爆破裂紋形態(tài)統(tǒng)計(jì)的圖像特征提取技術(shù)研究

司劍峰 鐘東望 涂圣武 陳 晨 黃 雄

(1.武漢科技大學(xué)理學(xué)院，湖北 武漢 430065；2.武漢科技大學(xué)爆破技術(shù)研究中心，湖北 武漢 430065)

研究爆破裂縫擴(kuò)展規(guī)律對于研究爆破破碎機(jī)理具有十分重要的意義。高速攝影技術(shù)具有較強(qiáng)的直觀性，對研究爆破裂紋擴(kuò)展具有獨(dú)特優(yōu)勢[1]，利用高速攝影機(jī)將裂紋發(fā)展過程進(jìn)行拍攝、回放、分幅處理，可將高速變化的過程變成以ms為單位變化的一張張圖像，通過對圖像的分析即可研究裂紋隨時(shí)間變化的規(guī)律。筆者曾采用高速攝影技術(shù)對混凝土邊坡模型單孔爆破進(jìn)行模型試驗(yàn)研究[2-4]，通過對關(guān)鍵點(diǎn)的跟蹤得到了自由面上裂紋寬度達(dá)到10 mm需要10 ms以上，并結(jié)合動(dòng)態(tài)應(yīng)變測試技術(shù)和電子起爆系統(tǒng)對鉆孔爆破孔間最佳延期時(shí)間進(jìn)行了分析研究。在研究過程中發(fā)現(xiàn)，高速攝影對于再現(xiàn)爆破裂紋的發(fā)展過程十分有效，但由于拍攝光線、視角或爆破產(chǎn)生的粉塵等原因會(huì)影響拍攝的效果，很難清晰地再現(xiàn)爆破裂紋的發(fā)展過程。因此，本研究主要結(jié)合計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，處理其中有代表性的1組高速攝影圖片，對處理后的裂紋數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而方便分析爆破裂紋發(fā)展的規(guī)律。

MATLAB是國際公認(rèn)的最優(yōu)秀的科技應(yīng)用軟件之一，具有編程簡單、數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)、可操作性強(qiáng)等特點(diǎn)，而且配有功能強(qiáng)大、專業(yè)函數(shù)豐富的圖像處理工具箱，是進(jìn)行圖像處理方面工作必備的軟件工具[5]。MATLAB提供了可視化的界面環(huán)境Guide，其功能與微軟軟件相似，可以方便地創(chuàng)建界面。利用其可視化的創(chuàng)建圖形窗口工具可方便地創(chuàng)建GUI應(yīng)用程序，根據(jù)用戶設(shè)計(jì)的GUI布局，自動(dòng)生成M文件的框架，用戶使用這一框架編織自己的應(yīng)用程序[6]。

本研究基于MATLAB平臺(tái)，建立圖像處理程序，采用了圖像特征提取技術(shù)對裂紋進(jìn)行了檢測分析，通過對比增強(qiáng)、二值化和裂紋識(shí)別等一系列處理得到裂紋識(shí)別圖，并與文獻(xiàn)[1]的研究結(jié)果進(jìn)行對比，分析誤差和區(qū)別，完善爆破裂紋圖像檢測和數(shù)據(jù)處理的方法和理論。

1 實(shí)驗(yàn)介紹

本研究選用素混凝土模型作為材料來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，爆破方式為單孔爆破，利用高速攝影機(jī)來記錄爆破破碎過程，并將攝影機(jī)采集的圖像信號(hào)通過分幅處理分成間隔1 ms的一系列圖像。選取前5～30 ms的裂紋圖像進(jìn)行研究(前5 ms裂紋過小，無法識(shí)別)。高速攝影系統(tǒng)采用日本NAC公司的GX-8超高感光度高速相機(jī)，最高拍攝速度為60萬幅/s，本次拍攝幀率設(shè)置為4 000 fps，像幅544 ×388 像素，觸發(fā)方式為前觸發(fā)，快門速度設(shè)置為OPEN( 248.3μs) 模式。圖1為分幅處理后5、10、15、20、25、30 ms時(shí)刻的圖像信號(hào)。

圖1 不同時(shí)刻裂紋圖像

2 圖像處理技術(shù)

混凝土模型爆破裂紋是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程，利用高速攝影機(jī)拍攝并進(jìn)行分幅處理后對單張裂紋照片進(jìn)行處理。初始階段裂紋寬度相對較小、圖像的對比度相對較低、具有分枝裂紋和雜點(diǎn)等[7-10]；隨著裂紋發(fā)展裂紋寬度逐漸增加、對比度逐漸增強(qiáng)、主裂紋逐漸成型，但易出現(xiàn)孤立塊體形成環(huán)形裂紋。為使目標(biāo)圖像可以更客觀、方便進(jìn)行數(shù)值計(jì)算分析，本研究利用MATLAB可視化的創(chuàng)建圖形窗口工具，設(shè)計(jì)了鉆孔爆破裂紋識(shí)別系統(tǒng)對裂紋圖像依次進(jìn)行一系列處理。該系統(tǒng)包括灰度化處理、直方圖均衡化、中值濾波去噪、對比度增強(qiáng)、二值化處理、二值圖像濾波、裂紋識(shí)別、裂紋判斷、裂紋拼接、裂紋投影等功能。系統(tǒng)功能框架圖如圖2所示。

采用上述鉆孔爆破裂紋識(shí)別系統(tǒng)，對第10 ms圖像進(jìn)行處理。如圖3為直方圖均衡化處理后的結(jié)果，圖4為圖像經(jīng)過二值化處理并濾波后的結(jié)果，圖5是識(shí)別出的裂紋圖像，圖6是對識(shí)別出的裂紋進(jìn)行標(biāo)記的結(jié)果，圖7中列出了裂紋的行投影及列投影結(jié)果。

圖2 鉆孔爆破裂紋識(shí)別系統(tǒng)功能框架

圖3 直方圖均衡化

圖4 二值圖像濾波

圖5 裂紋識(shí)別

圖6 裂紋標(biāo)記

3 二值化處理方法

在裂紋目標(biāo)檢測的過程中，為了提取裂紋的邊緣、面積、寬度等信息，需要引入閾值來對目標(biāo)進(jìn)行圖像二值化處理。本程序中將0～255的灰度值標(biāo)記為0～1，在0～1之間選取參數(shù)，來對已經(jīng)灰度化的圖像進(jìn)行二值化處理。在閾值之內(nèi)的某像素目標(biāo)標(biāo)記為1，其余的標(biāo)記為0。閾值選取通常有2種：全局閾值和自適應(yīng)閾值。本程序中采用自定義和全局閾值的迭代法結(jié)合來選取閾值，綜合考慮圖像的整體灰度值和實(shí)際操作需求進(jìn)行調(diào)整。步驟如下。

圖7 系統(tǒng)主界面及裂紋投影

(1)選取初值，即為裂紋圖像的最大灰度值Fmax和最小灰度值Fmin二者的平均值。

(2)根據(jù)F對圖像進(jìn)行分割，得到2個(gè)像素集合分別為

(3)均值。計(jì)算像素集合G1和G2的灰度平均值u1和u2。

(4)迭代。根據(jù)u1和u2。計(jì)算新的閾值

重復(fù)步驟(2)—步驟(4)，直到閾值F收斂到某一范圍為止。

在本研究中，根據(jù)迭代的結(jié)果與實(shí)際處理需求將閾值設(shè)為0.25。

4 裂紋分析

本系統(tǒng)對裂紋的識(shí)別，裂紋圖像與原圖吻合較好。比照原圖發(fā)現(xiàn)，裂紋的初始階段識(shí)別情況要優(yōu)于后期發(fā)展，分析產(chǎn)生原因是拍攝方位問題。在拍攝過程中隨著裂紋發(fā)展下部的混凝土部分產(chǎn)生剝落、分離，阻擋了拍攝視角，從而導(dǎo)致后期圖像處理結(jié)果出現(xiàn)有裂紋下部不連續(xù)的問題，整個(gè)主裂紋被分割為2條支裂紋。

參考行投影(裂紋圖像向縱軸方向的像素積分投影)，在35 Pixel的位置出現(xiàn)波峰，由于整個(gè)裂紋可歸納為縱向裂紋，且偏角很小，將該處的積分?jǐn)?shù)值作為該位置裂紋數(shù)值。通過分析所有時(shí)刻裂紋圖像的行投影，筆者發(fā)現(xiàn)裂紋寬度值存在2個(gè)峰值，左邊一個(gè)峰值出現(xiàn)在橫坐標(biāo)為35左右的位置，而右邊峰值因?yàn)榛炷聊Ｐ退槠瑒兟鋵?dǎo)致統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)誤差，故而不適宜作為裂紋寬度值統(tǒng)計(jì)的依據(jù)。根據(jù)拍攝比例尺進(jìn)行畫面尺寸的校準(zhǔn)，得到校準(zhǔn)比例為1 Pixel=0.705 6 mm。由校準(zhǔn)比與像素積分的乘積，即可得到該位置裂紋寬度值。

同樣根據(jù)檢測出的裂紋像素長度和面積，再分別乘以校準(zhǔn)比和校準(zhǔn)比的平方，可以得到裂紋的實(shí)際長度和面積。

4.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

對裂紋長度和面積結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)如表1。本研究標(biāo)記行投影中橫坐標(biāo)為35 Pixel處對應(yīng)的位置為A截面，統(tǒng)計(jì)得到A截面裂紋寬度值隨時(shí)間變化情況，如表1。

表1 裂紋長度、面積及A截面裂紋寬度值隨時(shí)間變化值

從表1可以看到，隨著時(shí)間的增加，裂紋長度、寬度、面積呈增長趨勢，符合客觀現(xiàn)象。在列投影中，從8 ms開始，裂紋已經(jīng)貫穿整個(gè)圖片，圖像中裂紋的長度不再增加。

4.2 對比分析

文獻(xiàn)[1]中采用關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤的方法對自由面上的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行跟蹤統(tǒng)計(jì)分析，得到了裂紋寬度發(fā)展情況，本研究選取其不同時(shí)刻裂紋寬度值與表1的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，曲線圖見圖8。

圖8 裂紋識(shí)別法及關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤法統(tǒng)計(jì)的裂紋寬度值

由圖8可以看出，2條曲線在23 ms前基本吻合，裂紋的發(fā)展趨勢基本一致。但相對之下，本研究中得到的裂紋寬度值較小，且在23 ms后裂紋擴(kuò)展速度減慢。

通過觀察裂紋圖和投影圖發(fā)現(xiàn)，在行投影中橫坐標(biāo)100的位置也存在一個(gè)波峰，對應(yīng)的裂紋圖的主裂紋部分，由于在圖像采集過程中剝離的混凝土塊阻擋了攝影方向，從而使裂紋識(shí)別圖識(shí)別成了2個(gè)分枝裂紋，而我們參看后面幾幅原圖會(huì)發(fā)現(xiàn)，混凝土塊實(shí)際上已經(jīng)完全脫離模型，在關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤方法中脫離模型的混凝土塊寬度也被計(jì)算在裂紋寬度中，因此，本系統(tǒng)在對該位置的裂紋寬度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)裂紋寬度值偏小。

5 結(jié) 論

(1)高速攝影對于再現(xiàn)爆破裂縫的發(fā)展過程十分有效，但由于拍攝光線、視角或爆破產(chǎn)生的粉塵等原因，高速攝影一般要結(jié)合計(jì)算機(jī)圖像處理。本研究基于MATLAB平臺(tái)，設(shè)計(jì)了鉆孔爆破裂紋識(shí)別系統(tǒng)，經(jīng)過圖像特征提取技術(shù)處理后，得到的裂紋圖像與原圖相比，處理效果良好，也說明了該系統(tǒng)研究爆破裂紋是可行的。

(2)分析裂紋識(shí)別結(jié)果，得到了裂紋寬度隨時(shí)間的發(fā)展過程，該過程與筆者之前采取的關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤法結(jié)果基本吻合；但由于裂紋分支中間部分混凝土剝落的原因使得裂紋識(shí)別法在后期得到的裂紋寬度值要小于關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤法。

(3)利用裂紋識(shí)別法不僅能提高圖片處理效率、不需要拍攝前期的試樣預(yù)處理工作，而且能夠得到裂紋長度與面積的信息，而關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤法無法統(tǒng)計(jì)裂紋長度和面積信息，這對裂紋擴(kuò)展規(guī)律的認(rèn)識(shí)有重要意義。

(4)本實(shí)驗(yàn)中混凝土模型由于其不透明性，導(dǎo)致在圖像采集過程中模型剝離的混凝土塊對采集效果造成影響，干擾后期爆破裂紋的檢索和提取。需要在本文的裂紋圖像處理軟件中加強(qiáng)裂紋拼接的效果，比如由2條枝裂紋包圍的較小的背景部分，可以直接轉(zhuǎn)化為裂紋部分，但是具體的參數(shù)設(shè)計(jì)還有待繼續(xù)調(diào)試研究。

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