图像处理技术在推移质运动颗粒参数提取中的应用

非均匀推移质颗粒运动规律一直是泥沙研究领域的难点,提取非均匀推移质颗粒的参数信息则是推进该难点研究的基础性工作。通过进行粗化床面非均匀沙水槽试验,拍摄了大量的泥沙颗粒运动视频,选取其中部分视频进行处理和研究:先通过图像转换软件将拍摄的视频转化为图片;然后利用图像处理技术对泥沙颗粒运动图像的空间变化特征进行识别,对转化后的图片进行畸形矫正和背景除噪;最后通过选取合理阈值将图片上泥沙颗粒提取出来,并计算泥沙颗粒粒径、体积等相关参数信息。研究成果可为获取推移质颗粒输沙运动基本信息提供基础,为非均匀推移质输沙机理研究提供更科学、完善、可靠的数据。

基于节点矢量优化的复合材料序列轮廓逼近及重构

针对采用边缘检测方法获得的复合材料第二相颗粒轮廓不规则且光顺性差的特点,利用周期非均匀三次B样条曲线逼近颗粒轮廓.将节点作为变量,提出了一种基于群体增量学习算法的节点矢量优化算法,得到预定控制点条件下误差最小的颗粒轮廓曲线;基于逼近的序列轮廓,采用柔性间距插入节点的方法定义公共节点矢量,根据公共节点矢量对序列轮廓进行相容性处理,利用三次B样条蒙皮算法生成了一张C2连续的张量积B样条曲面来描述复合材料的第二相颗粒.实验结果表明,与遗传算法相比,文中算法在轮廓逼近方面具有更好的鲁棒性和更高的精度,重构出的第二相颗粒光顺性好,效果理想.

再生细骨料品质的分形学特征研究

研究目的是对不同品质的再生砂的综合性能进行量化评价,以方便其大规模应用。方法:利用分形维数的盒维数对再生砂及利用其制备的再生砂浆的综合性能进行量化评价。结果:表明再生砂单颗粒和砂粒群轮廓都具备较强的分形学特征,较大的堆积密度和较小的压碎指标、吸水率对应了较小的分形维数值;利用再生砂制备的砌筑砂浆的稠度损失率和抗压强度等性能指标体现出的优劣顺序也与砂粒群轮廓的分形维数值相一致;机制砂与II类再生细骨料粒群的分形维数值非常接近,说明机制砂的颗粒形态与II类再生细骨料实际类似。结论:利用研究有助于建立以分形维数为评估指标的再生骨料的质量评价方法。

复合材料序列图像的分层次配准

在复合材料图像三维重构技术中,为了避免直接运用基于特征点的整体配准陷入局部极优,采用分层次的配准方法．首先使用不变矩计算出上下层图像中最相似的颗粒轮廓,然后使用主轴的配准方法完成上下层图像的初步配准,以大幅度减少特征点配准中的优化搜索范围．在计算出轮廓曲线上特征点的基础上,应用最大熵原理和lagrange乘子将点集之间的匹配转化为一个能量函数,再使用最小二乘法计算出使该能量函数值最小的空间变换,得到配准的最优解,从而实现了序列图像的整体精确配准．实验结果表明,本文提出的分层次的配准方法极大地降低了配准过程陷入局部极优的概率,具有较强的鲁棒性和较高的配准精度．

土石料粒径与级配的图像智能识别研究

土石料的级配直接影响着土石坝的质量与防渗,为解决传统人工筛分和目测超粒径剔除的低效率与随机性。采用基于MaskRCNN算法的图像识别技术,从标准球体的图像识别入手,研究了不同组别粒径下识别球体数量与真实数量间的关系,提出了将颗粒平面识别向空间体积扩展的椭球计算方法,建立了基于指数函数的图像识别与级配之间的转换方法。采用该方法应用于碎石料和砂石料的粒径与级配识别中,相关系数均提升10%以上,级配曲线所反映的C_(u),C_(c)准确度最高提升35.26%。该研究为土石料级配的图像识别提供了新方法。