基于阈值分割法的地下工程防水板孔隙结构识别

王庆国，杨其新，蒋雅君，杨　娟

(1.西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室，成都　610031；2.西南交通大学土木工程学院，成都　610031)



基于阈值分割法的地下工程防水板孔隙结构识别

王庆国1，2，杨其新1，2，蒋雅君1，2，杨娟1，2

(1.西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室，成都610031；2.西南交通大学土木工程学院，成都610031)

摘要：利用X射线CT技术扫描地下工程高密度聚乙烯(HDPE)防水板，基于阈值分割法对获得图像进行分割处理，探讨该种分割方法在图像处理中的适用性。对经过处理的防水板试样置于显微CT设备上进行扫描，获得系列二维切片图像，利用阈值分割法对其中单张图像进行处理，得到较为理想的二值图像，对图像中孔隙进行标记，据此进行孔隙结构分析。结果表明：处理后图像中的大小孔隙可以被清晰识别；孔隙面积、孔隙率及孔隙连通性等指标整体水平较低；小孔隙个数最多，且小孔隙在孔隙总面积中占有很大比例，孔隙面积与其个数与直径有关。研究结果证实利用阈值分割法对显微CT扫描图像进行分割处理是可行的，为地下工程防水板材料微观研究提供方法上的参考。

关键词：地下工程；防水板；阈值分割法；显微CT；孔隙结构

1概述

随着地下工程的大规模建造，由于其隐蔽特性，出现问题后维修的复杂性已经显现，造成了巨大的经济损失[1]。为确保正常服役期内地下工程的正常使用，增加结构主体的抗渗性，除采用防水混凝土外，一般还在混凝土面附加防水层，有效阻止了地下水进入结构内部，减缓了结构的损伤劣化速度。经过一定服役期的防水层，在很多情况下外观虽没有变化，但实际已失去防水能力。针对这种不能准确识别材料工作性态的问题，提出用显微CT扫描技术对其进行研究。

显微CT是计算机科学与物理学相结合发展的产物，它是一种新型的采用X射线成像原理进行高分辨率成像的设备，可以在不破环试样的情况下，对其进行高分辨率成像，目前已在科学研究和工业生产中获得了广泛应用[2]。显微CT也被应用于土木工程领域，借助于其对岩石(土)、混凝土及沥青等材料进行了大量的研究[3-6]，但用于防水材料进行研究的却很少[7-8]。

本文采用一种利用显微CT技术扫描防水材料进而进行孔隙特性识别的微观研究方法，选取高密度聚乙烯防水板(HDPE)为研究对象[9]，借助显微CT设备获取试样的扫描图像，利用Matlab数字图像处理软件使用阈值分割法对图像进行对象分割，获得了防水板试样的孔隙数据，为后期的研究提供思路和参考。

2材料和方法

2.1试验材料

HDPE防水板选用优质的聚乙烯原生树脂，主要成分为97.5%的高密度聚乙烯，约2.5%的碳黑、抗老化剂、抗氧剂、紫外线吸收剂、稳定剂等辅料，用先进的全自动土工生产设备，经3层共挤技术制成。该塑料防水板由于其具有优越的力学和防水性能指标，在地下工程尤其是交通隧道领域获得了广泛应用。

2.2研究方法

本文以该HDPE防水板为研究对象，首先剪取一组(3个)哑铃形试样，在pH=14的强碱中浸泡，然后取出在拉力试验机上经拉伸发生断裂后，从试验后试样上剪取一块约1 cm×1 cm尺寸的方形子样，放于显微CT设备平台上进行扫描，完成后可获得千余张序列二维切片图像，使用Matalab软件对所得图像进行处理，最后基于最终图像进行孔隙特性分析。

3试验设备

本次试验中的显微CT扫描设备采用卡尔蔡司X射线显微镜公司生产的VersaXRM-510扫描系统。该显微CT系统不需要SEM-EDS试验的抛光打磨等复杂工作，且具有非常高的分辨率和衬度，能根据试验需求，在一个很大的尺度范围内对试样进行无损成像，利用软件进行三维重构，从而实现3D的视场浏览，为科研和工业生产的微观研究提供了一个很好的解决方案。

传统CT系统分辨率参数主要取决于小焦点和高几何放大倍率，显微CT系统则是在传统CT系统的基础上，又添加了一个放大程序，它首先与传统CT一样对图像进行几何放大，当X射线到达探测器闪烁屏上后被转换为可见光，图像在此处被进行光学放大。该系统通过使用两级放大技术，成功实现了分辨率的进一步提高，甚至达到纳米级别，其工作原理如图1所示。

图1　VersaXRM-510的两级放大结构

显微CT系统进行多尺度扫描成像，其工作步骤跟一般CT扫描系统一样，主要靠全域搜寻和局部放大两个步骤来实现，即首先以较低分辨率采用搜寻模式扫描整个试样，然后以中等分辨率来确认感兴趣区域，再对感兴趣区域进行局部试样再取样，最后用更高的分辨率扫描这一更小的感兴趣区域。

4图像处理

显微CT设备扫描图像采用的分辨率为0.49 μm，扫描后得到969张952×993像素大小的序列图像，从中取出编号为953的图像进行处理，取出的原始图像如图2所示；为便于分析，对图像进行剪切，在中央位置截取400×400像素大小的矩形区域[10-11]，剪切后图像如图3所示。基于剪切后的矩形区域图像，变换成灰度图像，如图4所示，然后对其进行一系列处理，最后得到比较满意的图像，图像中孔隙和背景清晰分离[11-12]。图像处理流程如图5。

图2　扫描得到的原始图像

图3　剪切后的原始图像

图4　转换后的灰度图像

图5　图像处理流程

4.1图像分割原理

图像分割是指将图像按一定规则分成若干个互不重合的、具有相同或相似特征的区域。现有的图像分割方法很多，主要有基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。阈值分割是一种简单有效的图像分割方法，它应用极广，适用于目标与背景有明显对比的图像，通过选取恰当的阈值进行判定。若图像中某像素点灰度值大于或等于该值，则其属于目标；否则，像素点灰度值小于该值，其属于背景。目前确定合适阈值的方法有双峰法、迭代法和大律法等[13]，后两者主要靠计算机程序进行阈值的自动选取，对分割对象比较多的图像，容易造成对象区域的误判。因此采用双峰法，利用人工确定阈值对单张图像进行处理。

双峰法原理认为，图像是由目标和背景两部分组成，其灰度分布曲线可认为近似由2个正态分布函数叠加而成，其直方图上将会出现2个分离的峰值，如图6所示，那么在双峰之间必存在一波谷，波谷处灰度值就是该图像的分割阈值。

图6　双峰法原理

4.2分割前的图像处理

扫描及剪切后的图像为16位tiff图像，为利用灰度阈值分割法，把剪切后图像转换为8位灰度图像，该图像有256个色阶，并绘制灰度直方图，如图7所示。

图7　转换后的灰度图像直方图

从图4可以清晰看出，在图像中央部位有3个相同数量级大小的孔隙，其他区域分布有很多微小孔隙，孔隙和背景有比较明显的区分度。图7显示出了不同灰度区间内像素点的个数分布，像素点个数主要集中于灰度120～150区间，为便于进行后续的处理工作，故对直方图进行均衡化；同时，为提高图像目标对象与背景之间的灰度差，先于均衡化进行对比度增强，把图像中处于一定灰度区间的所有对象按线性原理扩展至整个灰度区间，对比度增强和均衡化后的图像分别如图8、图9所示。

由于各种可能的原因，图像中一定存在一些对分割有影响的噪点，故对图像进行二维中值滤波，尽量减弱或消除其影响，如图10所示。

图8　对比度增强后的灰度直方图

图9　均衡化后的灰度直方图

图10　中值滤波后的灰度直方图

4.3分割后的图像处理

按照双峰法取分割阈值的原理，得出双峰之间的峰谷值，从中值滤波后的灰度直方图中确定其值为8；利用获得的阈值对灰度图像进行二值化处理，把灰度图像转换为只有黑白两色的二值图像，如图11(a)所示，图中黑色像素点区域为孔隙，白色像素点区域为材料基质或添加物颗粒；为便于图像中孔隙对象的识别，对二值图像进行转置，如图11(b)所示。

对二值图像进行连通区域标识是图像识别成功与否的一个关键步骤，目前区域标识的方法较多，最常用方法是给每一个目标对象的所有连通像素以一个唯一的正整数来标记，这种标识法又叫标记、着色或连通区域标识[14]。连通区域标记的方法主要有4连通和8连通区域法，本文采用4连通区域法，对孔隙对象进行标记，提取相关孔隙参数，进行分析。对图像中孔隙使用4连通区域法标记后，把标记矩阵显示成假彩色索引图像，如图11(c)所示。

图11　阈值分割后各处理阶段的图像

5结果与讨论

5.1孔隙相关参数计算

8位灰度图像中，灰度值范围为0～255，孔隙和材料的灰度值都属于该范围内，每个像素点的灰度值对应于该处的物质密度。根据分割阈值把灰度图像转换成二值图像后，整个图像的灰度值为0或1，灰度值为0，表示该像素点是孔隙，灰度值为1，表示是基质材料或添加物颗粒。

定义图像中孔隙所占面积与总面积之比为孔隙率，该指标也可用图像像素数表示，即孔隙所占像素数与总像素数之比[10，12]，基于此建立计算公式如下

(1)

式中，N0为孔隙所占的像素数；N为试样的总像素数，其值为孔隙和材料所占像素数之和；n为孔隙率。

根据阈值分割后的二值图像，可计算得出孔隙所占像素数N0为4 186，试样总像素数N为160 801，代入公式(1)得孔隙率n，有关孔隙参数见表1。

表1　计算所得的孔隙相关参数

防水板孔隙率直接反映材料的密实度，并可在一定程度上反映其防水能力，孔隙率越小，材料密实度越大，其防水能力越强；孔隙连通性是表征材料中孔隙连通的特性，如果其值较高或形成通路，水分就可以沿着通路从防水板一侧流到另一侧，那么材料的防渗透功能也就意味着基本失效，

5.2等效直径相关参数计算

为进行更进一步的孔隙相关参数的统计分析和计算工作，对转置后图像中的白色像素点进行标记，如图11(c)所示。

为便于对HDPE防水板试样孔隙大小及其分布特征进行统计分析，引入等效直径概念，即将各孔隙截面看成面积等同的圆[15]，其计算公式如下

(2)

式中，D和A分别为单个孔隙的等效直径和面积。

利用式(2)计算防水板试样各孔隙等效直径，统计分析得出其最值、均值及标准差，见表2。对HDPE防水板试样孔隙在其不同直径区间的个数和面积分布进行统计，得到其相关关系，如图12和13所示。

表2　计算所得的孔隙等效直径相关参数

图12　各等效直径区间内孔隙个数分布

图13　各等效直径区间内孔隙面积分布

标准差是衡量各孔隙偏离其均值的程度，其值越大，说明各孔隙之间大小越不均匀，差异性越大。从表2可以看出，孔隙标准差为9.15 μm，孔隙直径最大值是最小值的20多倍，说明各孔隙尺寸相差较大，也可从图11中得到验证。

从表2和图12可以看出，防水板试样中孔隙最大值不超过12 μm，直径在0～2 μm的孔隙最多，且随着直径增大，孔隙个数急剧减小，直径超过4 μm的孔隙很少。

从图13可以看出，各直径区间内孔隙面积分布与孔隙个数和直径有关。直径0～1 μm的孔隙虽多，但是单个孔隙的直径很小，最终这些孔隙在总孔隙面积中所占比例并不大；直径1～4 μm的孔隙直径和个数都较大，因此占据了孔隙总面积的一半以上；直径超过4 μm的孔隙虽少，但是单孔隙直径较大，所以在孔隙总面积中也占有一定比例。

从前述分析可以看出，HDPE防水板属于高密度材料，在经过化学作用后，并在试验机上进行拉伸直至断裂，计算得其试样孔隙率和孔隙连通性分别为2.60%和10.99%，最大孔隙直径10 μm左右，且大部分孔隙为直径不超过1 μm小孔隙，这些指标都处于一个较低的水平，基本能保证材料防水性能的可靠发挥，证实了该材料是一种性能较为优异的致密防水材料。

由于试样中大部分孔隙直径都很小，分布在0～12 μm之间，其容易随机出现的概率很大，不同批次的样品，其孔隙相关指标差异会很大，这就对企业的生产工艺提出了很高的要求，只有确保HDPE防水板生产过程中产品的一致性，后面展开的系列研究工作及其成果才有较高的可信度。

6结论

(1)通过使用显微CT设备扫描经过处理的高密度聚乙烯HDPE防水板，可以得到高分辨率图像，其分辨率仅有0.49 μm，然后借助MATLAB图像处理软件，对其进行一系列处理后，最终获得较为满意的二值图像，可以清晰识别图像中的孔隙，并进行统计和分析。

(2)通过对图像中的孔隙个数、像素点及面积等进行统计和计算，得出该图像中孔隙个数为263，孔隙率为2.60%，孔隙连通性为10.99%，孔隙整体水平较低。

(3)通过引入等效直径指标，对孔隙个数及面积分布进行统计和分析，0～1 μm的小孔隙个数最多，1～4 μm的孔隙所占面积最大，孔隙面积与其个数与直径有关。

(4)通过对HDPE防水板试样的孔隙结构进行识别和量化计算，证实了该种方法的可行性，可为后期研究提供思路和手段。

(5)基于二维图像所得数据只能反映图像平面内的孔隙微结构，而建立三维重构模型并对其进行分析处理才能真正完全反映防水材料内部的微结构，因此该研究方法还需要进一步完善。

致谢：对卡尔蔡司X射线显微镜公司在显微CT扫描试验方面提供的大力帮助表示感谢。

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Identification of Pore Structure of Waterproof Board in Underground Engineering Based on Thresholding Method

WANG Qing-guo1，2, YANG Qi-xin1，2， JIANG Ya-jun1，2， YANG Juan1，2

(1. Key Laboratory of Transportation Tunnel Engineering， Ministry of Education， Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031， China; 2.School of Civil Engineering， Southwest Jiaotong University， Chengdu 610031， China)

Abstract：High Density Polyethylene (HDPE) waterproof board employed in underground engineering is scanned by X-ray computed tomography and the gained images are segmented and processed based on thresholding method. This paper focuses on the applicability of the segmentation method during image processing. After the processed waterproof board sample is scanned by micro-CT， a series of two-dimensional slice images are obtained. Single image is processed based on thresholding method to gain ideal binary images， and the pores in the image are marked to analyze the pore structure. The results show that both big and small pores in the processed image can be identified clearly; the overall level of the indexes such as pore area， porosity and pore connectivity is low; the number of small pores is big， small pores account for a large proportion in the total pore area and the pore area is related to the number and diameter of the pores. Research results confirm that it is feasible to segment and process micro-CT scanned images with thresholding method， which may provide a reference for microcosmic study on waterproof board in underground engineering.

Key words：Underground engineering; Waterproof board; Thresholding method; Micro-CT; Pore structure

文章编号：1004-2954(2016)05-0069-05

收稿日期：2015-09-21； 修回日期：2015-11-23

基金项目：国家自然科学基金资助项目(51178401，51108385)；国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2010CB732105)

作者简介：王庆国(1980—)，男，博士研究生，E-mail:qingguow@126.com。

中图分类号：TU57+5

文献标识码：A

DOI:10.13238/j.issn.1004-2954.2016.05.015