爆破裂紋形態統計的圖像特征提取技術研究

司劍峰 鐘東望 涂圣武 陳 晨 黃 雄

(1.武漢科技大學理學院，湖北 武漢 430065；2.武漢科技大學爆破技術研究中心，湖北 武漢 430065)

研究爆破裂縫擴展規律對于研究爆破破碎機理具有十分重要的意義。高速攝影技術具有較強的直觀性，對研究爆破裂紋擴展具有獨特優勢[1]，利用高速攝影機將裂紋發展過程進行拍攝、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間變化的規律。筆者曾采用高速攝影技術對混凝土邊坡模型單孔爆破進行模型試驗研究[2-4]，通過對關鍵點的跟蹤得到了自由面上裂紋寬度達到10 mm需要10 ms以上，并結合動態應變測試技術和電子起爆系統對鉆孔爆破孔間最佳延期時間進行了分析研究。在研究過程中發現，高速攝影對于再現爆破裂紋的發展過程十分有效，但由于拍攝光線、視角或爆破產生的粉塵等原因會影響拍攝的效果，很難清晰地再現爆破裂紋的發展過程。因此，本研究主要結合計算機圖像處理技術，處理其中有代表性的1組高速攝影圖片，對處理后的裂紋數據進行統計分析，從而方便分析爆破裂紋發展的規律。

MATLAB是國際公認的最優秀的科技應用軟件之一，具有編程簡單、數據可視化功能強、可操作性強等特點，而且配有功能強大、專業函數豐富的圖像處理工具箱，是進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境Guide，其功能與微軟軟件相似，可以方便地創建界面。利用其可視化的創建圖形窗口工具可方便地創建GUI應用程序，根據用戶設計的GUI布局，自動生成M文件的框架，用戶使用這一框架編織自己的應用程序[6]。

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

1 實驗介紹

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

圖1 不同時刻裂紋圖像

2 圖像處理技術

混凝土模型爆破裂紋是一個動態變化的過程，利用高速攝影機拍攝并進行分幅處理后對單張裂紋照片進行處理。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等[7-10]；隨著裂紋發展裂紋寬度逐漸增加、對比度逐漸增強、主裂紋逐漸成型，但易出現孤立塊體形成環形裂紋。為使目標圖像可以更客觀、方便進行數值計算分析，本研究利用MATLAB可視化的創建圖形窗口工具，設計了鉆孔爆破裂紋識別系統對裂紋圖像依次進行一系列處理。該系統包括灰度化處理、直方圖均衡化、中值濾波去噪、對比度增強、二值化處理、二值圖像濾波、裂紋識別、裂紋判斷、裂紋拼接、裂紋投影等功能。系統功能框架圖如圖2所示。

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

圖2 鉆孔爆破裂紋識別系統功能框架

圖3 直方圖均衡化

圖4 二值圖像濾波

圖5 裂紋識別

圖6 裂紋標記

3 二值化處理方法

在裂紋目標檢測的過程中，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進行圖像二值化處理。本程序中將0～255的灰度值標記為0～1，在0～1之間選取參數，來對已經灰度化的圖像進行二值化處理。在閾值之內的某像素目標標記為1，其余的標記為0。閾值選取通常有2種：全局閾值和自適應閾值。本程序中采用自定義和全局閾值的迭代法結合來選取閾值，綜合考慮圖像的整體灰度值和實際操作需求進行調整。步驟如下。

圖7 系統主界面及裂紋投影

(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F對圖像進行分割，得到2個像素集合分別為

(3)均值。計算像素集合G1和G2的灰度平均值u1和u2。

(4)迭代。根據u1和u2。計算新的閾值

重復步驟(2)—步驟(4)，直到閾值F收斂到某一范圍為止。

在本研究中，根據迭代的結果與實際處理需求將閾值設為0.25。

4 裂紋分析

本系統對裂紋的識別，裂紋圖像與原圖吻合較好。比照原圖發現，裂紋的初始階段識別情況要優于后期發展，分析產生原因是拍攝方位問題。在拍攝過程中隨著裂紋發展下部的混凝土部分產生剝落、分離，阻擋了拍攝視角，從而導致后期圖像處理結果出現有裂紋下部不連續的問題，整個主裂紋被分割為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的位置出現波峰，由于整個裂紋可歸納為縱向裂紋，且偏角很小，將該處的積分數值作為該位置裂紋數值。通過分析所有時刻裂紋圖像的行投影，筆者發現裂紋寬度值存在2個峰值，左邊一個峰值出現在橫坐標為35左右的位置，而右邊峰值因為混凝土模型碎片剝落導致統計出現誤差，故而不適宜作為裂紋寬度值統計的依據。根據拍攝比例尺進行畫面尺寸的校準，得到校準比例為1 Pixel=0.705 6 mm。由校準比與像素積分的乘積，即可得到該位置裂紋寬度值。

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

4.1 數據統計

對裂紋長度和面積結果進行統計如表1。本研究標記行投影中橫坐標為35 Pixel處對應的位置為A截面，統計得到A截面裂紋寬度值隨時間變化情況，如表1。

表1 裂紋長度、面積及A截面裂紋寬度值隨時間變化值

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

4.2 對比分析

文獻[1]中采用關鍵點跟蹤的方法對自由面上的關鍵點進行跟蹤統計分析，得到了裂紋寬度發展情況，本研究選取其不同時刻裂紋寬度值與表1的數據進行對比分析，曲線圖見圖8。

圖8 裂紋識別法及關鍵點跟蹤法統計的裂紋寬度值

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后裂紋擴展速度減慢。

通過觀察裂紋圖和投影圖發現，在行投影中橫坐標100的位置也存在一個波峰，對應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，從而使裂紋識別圖識別成了2個分枝裂紋，而我們參看后面幾幅原圖會發現，混凝土塊實際上已經完全脫離模型，在關鍵點跟蹤方法中脫離模型的混凝土塊寬度也被計算在裂紋寬度中，因此，本系統在對該位置的裂紋寬度進行統計時裂紋寬度值偏小。

5 結 論

(1)高速攝影對于再現爆破裂縫的發展過程十分有效，但由于拍攝光線、視角或爆破產生的粉塵等原因，高速攝影一般要結合計算機圖像處理。本研究基于MATLAB平臺，設計了鉆孔爆破裂紋識別系統，經過圖像特征提取技術處理后，得到的裂紋圖像與原圖相比，處理效果良好，也說明了該系統研究爆破裂紋是可行的。

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

(3)利用裂紋識別法不僅能提高圖片處理效率、不需要拍攝前期的試樣預處理工作，而且能夠得到裂紋長度與面積的信息，而關鍵點跟蹤法無法統計裂紋長度和面積信息，這對裂紋擴展規律的認識有重要意義。

(4)本實驗中混凝土模型由于其不透明性，導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，可以直接轉化為裂紋部分，但是具體的參數設計還有待繼續調試研究。

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