激光圖像在壓實土密度檢測中的應用

萬思蘭 李細榮 林碩

摘?要：闡述激光圖像在壓實土密度檢測中的原理，搭建激光圖像檢測壓實土密度裝置.圖像灰度在半徑上的變化率隨著壓實土密度的增加而變大，可實現壓實土安全無損檢測.

關鍵詞：激光圖像;壓實土;灰度

[中圖分類號]U416.1?[文獻標志碼]A

文章編號：1003-6180（2019）02-0025-03

壓實土密度檢測方法有環刀法和灌沙法，密度檢測時需要破壞壓實土壤，且精確度不高.核子密度儀法可以實現無損檢測，但會影響人的健康.[1-2]本文利用激光成像的方法來測量壓實土的密度，以實現安全無損檢測.

1?檢測原理

經過壓實后的土，如果光被散射的概率大，被吸收的概率就小，漫反射出表面組織的光就多些.如圖1所示，s^是方向的單位矢量，r處的單位長度是ds ，單位面積是dA;ω′為s^′方向的立體角， s^′是任意方向到單元體積的單位矢量，I（r，s^）為r處沿s^方向的輻射強度.

2?圖像采集系統

采用聯想臺式電腦、He-Ne激光器（波長632.8 nm，功率35 mW）、Basler相機、聚光透鏡和天創恒達TC540N1-L圖像采集卡搭建圖像采集系統.如圖2所示.圖像處理軟件采用C++.入射光束盡量接近垂直入射到壓實土表面.調試好試驗平臺，并用游標卡尺進行標定.不同密度的壓實土樣品由擊實試驗[3]得到，將所有的樣品逐個放入試驗平臺，并采集每個樣品的三個位置.圖2中.

3?激光圖像處理

傳感器采集到的原圖見圖3.通過基于灰度形態學的噪聲濾波、圖像二值化、基于二值形態學的濾波處理，處理結果見圖4-圖6.

圖像中的白色區域成為一個完整的區域.做邊緣檢測，找到一個標準的圓，從而找到光斑的中心.采用Sobel邊緣算子，將圖7所示的Sobel算子兩個模板在圖像移動，并在每個位置計算對應中心像素的梯度值，最后得到二值圖像的邊緣線[4]，如圖8所示.

得到圖像邊緣線后，通過圓擬合法擬合出光斑的近似圓及半徑[5]，如圖9所示.以光斑中心為圓心，提取不同半徑上的所有像素的灰度均值，得到不同半徑上灰度變化的梯度，如圖10所示.圖像灰度在半徑上的變化率隨著壓實土密度的增加而變大.

3?結束語

本文搭建了激光圖像檢測壓實土密度裝置，獲取圖像并進行圖像處理分析.圖像灰度在半徑上的變化率隨著壓實土密度的增加而變大，說明隨著壓實土密度的變化，其激光圖像的灰度變化率也會不同.

參考文獻

[1]Paul Martinsen， Peter Schaare. Measuring soluble solids distribution in kiwifruit using near-infrared imaging spectroscopy[J]. Postharvest Biology and Technology， 1998， 14：271-281.

[2]李細榮，徐東輝.壓實土壤組織中激光傳輸的蒙特卡羅仿真[J].牡丹江師范學院學報：自然科學版，2015，3：27-28.

[3]王樹文，閆成新，張廣序，等.數學形態學在圖像處理中的應用[J].計算機工程與應用，2004（32）：89-92.

[4]曹倩倩，黃袁升.遙感影像分類方法精度研究[J].牡丹江師范學院學報：自然科學版，2017（1）：37-38.

[5]邸旭，于偉莉，劉智穎，等.激光光斑中心位置計算方法的研究[J].長春理工大學學報：自然科學版，2008，31（3）：9-12.

編輯：琳莉