基于数字图像处理的岩石类材料损伤识别方法研究及应用

摘要

随着经济的发展，损伤特征提取被广泛应用于材料损伤识别，产品质量鉴定，检测并测算产品使用寿命和性能等领域。近年来，损伤特征提取也被广泛应用于基础设施的安全评估和预测预报。由于许多工程灾害的发生都和材料损伤破裂失稳的过程有关，因此如何采取有效的研究手段与研究方法，系统地研究在其损伤破裂失稳的过程中，材料内部损伤裂纹的演变过程，从而对损伤特征进行定位分析，进一步理解材料破裂失稳机制无疑是十分有意义的工作。本文以岩石材料为研究对象，利用CT扫描仪和RFPA3D软件获取实验数据，然后利用Matlab软件通过数字图像处理技术完成对岩石图像裂纹的特征提取，定位识别，和其内部裂纹延展过程的还原，从而为进一步研究岩石类材料的破裂机制提供一套新的研究方法。 首先，本文对特征提取方法的研究现状作简单介绍，并且介绍了本文所运用到数字图像处理的基本知识，如数字图像的表示，图像增强，图像滤波等等。 然后，由于本文的实验数据量较大，并且实验设备本身，光线，岩石本身都会对提取的图像产生噪声干扰;因此，本文通过图像灰度化，均值滤波，中值滤波，图像增强，阈值分割，图像连接，追踪滤波等一系列改进的方法，滤除损伤特征以外的噪声，从而提取材料图像的损伤特征。之后，对提取后的裂纹特征图像利用Matlab软件进行三维重建，定位识别，动态还原等深入研究，还原材料的真实损伤过程。 最后，以岩石材料为研究对象，用本文研究方法研究它在单轴压缩条件下的损伤破裂过程，最终实现岩石损伤特征的提取，定位，形态特征提取和延展过程的还原。 通过Matlab编程仿真验证，损伤识别，损伤定位，形态特征提取和动态还原的效果较好，为以后材料损伤机理研究提供一套研究方法。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题研究背景和意义

1．2损伤特征提取的研究现状

1．2．1基于神经网络损伤特征提取的研究现状

1．2．2基于声发射源定位损伤特征提取的研究现状

1．2．3基于数字图像处理损伤特征提取的研究现状

1．3数字图像处理技术在数据获取中的发展现状

1．4三维技术及其在损伤识别中应用的研究现状

1．5本文主要研究内容

第2章数字图像处理理论基础

2．1图像的表示方法

2．2图像的读取与显示

2．3图像的分类

2．4图像增强

2．5图像滤波

2．6图像腐蚀和膨胀

2．6．1腐蚀

2．6．2膨胀

2．6．3开运算与闭运算

2．7本章小结

第3章损伤特征的提取和损伤过程的3D还原

3．1损伤图像的像素灰度分析

3．1．1灰度直方图

3．1．2损伤图像的灰度直方图

3．2损伤图像的预处理

3．2．1图像的灰度化

3．2．2中值滤波

3．2．3均值滤波

3．3损伤图像的背景分割

3．4损伤图像的自适应增强

3．5损伤特征图像的阈值分割

3．5．1基于梯度标准差分割

3．5．2基于平均值分割

3．5．3基于标准差分割

3．6损伤特征图像连接

3．7损伤特征图像追踪滤波

3．8损伤特征三维重建

3．8．1表面重建

3．8．2体重建

3．9损伤过程动态还原

3．9．1二维图像动态设计

3．9．2三维图像动态设计

3．10本章小结

第4章损伤形态特征提取和定位

4．1损伤特征图像的形态学处理

4．1．1图像形态学处理综述

4．1．2损伤特征图像的形态学处理

4．1．3基于边长阈值的去噪处理

4．2图像特征信息提取

4．3形态特征提取

4．3．1损伤特征的长度

4．3．2损伤特征的周长

4．3．3损伤特征的面积

4．4损伤的定位

4．5本章小结

第5章基于数字图像处理损伤识别方法的应用

5．1实施方案

5．2损伤特征提取

5．3损伤特征三维重建

5．4形态特征提取与定位

5．4．1长度

5．4．2周长

5．4．3面积

5．4．4损伤定位

5．5损伤过程动态还原

5．6本章小结

第6章结论与展望

参考文献

致谢

附录