利用SEM照片获取土的孔隙结构参数

利用SEM照片获取土的孔隙结构参数 利用SEM照片获取土的孔隙结构参数 第32卷第3期 2007年5月 地球科学——中国地质大学 EarthScience--JournalofChinaUniversityofGeosciences V01.32No.3 May2007 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.中国地质大学工程学院,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 例进行实证分析.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:即照片格式转换,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.从设计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,1000倍,2000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. 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 UsingSEMPhotostoGainthePoreStructuralParametersofSoilSamples XI()NGCheng-ren,TANGHui-ming,LIUBao-chen,ZHANGJia-sheng 1.FacultyofEngineering,ChinaUniversityofGeosciences,Wuhan430074,China 2.SchoolofCivilEngineeringandArchitecture,CentralSouthUniversity,Changsha410075,China Abstract:Basedonsoilexperimentaltechniqueandcomputerimageprocessing,amethodtogainthestructuralparametersof soilsamplesbyusingSEMphotoshasbeendiscussed,andanexampleofremoldedcohesivesoilisoffered.Togainstructur— alparameters,threestepstoprocessSEMphotosaretaken:phototransformation,edgedetectionandcolor-filling.Pore structuralparametersofsoilarecalculatedthroughcolor-filledbinaryimages.12samplesofremoldedcohesivesoilwithdif— ferentmoistureanddensitystateshavebeenselectedtotestthemethod.SEMphotosin3scaleshavebeentakenforeach sample,i.e.500×,1000×and2000 ×.ThenalltheSEMphotoshavebeenprocessedandplaneporosityandvoidratio havebeencalculatedwithMatlab.Accordingtodataanalysis,someconclusionscanbemadeasfollows.Firstly,porestruc— turalparameterscalculatedthroughSEMphotosarerelevanttothosecalculatedthroughthree-phasediagramandporestruc— turalcharacteristicsofsoilcanbereflectedbythem.Secondly,porestructuralparameterscalculatedthroughSEMphotosare influencedbythewayofdryingSEMsamples.Thoseofair-driedsamplesarelargerthantheresultsofthree-phasediagram, whilethoseofheat—driedaresmaller.Thirdly,porestructuralparametersofthesamesamplecalculatedthroughS EMpho— tosofdifferentscalesdifferfromeachotherandtheyfluctuatearoundthoseofthree-phasediag ram.Therefore.itiSboth feasibleandeffectivetoobtainporestructuralparametersbySEMimageprocessingandanal ysis. Keywords:SEMphoto;imageprocessing;porestructuralparameters;remoldedcohesiveso il. 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机制与危险性评价"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 416地球科学——中国地质大学第32卷 0引言 扫描电子显微镜(scanningelectronmicro— 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 andKrinsley,1992;胡瑞林等,1995;ShiandLi, 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.1BWphototransformedfromRGBfilm 图2进行边际处理后的图片 Fig.2Photoafteredge-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 edgedetection的照片进行颜色充填.充填后的照片 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.3Photoaftercolor-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0.51TlIn筛,取其中细粒部分作 表1试验用土的基本物性参数 1,able1Basicparametersofexperimentalsoil 表2SEM测试样品的编号及其密度和水分状态 Table2No.ofSEMsamplesanditsmoisture&densitystates (% 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. 2.2SEM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 2.76g?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,1000倍,2000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 418地球科学——中国地质大学第32卷 表3SEM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 Table3ComparisonofporestructuralparametersbetweenSEMmethodand3-phasediagram 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. 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