13，23．45，30．16( )，与设计含水量基本接近． 所制备的三轴试样包括 4个密度状态：即干密度 一1．5，1．4，1．3，1．2(g／cm。)． 根据三轴试验和基质吸力测试的需要，从上述 实验样品中选择 12个样品进行微观结构分析． SEM测试样品的密度和含水量分布见表 2． 用于 SEM测试的样品为风干样和烘干样．每 个 SEM测试样品拍摄 3个尺度的 SEM照片，放大 倍数依次为 500倍、1 000倍、2 000倍． 2．3 图像测算数据与三相图计算数据 表 3所列为 12个样品的SEM 图像处理后测算 的孔隙参数与根据三相图计算的孔隙比和孔隙率． 2．4 分析与讨论 与三相图法计算数据相比，风干土样 SEM 照 片测算的数据略有偏大，这可能是由于 SEM 照片 反映了一定程度的三维空间起伏情况，在进行图像 处理的过程中作平面投影时，将一部分灰度较大的 磬一 维普资讯 http://www.cqvip.com 418 地球科学——中国地质大学学报 第32卷 表3 SEM图像处理法测算的孔隙参数与三相图计算的孔隙参数的对比 Table 3 Comparison of pore structural parameters between SEM method and 3-phase diagram method 区域视为孔隙的面积；烘干土样 SEM 照片测算的 数据偏小，这可能是由于在烘干的过程中，土的微观 结构已经发生了一定程度的变化，出现了局部烧结 和局部扩孔甚至破裂，在碎裂取样时容易取到的往 往是局部烧结部分． 同一土样不同比例尺的SEM照片测算出的孔 隙参数不同，这一波动的原因与 SEM 照片的实际 视域的大小有关，也与土的微结构的尺度有关． 在土结构没有扰动的理想情况下，SEM 照片测 算的数据应该邻近三相图法计算结果上下波动．该 计算结果是正常尺度下偏下限的值，对应于土颗粒 的无缝紧密堆积． 实验中 SEM 照片测算数据，总体而言围绕三 相图法计算结果波动，符合理论预期．显示 SEM照 片测算的孔隙参数与三相图计算的孔隙参数有关 联．对SEM照片测算数据作一定修正，可以反映土 的孔隙结构特征．这也说明一般假定平面孔隙比等 于体积孔隙比是可行的． 3 结论 (1)利用 SEM照片提取土的结构信息是可行 的，对 SEM照片进行图像处理分析是获取土的孔 隙结构参数的有效办法。(2)SEM照片测算出的孔 隙参数与通常三相图计算的孔隙参数有关联，测算 数据可以反映土的孔隙结构特征．(3)样品的不同脱 水方式对 SEM 照片测算出的孔隙参数有影响，与 三相图法计算数据相比，风干土样测算的数据略有 偏大，烘干土样测算的数据偏小．(4)同一土样不同 比例尺的 SEM照片测算出的孔隙参数有所不同， 邻近三相图法计算结果上下波动． References Hu，R L．，Guan，G L．，Li，X Q ，et a1．，1995．Quantitative microstructure models of clayey soils and their engi— neering behaviors．Geological Publishing House，Bei— jing，1—110(in Chinese)． Liang，S H．，Sun，R H．，Li，W．P．，2005．Using Maplnfo and Photoshop to study SEM images of clay．Journal of Henan University of Science and 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