饱和砂土液化过程中细观组构的模型试验研究

采用室内振动台模型试验对液化过程中饱和砂土颗粒的细观组构进行研究.分析了砂土颗粒在液化破坏过程中颗粒长轴方向、平均配位数、孔隙率的演化规律及其与宏观现象之间的联系.应用表征上述量的组构参数分析了砂土的诱发各向异性,指出在循环荷载的作用下,砂土颗粒不断重新排列定向以适应新的应力状态,导致累积配位数的丧失、孔隙率增大,继而导致液化的发生.研究成果对于揭示砂土变形(液化)的细观机理以及建立砂土的细观力学模型都具有重要意义.     

含水砂土孔隙中空气湿度的研究

研究砂土孔隙内水分蒸发的机理，提出了土层水蒸汽的迁移模型，模拟分析了砂土的空气受外界不同气候条件影响下的湿度变化特性。     

基于图像处理与神经网络的岩石组构识别

针对岩石薄片组构鉴定的复杂性问题,基于岩石薄片数字图像的数值分析,提出一个自动进行岩石组构识别分类的系统方法:使用图像处理技术对岩石薄片的灰度数字图像进行特征提取,将其作为神经网络的输入,网络输出是图像对应的岩石组构类别;使用来自鄂尔多斯盆地苏里格地区的100幅岩石薄片图像进行实验,神经网络的训练集、验证集和测试集随机分为70、15和15幅图像,测试结果表明自动识别岩石组构的正确率达93.3％.该方法对于地学问题具有较好的综合判别能力,可以快速和准确地进行岩石组构识别.     

基于MATLAB的图像处理与分析

介绍了MATLAB图像处理工具箱中的函数，给出了图像处理与分析的技术实现，如用直方图均衡进行图像增强，通过形态学方法进行图像特征抽取与分析，借助于分水岭图像分割实现目标检测等。     

初始孔隙比对饱和砂土动力特性影响研究

通过对汶川细砂在不同循环应力比下的等压固结不排水动三轴试验,着重研究了考虑初始孔隙比对饱和砂土的动强度与孔压特性影响,建立了不同有效围压下的动抗剪强度表示方法,比较了一定振次下的动强度指标,为抗震设计提供参考与借鉴.从孔压随荷载循环次数变化和一定振次下液化所需的循环应力比这两种角度研究孔压特性,结果表明:相对密实度对砂土抗液化能力有着显著影响,孔压的发展取决于初始孔隙比,循环应力比越高时,表现得越明显.     

基于维纳滤波的装药孔隙工业CT图像恢复方法

为减轻装药孔隙工业CT检测成像过程中图像退化、噪声造成的孔隙特征对比度降低、边缘模糊等问题,研究了基于维纳滤波并结合图像自身特征的恢复方法。首先,对原始重建图像采用多图像平均法降低噪声影响;并选择样本区估计剩余噪声参数。然后,结合装药与钢壳过度边缘,运用刀刃法原理估计出系统的退化函数;并对其采用高斯拟合校正。最后,利用估计出的噪声参数和拟合后的退化函数,采用维纳滤波对图像进行恢复。结果表明,恢复后的装药断层图像细节清晰、孔隙边缘轮廓明确,φ2 mm模拟孔隙清晰可见。     

基于深度学习的岩石铸体薄片图像孔隙自动提取

岩石铸体薄片图像中孔隙区域的准确提取是分析评估工作的前提。但目前传统的孔隙提取方法主要是通过颜色特征进行阈值分割,精度较低,需加入大量的人工交互操作才能提高精度。因此提出一种新的基于深度学习的孔隙区域自动提取算法,该算法基于U-net搭建网络基本框架。首先,网络在编码阶段加入残差块来提升网络的深度。其次,针对残差块进行优化并引入空洞卷积,提取更全局、语义层次更深的特征。最后,在解码阶段加入网络模块间的短连接,提出新的融合特征方法,更好地将浅层特征与深层语义特征相结合,得到更加精细的孔隙区域。实验结果表明,该方法优于传统的孔隙提取方法,具有更高的分割精度且无需人工操作,与主流卷积神经网络相比也具有更高的精度和平均交并比。     

基于玻耳兹曼原理的图像分割算法

针对图像分割算法中存在的难以自动处理和范化能力差等问题，基于热力学的玻耳原理和Metropolis准则，设计了一种新颖的图像分割算法．该算法在无需预先设定阈值的情况下，可高速地获得单像素、连续轮廓边界的分割图像，并通过调节温度系数，实现图像由概略到细节的分割，因此避免了过分割现象．该算法的分割时间随温度系数的减小而增加，而温度系数的减小造成分割类数增多所导致的像素点重复计算问题，可通过并行计算来改进．由对比实验证明，该算法在快速性、自动处理程度和范化能力性能指标上，明显优于常用的K聚类和可控竞争惩罚学习等图像分割算法．     

基于蒙特卡罗法的砂土液化可靠性分析

借鉴结构工程可靠性分析方法,提出了一种建立于标准贯入击数极限状态方程的蒙特卡罗砂土液化可靠性方法,并用MATLAB7．0编制了相应的计算砂土液化概率程序,同时用该方法在唐山地震资料计算得到的砂土液化分析结果同实测和规范法对比,验证了该方法的可行性,并得到了一些有意义的结论。     

球墨电子显微图像分形及应用

本文基于离散分形布朗增量随机场(DFBIR场),提出了一种适于球状石墨表面微观形貌定量分析的广义分形模型,研究了此模型的特点及其计算方法,并借助S600数字图像处理系统对球墨二次电子像进行了定量研究.提出了球墨表面形貌的FD分析技术,并在此基础上研究了Sb-Mg球墨铸铁中球墨表面的FD特征、Bi对球墨表面形貌和球墨铸铁机械性能的影响及其“时序效应”特点,以及球化剂中的RE/Mg比值与球墨表面形貌和球墨铸铁多次冲击韧性之间的定量关系.     

Image Analysis of Fabric Pilling Based on Light Projection

The objective assessment of fabric pilling based on light projection and image analysis has been exploited recently. The device for capturing the cross-sectional images of the pilled fabrics with light projection is elaborated. The detection of the profile line and integration of the sequential cross-sectional pilled image are discussed. The threshold based on Gaussian model is recommended for pill segmentation. The results show that the installed system is capable of eliminating the interference with pill information from the fabric color and pattern.     

基于图像分析的织物悬垂轮廓提取

采用国际通用的伞式法,利用图像分析技术开发了测试织物动静态悬垂的测试系统。根据输入图像灰度分布的双峰特性构造了表征灰度密度分布的理论解析表达式模型。根据实际得到的灰度密度分布利用最优化的方法得到了灰度密度,分布理论解析式的6个系数。根据得到的灰度密度分布理论表达式,从理论上计算出织物悬垂图像轮廓提取的阈值。     

应用图像分析技术自动识别织物的组织结构

通过对机织物图像的表面形态分析,建立3种基本组织(平纹、斜纹和缎纹)的表面纹理模型,运用傅里叶变换技术得到3种基本组织的频谱模型,并建立表面纹理模型和频谱图模型之间的对应关系,从而为运用图像分析和人工智能技术自动测量织物的结构参数、识别机织物类型奠定理论基础.实验结果证明,这种方法是准确可靠的.     

Fabric Wetting and Wicking Measurement Based on Dynamic Image Acquisition and Processing

After a brief review of existing methods for fabric wetting and wicking measurement,a new numerical approach based on dynamic image acquisition and analysis was proposed to study the liquid wetting and wicking properties of woven fabrics.A measuring system was first developed to record on-site the images of liquid ascending in fabrics for a certain period of time.The hardware and software platforms and the experimental methods were described,and the image processing and analysis as well as other related alg...     

Assessing the Pilling of Fabric by Image Analysis

In this paper, firstly, the image of pilling was pre - pro-cessed by image analysis technique, which based on the image's gray- scale statistical characters or mathemati-cal morphology. Then, the pilling of fabric was assessed synthetically by the size of pilling A,number of pilling N and morphology of pitting S. At the end, we tested the practicability of this method by testing knitgoods as a sample, and the result was satisfiable.     

基于图像分解的织物组织自动识别

利用维纳滤波从水平和垂直两个方向分解织物图像,经过合理的二值化,分别获得包含经纱和纬纱特征信息的子图像,从而计算经纬纱密度等参数.综合子图像的部分信息,可以确定织物组织点的位置,再利用每个组织点区域内经纬向纹理特征,判断织物组织类型.经过对平纹、斜纹、缎纹3种基本组织布样的实验,表明该方法可以很好地识别织物组织类型.     

应用微机图像处理技术测试织物悬垂性研究——织物悬垂图像测试方法

探索用图像处理技术测试织物的悬垂性能.这部分重点介绍采用伪中值滤波去除原始图像的噪声,选用流动阈值法作目标与背景分离,通过特征参数提取获得现有织物悬垂仪所能得到的各项悬垂性指标,并给出目标图像的某些悬垂形态与三维信息,为进一步建立用主客观相结合的评价织物悬垂性方法提供现代技术手段.     

织物起球等级客观评估的图像采集方法

研究了织物起球等级计算机视觉评估中单侧向照明、圆周向照明及多角度投影这3种方式下起球图像采集原理,并进行了包括规则、不规则及深色等多种织物起球图像采集的可靠性列表比较及分析.结果表明:圆周向照明采集方式为最佳方式;基于特征向量分析对多角度投影起球图像进行合成,是一种可行的采集方式;最适合起球图像评估的织物类型为非深色规则纹理织物.     

基于图像技术的迷彩面料颜色测量

颜色测量对于迷彩面料的色彩分析、产品设计、质量控制有着重要的指导意义。针对由织物组织纹理和图案的多样性造成测色难度增大的问题,提出一种迷彩面料图案分割的方法,并提取色彩信息加以分析。利用数码相机进行迷彩面料图像的采集,利用Mean Shift聚类算法将图像分割成不同颜色的色块,再用神经网络回归实现图像从RGB(red,green,blue)颜色空间到Lab颜色空间的转换,并通过正态分布法对迷彩颜色进行分析测量。试验结果表明:提出的图像处理方法可实现迷彩服面料颜色的自动分割;与Datacolor分光测色仪测色结果相比,正态分布法分析得到的平均色差不超过2。     

Assessing Texture of Slub-Yarn Fabric Using Image Analysis

The application of digital image processing to the classification of the slub-yarn texture is discussed. Texture of the slub-yarn fabric is analyzed by using the texture analysis techniques. The influence of the slub-yarn parameters on the fabric texture is discussed. Results indicate that texture of the slub-yarn fabric can be reliably measured using gray level co-occurrence matrix （GLCM） analysis. The four indices of GLCM, the angular second moment, the contrast, the inverse difference moment and the correlation, are sensitive to the change of the slub-yarn parameters, and can be regarded as the major indices for the texture.