CN115639131B - 不同压力下散装粮堆孔隙表征方法 - Google Patents
不同压力下散装粮堆孔隙表征方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115639131B CN115639131B CN202211411718.0A CN202211411718A CN115639131B CN 115639131 B CN115639131 B CN 115639131B CN 202211411718 A CN202211411718 A CN 202211411718A CN 115639131 B CN115639131 B CN 115639131B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- grain
- pressure
- grain pile
- pore
- pile
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000011148 porous material Substances 0.000 title claims abstract description 122
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 64
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 15
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 11
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 claims description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 238000009877 rendering Methods 0.000 claims description 7
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000003325 tomography Methods 0.000 claims description 6
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 3
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 abstract description 8
- 230000008878 coupling Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 abstract description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 abstract description 3
- 238000003958 fumigation Methods 0.000 abstract description 3
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 abstract description 2
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 abstract description 2
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 description 140
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 69
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 11
- 241000209140 Triticum Species 0.000 description 10
- 235000021307 Triticum Nutrition 0.000 description 10
- QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N mercury Chemical compound [Hg] QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 9
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 7
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 7
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 6
- 229910052753 mercury Inorganic materials 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 5
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000010884 ion-beam technique Methods 0.000 description 3
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 3
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 238000011549 displacement method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 2
- 125000004435 hydrogen atom Chemical group [H]* 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000005399 mechanical ventilation Methods 0.000 description 2
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 2
- 238000013421 nuclear magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 2
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 2
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 2
- 238000012916 structural analysis Methods 0.000 description 2
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 238000004630 atomic force microscopy Methods 0.000 description 1
- 238000000418 atomic force spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002902 bimodal effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000000084 colloidal system Substances 0.000 description 1
- 238000001218 confocal laser scanning microscopy Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000011049 filling Methods 0.000 description 1
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 1
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 1
- 238000011068 loading method Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000007769 metal material Substances 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 238000000016 photochemical curing Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000007711 solidification Methods 0.000 description 1
- 230000008023 solidification Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Abstract
本发明属于粮食储存技术领域，具体涉及不同压力下散装粮堆孔隙表征方法。该方法包括S1：确定不同深度粮堆所需施加的压力；S2：获取不同深度模拟粮堆并进行粮堆样本封装；S3：不同深度粮堆样本灰度图像的获取；S4：对不同深度粮堆样本灰度图像进行重构获得二维切片图像，然后对二维切片图像进行降噪处理，接着对降噪后的图像进行阈值分割；S5：对分割后的图像进行三维重建及表征。本发明能够解决粮仓不同深度粮堆孔隙信息无法准确获取的难题，构建的孔隙模型为深入分析粮堆孔隙间温‑湿‑气多场耦合提供了基础，同时也能有效指导控制粮食仓储过程中通风、熏蒸等作业，减少粮食仓储过程中品质劣变。
Description
技术领域
本发明属于粮食储存技术领域，具体涉及不同压力下散装粮堆孔隙表征方法。
背景技术
粮食仓储周期较长，在储藏过程中常常会因为外部湿热空气通过孔隙透进粮堆引起粮食吸湿增温，导致害虫和微生物的大量繁殖，引起粮食的品质劣变和霉变，为了保障储藏过程中粮食的品质和安全，制定合理的机械通风和药物熏蒸方案至关重要。粮堆由粮食颗粒堆积形成，包含粮食籽粒和孔隙两部分，多颗籽粒(散装粮堆)属于典型的多孔介质，其内部复杂无序的孔隙结构是粮堆内气体、温度和水分传递的主要通道，获取粮堆孔隙形态结构信息是指导和优化机械通风、干燥、气调等粮食储藏手段有效实施的关键。
由于散装粮堆颗粒之间无黏结力，具有流动性，不同深度粮食籽粒的孔隙存在较大差异。对于大型粮仓来说，无法直接获取不同深度压力下的散装粮堆的真实孔隙信息。
目前针对多孔介质孔隙形态结构的获取方法有液体置换法，气体比重瓶法，压汞法，气体吸附法，铸体薄片法，核磁共振成像，扫描电子、透射、原子力显微镜成像，聚焦离子束和激光共聚焦扫描显微镜成像。
液体置换法是将样本倒入装有一定量液体(水、汞等)的容器中(量筒或比重瓶)，通过换算液面前后高度差来计算样本体积，进而计算样本间孔隙的体积。气体比重瓶法是通过通入气体前后装置间的压强差来换算孔隙的体积。这两种方法局限于多孔介质内部孔隙率的测量，无法获取孔隙大小、孔隙和孔喉的分布、连通性、迂曲度和孔喉形状等信息。
压汞法是利用外加压力迫使液体汞进入孔隙，通过测定进汞压力和进汞体积关系曲线，获取孔喉的综合毛细管力曲线，以获取孔径的尺寸分布。气体吸附法通过气体渗入脱气样品而产生侵入-挤出曲线，获取孔隙信息。压汞法适用于100nm～1000μm之间的孔隙，气体吸附法适用于<0.1μm之间的孔隙，粮堆孔隙的尺度在2mm左右，测量范围不符合。这两种方法间接获取孔隙孔径分布信息，不能直观获取孔隙结构特征，无法区分孔隙和喉道。
铸体薄片法用压力将有色胶体注入多孔介质，固化后制作多孔介质的切片，通过成像装置获取二维切片图像。这种方法虽然能直观观察孔隙结构信息，但需要人工切割、抛光和成像制作样本，效率低，容易损坏多孔介质内部精细的孔隙结构；精度差，获取有限的切片数量，切片数量和切片间厚度与精度有很大关系。
核磁共振成像主要是利用水中的氢质子来成像，氢质子自旋产生磁场，在外加磁场的作用下产生共振，测量添加射频和撤去射频过程中纵向矢量和横向矢量恢复时间信号进行成像，要求检测样本要有较多的水含量。这种方法空间分辨率低，干燥后的小麦籽粒含水量特别少，采集图像的空间分辨率低；成像质量差，采集装置少：用于扫描籽粒的仪器特别少。
扫描电子、透射、原子力显微镜多是利用聚焦很窄的高能入射电子束扫描物体表面，激发出次级电子物理信息，对物理信息进行收集成像；或是通过测量探针与样品表面原子力来获取样品表面信息。该方法的样本尺寸要求小，适用于纳米及微米级孔隙，尺度范围不适合多颗籽粒体。局限于样品局部二维表面孔隙，无法表征多孔介质三维形态结构信息。
聚焦离子束和激光共聚焦扫描显微镜可获取样本的超薄切片，样本被包埋在材料中，在电子显微镜中可以获得最大对比度。在对样本的二维表面进行成像后，离子束使得表层蒸发，然后对新的表层进行成像。这种方法可获取厚度有限的、分辨率达亚微米级样品结构图像，可用于纳米级孔隙研究，尺度范围不适合多颗籽粒体。
总的来说，目前常用的获取形态结构的技术手段主要存在以下问题：(1)液体和气体置换法：只能获取单一的孔隙度信息，无法获取孔隙和骨架的形态结构信息；(2)压汞法和气体吸附法：测量孔隙尺度范围在微纳米级，与粮堆需要测量的孔隙尺度不符。压汞法和气体吸附法能够获取孔隙形态结构(孔径大小)分布统计特性，不能获得直观的孔隙结构图像与组分分布等特征，无法区分孔隙和喉道；(3)铸体薄片：人工在浇铸制作切片时，容易造成切片折叠、变形、切片数量少、切片间距离大等问题，容易丢失细节信息，精度差；(4)显微成像：测量局限在二维表面孔隙，孔隙尺度在亚微米及微米级，与粮堆孔隙尺度不符，无法获取三维孔隙结构信息。
发明内容
本发明为了解决大型粮仓不同深度粮堆籽粒间孔隙无法测定和表征的问题，通过设计样本压力测量装置，依据《粮食平方仓设计规范》(GB 5020-2014)给出的平堆散装粮食对地面的竖向压强标准值计算公式及压力与压强的关系，计算出不同深度粮堆的压力值，通过加压装置加压，制作不同压力下的样本；然后采用基于X射线断层扫描法获取图像，构建散装粮堆的孔隙结构模型，实现粮堆内部籽粒和孔隙形态的可视化表达，接着以孔隙度为指标确定了能够有效表征孔隙结构的表征单元体(REV)尺寸，并分别从二维和三维对孔隙结构特征进行定量分析。
本发明的不同压力下散装粮堆孔隙表征方法，包括以下内容：
S1：确定不同深度粮堆所需施加的压力；
具体的，以不加压时的自然状态定义为深度0m，计算不同粮堆深度所需施加的压力。不同粮堆深度所需施加的压力计算公式为：F＝γhS，F为垂直于接触面的压力，γ为粮食重力密度，单位为kN/m3，h为粮堆深度，单位为m，S为粮食与压力测量装置的接触面积，单位为m2。
所述压力测量装置包括样品盒、底座和顶盖，所述底座上设置有第一凹槽，第一凹槽中设置有圆柱形样品盒，第一凹槽主要是定位的作用，将样品盒固定在相应的位置，使得对样品盒加压和扫描时不发生晃动。第一凹槽的直径和样品盒的外壁相适配，第一凹槽的外周设置有固定柱，固定柱上端开设有梯形螺纹，所述样品盒上方设置有顶盖，顶盖上方设置有第二凹槽，第二凹槽与加压装置的压头尺寸一致，保证压力面受力均匀。顶盖下方设置有压块，压块与样品盒内径相适配，压块主要是在外界施加压力的时候，通过压块向粮食籽粒传递压力。第二凹槽的外周设置有固定孔，底座上的固定柱与固定孔相适配，固定柱穿过固定孔后用螺母固定。
S2：获取不同深度模拟粮堆并进行粮堆样本封装；
将盛满粮食样品的压力测量装置置于压力传感器上，用压力机在顶盖施加相应的压力，并在保压状态下获取不同深度的模拟粮堆，然后进行模拟粮堆封装。具体操作步骤如下：
S2.1：将筛选后的粮食样品倒入压力测量装置中，保持粮食籽粒上平面平整，以保证施加压力的均匀性，将压力测量装置和压力传感器置于压力机平台上。
S2.2：对压力测量装置进行加压，达到步骤S1计算得到的最小粮堆深度所需施加的压力后保压5分钟，再次加压至该最小粮堆深度所需施加的压力，固定压力测量装置，完成最小粮堆深度的粮堆样本封装；按照上述操作步骤依次进行不同深度模拟粮堆的样本封装，每个深度做3个重复。
S3：不同深度粮堆样本灰度图像的获取；
具体采用X射线断层扫描系统获取不同深度粮堆样本灰度图像。
S4：对不同深度粮堆样本灰度图像进行重构获得二维切片图像，然后对二维切片图像进行降噪处理，接着对降噪后的图像进行阈值分割；具体操作如下：
S4.1：每个深度粮堆样本获取1688张二维切片图像，因为扫描区域包含没有籽粒的区域，所以导出时只保留0至1023张包含籽粒的二维切片图像，图像尺寸为1688*1688体素点。
S4.2：采用非局部均值滤波的算法对S4.1导出的二维切片图像进行降噪处理。
S4.3：采用全局阈值分割法和分水岭分割法对滤波后的图像进行阈值分割。主要是将籽粒外形轮廓与籽粒间的孔隙结构进行分割，并将孔隙特征进行提取。
S5：对分割后的图像进行三维重建及表征。
S5.1：采用体绘制的方法对S4得到的图像进行三维重建；
S5.2：选择孔隙率作为指标，通过分析孔隙率随着籽粒数字图像尺寸的变化规律来确定多颗籽粒表征单元体尺寸的大小。
在确定多颗籽粒表征单元体时，选择盒式计数法。选择图像的中心点作为盒式计数法的中心，在盒子中心一致的条件下，通过改变立方体盒子尺寸，得到不同盒子尺寸对应的孔隙率。具体的，以孔隙率Nj为指标，在一块以O为质心的多孔介质中，盒子的总体积为Vj，其中孔隙所占体积为Vi，则孔隙率为：通过以O为质心，不断减小Vj的尺寸，可以得到一系列的孔隙率值。
本发明的有益效果为：
本发明能够解决粮仓不同深度粮堆孔隙信息无法准确获取的难题，构建的孔隙模型为深入分析粮堆孔隙间温-湿-气多场耦合提供了基础，同时也能有效指导控制粮食仓储过程中通风、熏蒸等作业，减少粮食仓储过程中品质劣变。
附图说明
图1为本发明不同压力下散装粮堆孔隙表征方法的流程图。
图2为压力测量装置的结构示意图。图中，1为底座，11为第一凹槽，12为固定柱，2为样品盒，3为顶盖，31为第二凹槽，32为压块，33为固定孔。
图3为扫描切片图像。
图4为切片图像滤波处理前后对比图。
图5为全局阈值分割法和分水岭分割法对滤波后的图像阈值分割后的图。
图6为重构后的模型图。
图7为不同尺寸表征单元体模型。
图8为孔隙率与表征单元体尺寸的关系图。
图9为各样件切片图像面孔隙率图。
图10为体孔隙率随粮层深度变化图。
图11为不同深度模拟粮堆获取时的装置图。图中，样件为装有粮食样品的压力测量装置，柱塞和压头为压力机的部件。
具体实施方式
下面通过具体实施方式对本发明进行更加详细的说明，以便于对本发明技术方案的理解，但并不用于对本发明保护范围的限制。
实施例1不同压力下散装粮堆孔隙表征方法
1、压力测量装置设计
粮堆样本压力测量设计时需要考虑以下三点：①X射线断层扫描系统的视场范围对压力样本测量的尺寸有要求；②不能以金属材料制作压力样本测量，以免影响扫描图像质量；③需要实现加载指定压强达到模拟不同粮堆深度的功能要求。
如图2所示，本实施例的压力测量装置包括样品盒2、底座1和顶盖3，所述底座1上设置有第一凹槽11，第一凹槽11中设置有圆柱形样品盒2，第一凹槽11主要是定位的作用，将样品盒2固定在相应的位置，使得对样品盒2加压和扫描时不发生晃动。第一凹槽11的直径和样品盒2的外壁相适配，第一凹槽11的外周设置有固定柱12，固定柱12上端开设有梯形螺纹，所述样品盒2上方设置有顶盖3，顶盖3上方设置有第二凹槽31，第二凹槽31与加压装置(具体为压力机)的压头尺寸一致，保证压力面受力均匀。顶盖3下方设置有压块32，压块32与样品盒2内径相适配，压块32主要是在外界施加压力的时候，通过压块32向粮食籽粒传递压力。第二凹槽31的外周设置有固定孔33，底座1上的固定柱12与固定孔33相适配，固定柱12穿过固定孔33后用螺母固定。
本实施例的压力测量装置整体尺寸为100mm*100mm*93.5mm(长、宽、高)，螺母与螺栓联接依据GB/T 5796.1-2005《梯形螺纹第一部分：牙型》和GB 5796.2-2005《梯形螺纹第二部分：直径与螺纹系列》规定的梯形螺纹基本尺寸进行设计，梯形螺纹具有较强紧固自锁能力。施加于本压力测量装置的压力，可搭配压力机和压力传感器实现。
本实施例的压力测量装置各部分详细尺寸如下：
①样品盒：外壁直径为65mm，高度为60mm，壁厚为2.5mm；
②底座：底面直径为100mm，厚度为3.5mm，固定柱柱体直径为10mm，固定柱柱体长度为90mm，梯形螺纹公称直径为16mm，螺距为4mm；
③顶盖：顶盖上的第二凹槽直径为16.5mm，整体厚度12mm，压块直径为59.5mm，压块厚度为7mm；
④螺母：内螺纹小径为12mm，大径为14mm。
因为金属会对X射线产生干扰，严重影响图像质量，所以压力测量装置不能采用金属制作，本实施例选用以光敏树脂为原材料的光固化激光快速成型3D打印机进行压力测量装置整体结构的打印，既能避免金属部件的影响，又能大大提升制作周期。打印材料为ABS立体光敏树脂，该材料具有成型精度高、表面质量高、成型后不见机械强度高不易变形等特点，可以满足机构整体的强度要求。
2、确定不同深度粮堆所需施加的压力
研究表明，粮堆堆积高度较低时，底部竖向压力较小且较为均匀，随着堆积高度的增加，底部竖向压力逐渐增大并出现非均匀现象，同一粮层靠近仓壁的竖向压力会因为仓壁摩擦应力的存在相较于中心的竖向压力偏小。因为本实施例的压力测量装置模拟采样区域只有相较于整体粮仓来说，可以忽略非均匀性的影响，可以默认在采样区域压力是一致的。
假设采样平面位置位于散装粮仓中心位置，则依据《粮食平方仓设计规范》(GB5020-2014)给出的平堆散装粮食对地面竖向压强标准值计算公式Pvk＝γh(pvk为粮食对地面的竖向压强标准值，kN/m2；γ为粮食重力密度，kN/m3；h为粮堆深度，m)，以及压力与压强的关系F＝PS(F为垂直于接触面的压力，P为粮食对地面的竖向压强，S为粮食与地面的接触面积，由于本实施例是将粮食置于压力测量装置中进行施压，因此，S为粮食与压力测量装置的接触面积)，可得F＝γhS。
实验样本使用丰德存麦5号，其容重为794kg/m3，即重力密度γ为7781.2kN/m3，粮食与地面的接触面积S按样品盒内小麦的上平面计算为2.83E-3m2。选择粮堆深度0m～5m进行模拟，本实施例把不加压时的自然状态定义为0m，则6个粮堆深度(0、1、2、3、4、5m)对应的压强标准值及需要对样品盒内样品施加的压力如表1所示。
表1粮堆深度对应的压力值
3、获取不同深度模拟粮堆并进行粮堆样本封装
如图11所示，将盛满小麦样品的压力测量装置置于压力传感器上，然后用压力机在顶盖施加相应的压力，并在保压状态下获取不同深度的模拟粮堆。其中，所述压力传感器连接有数显表。
压力机选用青岛中机孚润生产的20T手动液压压力机，额定压力30mpa/15t，工作行程170mm。压力传感器组件包括轮辐压力传感器和CHB力值显示器，量程为0～500kg，精度0.03％，显示器接220V电源为压力传感器供电。为保证样品以相同方式倒入样品盒，使用漏斗将小麦样品均匀装满样品盒。
具体操作步骤如下：
(1)将筛选后的初始水分含量10％的丰德5号小麦样品通过漏斗均匀倒入样品盒中，然后将样品盒充分摇动压实，使小麦籽粒上平面尽可能平整以保证顶盖施加压力的均匀性，顶盖盖上后将装置整体和压力传感器置于压力机平台上。
(2)将CHB力值显示器通电并校准调零，将压力机的压头对准顶盖中心，摇动压力机液压杆进行加压，同时观察CHB力值显示器数值，达到22N(44N、66N、88N、110N、0N)后保压5分钟，再次加压至设定压力值(因为首次加压，粮堆内部孔隙会因为压力而减小，籽粒下沉，导致上表面施加压力减小)，然后拧紧加压螺母完成样件制作。按照上述操作步骤依次进行6个粮堆深度粮层的模拟样件，每个深度做3个模拟样件，分别标号为样件1至样件18，共18个样件。深度0m的样件就是加压为0N、自然放满状态的样件。
4、不同深度样本灰度图像的获取
不同深度样本灰度图像采用X射线断层扫描系统获取。X射线断层扫描系统主要由X射线发射器、样品控制台和平板探测器组成。样品台可进行高精度的定位和旋转，X射线以不同的方向沿着不同的路径穿过物体，探测器用于接收X射线信号，随着样品旋转角度的变化，获取一系列的二维投影图像。采用BRUKER生产的SKYSCAN1275型微米X射线断层扫描系统(MicroCT)开展散装小麦粮堆内孔隙结构三维微观成像工作。
5、图像重构、降噪和阈值分割处理
X射线断层扫描完成后对投影图像进行重构可获取一系列二维切片图像，如图3所示，每个样本获取约1688张二维切片图像，因为扫描区域包含没有籽粒的区域，所以导出时只保留0至1023张包含籽粒的切片图像，图像尺寸为1688*1688体素点。由于不同物质对X射线能量的吸收不同，在切片中会呈现出不同的灰度值，灰色为高密度的籽粒，黑色为低密度的孔隙结构。
为了进一步提高孔隙图像的质量，突出图像中籽粒与孔隙交界边缘轮廓特征，以便能够更加准确的分割提取出孔隙结构，本实施例采用非局部均值滤波的算法对图像进行降噪处理，它除了能够在去除噪声的同时能有效保存图像的主要几何结构，还能更好的保留图像的细微结构和问题信息，如图4所示。
接着对滤波后的图像进行阈值分割。在对样件二维切片图像进行分割时，主要是将籽粒外形轮廓与籽粒间的孔隙结构进行分割，并将孔隙特征进行提取。要保证孔隙结构模型的精度就必须保证对颗粒的边缘轮廓信息提取的准确性。
模拟散装粮堆的二维灰度图像主要由灰度值较高的籽粒和灰度值较低的孔隙构成，其灰度直方图呈典型的双峰分布，低灰度值的波峰代表孔隙，高灰度值的波峰代表小麦籽粒，分割的目的是区分籽粒体和孔隙，因此采用多孔介质常用的分割手段：全局阈值分割法和分水岭分割法。采用全局阈值分割法和分水岭分割法对滤波后的图像进行阈值分割后的图像如图5所示。
6、三维重建及表征
粮堆的二维图像完成分割后，需要通过对二维图像重建实现孔隙结构的三维重建。基于二维断层图像的三维重建方法主要分为体绘制和面绘制。体绘制是通过光线投射法来完成图像的三维重构，它是直接对三维空间中的每个立方体体素进行处理转换为三维图像。体绘制能够很好的再现体数据的三维特性信息和细节，反映物体模型内部结构特征。图6即为采用体绘制的方法进行三维重建得到的模型图。
然后，选择孔隙率作为指标，通过分析孔隙率随着籽粒数字图像尺寸的变化规律来确定多颗籽粒表征单元体尺寸的大小。在确定多颗籽粒表征单元体时，选择目前常用的盒式计数法。选择图像的中心点作为盒式计数法的中心，在盒子中心一致的条件下，通过改变立方体盒子尺寸，得到不同盒子尺寸对应的孔隙率。
具体的，以孔隙率Nj为指标，在一块以O为质心的多孔介质中，盒子的总体积为Vj，其中孔隙所占体积为Vi，则孔隙率为：通过以O为质心，不断减小Vj的尺寸，可以得到一系列的孔隙率值。
本实施例依次选择如图7所示的不同的盒子尺寸(150*150*150、300*300*300、450*450*450、600*600*600、750*750*750、900*900*900)并计算对应的孔隙率，对图像通过分析立方体盒子尺寸变化与其对应的孔隙率值变化规律。由图8可以明显看出，在盒子尺寸较小时，孔隙率计算值波动较大，主要是由较小尺寸区域内孔隙分布的不均匀性造成的。
从孔隙率与表征单元体尺寸的关系图(图8)可以看出，随着盒子尺寸增加，接近V0时，孔隙率曲线会趋于稳定，会在值附近轻微波动，所以V0的尺寸即是所需要确定的REV(表征单元体)尺寸。本实施例通过计算得到，当孔隙率趋于稳定时，V0的值为500个体素点，也就是说当表征单元体边长尺寸大于等于500个体素点时，都可以作为表征单元体开展下一步的研究。
实施例2孔隙二维结构分析
(1)不同深度孔隙率计算
粮食孔隙率是指粮堆中孔隙体积与粮堆总体积的比值，表达式如下：
式中，为孔隙率；Vp为孔隙体积；Vb为样件总体积；Vs为籽粒体积。在分辨率相同的切片图像中，孔隙体积和籽粒体积分别对应于不同颜色区域的像素体积，且每个像素代表的尺寸是相同的，所以上式可以变为：
式中，Np为孔隙像素数目；Nb为切片图像总像素数目；Ns为籽粒像素数目。
在Avizo软件中，通过对不同深度的粮堆孔隙结构模型进行连通性分析后，剔除孤立孔隙，获得连通孔隙信息，利用上式求出各个样本的孔隙率，从而得到不同深度粮堆孔隙率。
(2)孔隙二维结构分析
选择尺寸为500*500*500立方体像素的表征单元体进行孔隙二维结构的分析。
对二维CT切片图像进行阈值分割，一般临界灰度值上下可分为两个区间，临界值之上的区域为籽粒，临界值之下的区域为孔隙。再对其进行二值化处理，孔隙二值化为0，籽粒二值化为255。依次统计每张切片图像上各部分像素点数量，然后依据最小像素点的尺寸可计算出在单张切片上对应的面积，单张切片图像中孔隙的像素数量与总像素点数量之比即为单张二维图像的孔隙率通过对试样的二维切片图像进行统计分析，得到试样各切片的面孔隙率。图9(a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)分别为0～5m粮层深度的各个样件对应的切片序号与面孔隙率关系图。
由图9可以看出，单张切片面孔隙率大体在0.32～0.38之间波动，可以很明显的看出在粮层深度较低时，样件不同切片层的面孔隙率相较于高粮层深度出现了更为明显的波动，猜测是因为粮层深度低时，压强较小，对粮堆内部小麦的挤压力较小，部分区域粮食没被压实，导致局部孔隙过大的情况。因此在对粮堆孔隙结构进行研究时，不能只研究单一截面的孔隙特征参数，可能会存在较大误差。
实施例3孔隙三维结构分析
(1)连通性分析
基于26连通方式对粮堆孔隙结构模型在进行连通性分析，像素点在空间中以矩阵形式均匀分布，假如中心位置处的像素点与其四周矩阵空间内26个像素点中的任意一个像素点类型相同，则认为两个像素点之间是连通的。在Avizo软件中完成连通性分析后，孔隙被划分为连通孔隙和孤立孔隙，通过连通性分析剔除孤立孔隙，获取连通孔隙的几何结构。
(2)孔隙参数分析
选择表征单元体尺寸为500*500*500体素，分别对18个样件的孔隙结构模型进行孤立孔隙和连通孔隙的提取和参数分析，在处理数据时，将每个深度对应的三个样件数据取平均，减小误差保证统计计算的准确性，具体参数见表2各粮堆深度样件孔隙参数。
由图表(图10，表2)可以看出，籽粒体中籽粒体积约占总体积的64.4％左右，孤立孔隙约占总体积的0.2％左右，连通孔隙占35.4％左右。随着粮堆深度的增加，连通孔隙的体积在逐渐减小，体积由2865.19降低至2770.39，有效孔隙率由35.99％降低至34.63％，与量筒法测量的样品孔隙率34.81％相比，相对误差小于5％，所以可以证明X断层扫描技术和图像处理技术在提取散装粮堆孔隙结构方面的可行性及准确性。
表2各粮堆深度样件孔隙参数
以上所述之实施例，只是本发明的较佳实施例而已，并非限制本发明的实施范围，故凡依本发明专利范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均应包括于本发明申请专利范围内。
Claims (7)
1.不同压力下散装粮堆孔隙表征方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：确定不同深度粮堆所需施加的压力；
S2：获取不同深度模拟粮堆并进行粮堆样本封装；
S3：不同深度粮堆样本灰度图像的获取；步骤S3采用X射线断层扫描系统获取不同深度粮堆样本灰度图像；
S4：对不同深度粮堆样本灰度图像进行重构获得二维切片图像，然后对二维切片图像进行降噪处理，接着对降噪后的图像进行阈值分割；
S5：对分割后的图像进行三维重建及表征，S5的操作步骤如下：
S5.1：采用体绘制的方法对S4得到的图像进行三维重建；S5.2：选择孔隙率作为指标，通过分析孔隙率随着籽粒数字图像尺寸的变化规律来确定多颗籽粒表征单元体尺寸的大小，并分别从二维和三维对孔隙结构特征进行定量分析，从三维对孔隙结构特征进行定量分析包括连通性分析和孔隙参数分析，完成连通性分析后，孔隙被划分为连通孔隙和孤立孔隙；孔隙参数包括籽粒体积、孤立孔隙体积、连通孔隙体积、有效孔隙率；
在确定多颗籽粒表征单元体尺寸的大小时，采用盒式计数法：选择图像的中心点作为盒式计数法的中心，在盒子中心一致的条件下，通过改变立方体盒子尺寸，得到不同盒子尺寸对应的孔隙率。
2.根据权利要求1所述的不同压力下散装粮堆孔隙表征方法，其特征在于，S1具体为：
以不加压时的自然状态定义为深度0m，计算不同粮堆深度所需施加的压力；不同粮堆深度所需施加的压力计算公式为：F＝γhS，F为垂直于接触面的压力，γ为粮食重力密度，单位为kN/m3，h为粮堆深度，单位为m，S为粮食与压力测量装置的接触面积，单位为m2。
3.根据权利要求2所述的不同压力下散装粮堆孔隙表征方法，其特征在于，
所述压力测量装置包括样品盒、底座和顶盖，所述底座上设置有第一凹槽，第一凹槽中设置有圆柱形样品盒，第一凹槽的直径和样品盒的外壁相适配，第一凹槽的外周设置有固定柱，固定柱上端开设有梯形螺纹，所述样品盒上方设置有顶盖，顶盖上方设置有第二凹槽，顶盖下方设置有压块，压块与样品盒内径相适配，第二凹槽的外周设置有固定孔，底座上的固定柱与固定孔相适配，固定柱穿过固定孔后用螺母固定。
4.根据权利要求1所述的不同压力下散装粮堆孔隙表征方法，其特征在于，
S2具体为：将盛满粮食样品的压力测量装置置于压力传感器上，用压力机在压力测量装置施加相应的压力，并在保压状态下获取不同深度的模拟粮堆，然后进行模拟粮堆封装。
5.根据权利要求1所述的不同压力下散装粮堆孔隙表征方法，其特征在于，
S2操作步骤如下：
S2.1：将筛选后的粮食样品倒入压力测量装置中，保持粮食籽粒上平面平整，将压力测量装置和压力传感器置于压力机平台上；
S2.2：对压力测量装置进行加压，达到步骤S1计算得到的最小粮堆深度所需施加的压力后保压5分钟，再次加压至该最小粮堆深度所需施加的压力，固定压力测量装置，完成最小粮堆深度的粮堆样本封装；按照上述操作步骤依次进行不同深度模拟粮堆的样本封装，每个深度做3个重复。
6.根据权利要求1所述的不同压力下散装粮堆孔隙表征方法，其特征在于，S4的操作步骤如下：
S4.1：每个深度粮堆样本获取1688张二维切片图像，导出时只保留0至1023张包含籽粒的二维切片图像，图像尺寸为1688*1688体素点；
S4.2：采用非局部均值滤波的算法对S4.1导出的二维切片图像进行降噪处理；
S4.3：采用全局阈值分割法和分水岭分割法对滤波后的图像进行阈值分割，使得籽粒外形轮廓与籽粒间的孔隙结构分割开，并将孔隙特征进行提取。
7.根据权利要求1所述的不同压力下散装粮堆孔隙表征方法，其特征在于，
以孔隙率Nj为指标，在一块以O为质心的多孔介质中，盒子的总体积为Vj，其中孔隙所占体积为Vi，则孔隙率为：通过以O为质心，不断减小Vj的尺寸，可以得到一系列的孔隙率值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211411718.0A CN115639131B (zh) | 2022-11-11 | 2022-11-11 | 不同压力下散装粮堆孔隙表征方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211411718.0A CN115639131B (zh) | 2022-11-11 | 2022-11-11 | 不同压力下散装粮堆孔隙表征方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115639131A CN115639131A (zh) | 2023-01-24 |
| CN115639131B true CN115639131B (zh) | 2023-11-24 |
Family
ID=84948222
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211411718.0A Active CN115639131B (zh) | 2022-11-11 | 2022-11-11 | 不同压力下散装粮堆孔隙表征方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115639131B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116482002B (zh) * | 2023-06-19 | 2023-08-18 | 中粮资本科技有限责任公司 | 一种基于粮堆形态变化的粮食数量检测装置及其检测方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108387500A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-08-10 | 东北大学 | 一种对非球形颗粒堆积体系中局部孔隙结构定量表征的方法 |
| CN108414364A (zh) * | 2018-02-11 | 2018-08-17 | 河南工业大学 | 一种粮堆测试装置及采用该装置测量粮堆压缩变形和粮堆界面压力的方法 |
| WO2020125828A1 (de) * | 2018-12-18 | 2020-06-25 | Forschungszentrum Jülich GmbH | Vorrichtung und verfahren zur bestimmung des volumens und der porosität von objekten und schüttgütern |
-
2022
- 2022-11-11 CN CN202211411718.0A patent/CN115639131B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108414364A (zh) * | 2018-02-11 | 2018-08-17 | 河南工业大学 | 一种粮堆测试装置及采用该装置测量粮堆压缩变形和粮堆界面压力的方法 |
| CN108387500A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-08-10 | 东北大学 | 一种对非球形颗粒堆积体系中局部孔隙结构定量表征的方法 |
| WO2020125828A1 (de) * | 2018-12-18 | 2020-06-25 | Forschungszentrum Jülich GmbH | Vorrichtung und verfahren zur bestimmung des volumens und der porosität von objekten und schüttgütern |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于CT扫描的尾矿细观结构表征研究;李丹等;武汉大学学报(工学版)(07);575-582页 * |
| 基于数字图像技术的粮堆压力与孔隙率关系研究;边浩等;《河南工业大学学报( 自然科学版)》;108-111、120页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115639131A (zh) | 2023-01-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN115639131B (zh) | 不同压力下散装粮堆孔隙表征方法 | |
| Karatza et al. | Evolution of deformation and breakage in sand studied using X-ray tomography | |
| CN105372168B (zh) | 一种混凝土孔隙三维结构的构建方法 | |
| Thiele et al. | Nano-morphology of a polymer electrolyte fuel cell catalyst layer—imaging, reconstruction and analysis | |
| CN113706603B (zh) | 页岩有机质孔隙连通性分类表征的方法 | |
| Riedel et al. | Water retention behaviour explored by X-ray CT analysis | |
| CN113129275B (zh) | 一种基于岩土体材料数字图像三维结构表征方法 | |
| Wang et al. | A micro-investigation of unsaturated sand in mini-triaxial compression based on micro-CT image analysis | |
| Yang et al. | Optimization and evaluation of metal injection molding by using X-ray tomography | |
| CN108061697A (zh) | 土体三维孔隙率计算方法 | |
| Timpano et al. | Characterization of open-cellular polymeric foams using micro-computed tomography | |
| CN108387500A (zh) | 一种对非球形颗粒堆积体系中局部孔隙结构定量表征的方法 | |
| Ma et al. | X-ray microtomographic study of nanoclay-polypropylene foams | |
| CN113640324B (zh) | 一种结合断层扫描成像与增强造影的局部孔隙率表征方法 | |
| CN114152511A (zh) | 盾体注浆浆液-土复合体压缩模量和注浆率的测算方法 | |
| Lombardo et al. | A casting method using contrast-enhanced diethylphthalate for micro-computed tomography of snow | |
| CN113390905A (zh) | 一种基于ct扫描技术量化土壤团聚体孔隙空间结构方法 | |
| CN110310296B (zh) | 一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法 | |
| CN109187600B (zh) | 一种利用图像学参数计算土体构度值的方法 | |
| CN114062073A (zh) | Cbr试件的压实成型方法 | |
| Peth et al. | Dynamics of soil pore space structure investigated by X-ray microtomography | |
| CN208818588U (zh) | 一种ct-固结仪 | |
| Ngan-Tillard et al. | Application of x-ray computed tomography to cone penetration tests in sands | |
| Yang et al. | Bulk observation of aluminum green compacts by way of X-ray tomography | |
| Ge et al. | Study of the pore structure characteristics of soybean grain piles using image processing technology. |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |