专利名称：：一种水泥基材料收缩与开裂性能检测方法及装置的制作方法
技术领域：
：本发明涉及材料检测领域，具体涉及一种对水泥基材料收縮开裂性能进行检测的方法及装置。
背景技术：
：水泥生产技术以及混凝土配制技术中，水泥基材料的收縮、开裂现象会严重影响材料的体积稳定性和耐久性能，也是国内外学者研究的热点。尽管相关的测试方法很多，如利用基于长度、体积变化的接触式方法，基于传感器及光学原理的非接触式方法进行收縮性能的测量，但是现有测试方法各有优缺点接触式方法设备简单，但精度较低、易受操作人员主观因素影响；非接触式方法在精度上具有优势，但存在实际操作过程较为复杂、成本高等问题，而且两种方法都只是适用于不同阶段收縮的测量。随着技术进步，水泥混凝土传统的测试、评价手段得到了进一步完善，较多全新的、或者交叉学科中的研究方法也在水泥混凝土的测试、监测及评价中得到了充分应用，数字图像处理技术就是应用较为成功的一种技术，如利用数字图像分析软件中的频率直方图功能对混凝土待测区域中的气孔进行分类测试，来评价混凝土结构中的孔结构特征；利用背散射电子图像(BSEI)分析技术对抛光后的试样断面进行图像分析，对未水化水泥熟料进行观察，根据每幅图像中所有表示未水化水泥相的像素值，进行水化程度的测试。耿飞利用Delphi语言编写了"裂缝图片分析软件"，进行混凝土塑性裂缝特征的观察与评价(东南大学硕士学位论文)，但由于该软件主要是针对裂缝特征的观察和评价，在精度上存在很大的缺陷(由于取像工具的限制，其图像分辨率为640X480Pixels，实际精度为毫米级)，如果用来进行收縮测量的话，其精度是远远不够的。
发明内容本发明的目的在于提供一种能够基于数字图像处理技术对水泥基材料收縮与开裂性能进行检测以及评价的系统。本发明提供的一种水泥基材料收縮与开裂性能检测系统，主要包括图像采集、图像处理、结果显示及通信等单元，图像采集单元将采集到的图像通过通信单元传输到计算机的图像处理单元中，图像经过处理，结果通过结果显示单元输出；其特征在于所述图像处理单元包括图像预处理单元、图像增强单元及图像分析单元，其中图像预处理单元完成图像的灰度转换、有效区域的选择和剪切；图像增强单元依次通过平滑处理去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，通过锐化处理使图像灰度反差增强并形成完整的边界，通过灰度形态学操作对边界及边界所包围的图像进行特征突出处理，使待研究对象在黑白图像中以与背景图像完全相反的颜色呈现，并与背景图像剥离；图像分析单元完成特征提取以及裂缝宽度和收縮值的计算。所述水泥基材料收縮与开裂性能检测系统中，图像处理单元功能是通过MATLAB语言形成的图像处理软件在计算机中运载而实现。所述水泥基材料收縮与开裂性能检测系统中，针对收縮性能检测，所述图像增强单元中，最后还包括插值縮放处理提高图像的分辨率；图像分析单元依据经插值縮放处理后的图将进行特征提取与计算。所述基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测系统中，所述计算机最低配置为IntelCore2CPU、1G以上内存、512M以上硬盘空间、32-位0penGL显示卡。所述与图像采集单元连接的图像采集设备分辨率为700万以上像素。所述水泥基材料收縮与开裂性能检测系统中，还包括评价单元，以完成图像处理单元的计算结果与评价单元中装载的基准数据之间的比较，并给出评价意见，通过显示单元输出。本发明另一目的在于提供一种精确度高的基于数字图像处理技术对水泥基材料收縮与开裂性能进行检测的方法。本发明基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测方法，使用以上所述水泥基材料收縮与开裂性能检测系统，包括以下步骤1)、利用与图像采集单元相连的图像采集设备对试样进行图像采集；2)、采集到的图像通过数据线传输到计算机的图像处理单元中；3)、图像依次经过图像预处理、图像增强及图像分析得到水泥基材料裂缝宽度和收縮值的计算结果；4)将结果通过与显示单元连接的输出设备输出。所述基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测方法中，步骤3)中还包括将计算结果与基准数据之间的比较过程，并给出评价结果。具体的所述基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测方法中，针对收縮性能检测，所述步骤3)顺序包括以下操作图像剪切选择包括两基准点在内的合适区域，将涵盖基准点的区域从原图像中分离；灰度转换消除图像的色调和饱和度信息而保持图像的亮度，把真彩图像转化为灰度图像；平滑处理去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息，采用高斯低通滤波、维纳滤波及均值滤波实现线性平滑；锐化处理使图像灰度反差增强并形成完整的边界，将基准点从图像中分离出来；灰度形态学操作对边界及边界所包围的图像进行特征突出处理，使待研究对象在黑白图像中以与背景图像完全相反的颜色呈现，达到与背景图像剥离的效果；插值縮放处理利用nearest算法对图像进行放大，在不降低图像质量的前提下增加图像的分辨率；收縮值测量与计算以t为0时刻的图像中两基准点之间像素值的差为初始长度L。，分别测量t时刻两基准点之间像素值的差为检测长度Lt，计算其差值为t龄期时材料的收縮值e;e=(L。-Lt)5具体的所述基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测方法中，针对开裂性能检测，所述步骤3)顺序包括以下操作图像剪切选择有裂缝的合适区域，将涵盖裂缝的区域从原图像中分离；灰度转换消除图像的色调和饱和度信息而保持图像的亮度，把真彩图像转化为灰度图像；平滑处理去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息，采用高斯低通滤波、维纳滤波及均值滤波实现线性平滑；锐化处理使图像灰度反差增强并形成完整的边界，将裂缝从图像中分离出来；灰度形态学操作对边界及边界所包围的图像进行特征突出处理，使待研究对象在黑白图像中以与背景图像完全相反的颜色呈现，达到与背景图像剥离的效果；裂缝面积测量获取裂缝区域包含的像素个数，用像素数目乘以每个像素对应的真实的面积；裂缝宽度测量对裂缝区域进行边界提取操作以得到裂缝周长数值，再用裂缝面积除以长度，得到裂缝平均宽度。采用以上方案，本发明基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测方法，其中图像经过预处理和增强操作后，运算量减少，图像分辨率提高，可以实现对材料收縮和开裂两种性能的检测。本发明基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测系统，设计合理，布局紧凑，能很好地完成检测全过程。本发明具有适用范围广(适用于净浆、砂浆、混凝土)、结构稳定、可视化分析、多通道、精度高(20ym)、经济性好、可全程评价收縮与开裂性能的优点。图1-1:为本发明中图像采集装置整体结构示意图。图1-2:为本发明中图像采集装置支承架构示意图。图1-3:为本发明中图像采集装置样品承放板。图l-4a:为本发明中图像采集装置横向位移控制杆分解图。图l-4b:为本发明中图像采集装置横向位移控制杆与滑槽连接示意图。图1-5:为本发明中图像采集装置位移调控器结构左视图、右视图和正视图。图1-6:为本发明中图像采集装置纵向位移控制杆。图1-7:为本发明中图像采集装置取像设备夹具结构示意图。图2为本发明基于数字图像处理的水泥基材料收縮开裂性能检测系统基本组成图。图3为本发明中图像处理构成图。图3-1为采集装置采集并传输到计算机的试样原始图像；图3-2为图3-1图像经手动剪切后示意图；图3-3为图3-2图像经灰度转换后效果示意图；图3-4为图3-3图像经增强后效果示意图；图3-5为图3-4图像X轴方向最大显示像素值；图3-6为图3-5图像插值縮放后X轴方向最大显示像素值；图3-7为采集装置采集并传输到计算机的裂缝原始图像；图3-8为图3-7经二值化处理后裂缝图像。图4为本发明中所用的检测流程图。图5为本发明对裂缝检测实例曲线图。具体实施例方式本发明采用数字图像处理技术，利用相关装置采集、传输、处理、分析数字图像，针对材料计算收縮、开裂的特征，描述收縮、开裂发展的趋势，并针对水泥混凝土的组成形式，对原材料影响其收縮与开裂发展的程度及趋势进行评价，从而得到材料收縮与开裂性能的检测和评价结果。—、水泥基材料收縮与开裂性能检测评价系统本发明基于数字图像处理的水泥基材料收縮开裂性能检测系统，其基本组成参见图2所示，主要包括图像采集、图像处理、分析评价、结果显示及通信等五个单元，其中，图像采集通过图像采集装置(参见下述)完成，采集到的图像通过通信单元传输到计算机的图像处理单元中，图像经过一系列处理，计算机通过特征提取进行裂缝宽度计算和收縮性能分析评价，结果通过结果显示单元输出。以下对主要功能单元进行进一步描述。1.图像采集图像采集单元完成不同时间点时试样图像的采集。目前图像采集设备有数码相机(基于CCD或CMOS原理)及摄像机等。因为计算机中用图像分辨率来描绘图像的大小等特征，分辨率又与采集设备的最大像素值密切相关，其大小直接影响到图像的显示质量，因此，为了满足图像分析的需要，尽可能地使用高分辨率的图像采集设备。本发明中图像采集使用700万以上像素CCD数码相机进行。对收縮性能的测量来说，所有图像的采集必须是在相同的采像环境、研究对象与图像采像设备保持相对位置绝对恒定的前提下进行，这样才能保证研究对象具有相同的基准点，测量结果才更准确、科学。因此，根据水泥基材料的特点，本发明设计如图1-1至图l-7所示的图像采集装置。如图l-l所示，该图像采集装置包含支承架l、横向位移控制杆2、纵向位移控制杆3、位移调控器4和取像设备夹具5。其中，横向位移控制杆2和纵向位移控制杆3相互垂直架设在支承架1上，横向位移控制杆2和纵向位移控制杆3之间通过位移调控器4连接，取像设备夹具5固定连接在纵向位移控制杆3的最底端。如图l-2所示，其中支承架1由基座11、立柱12、顶架14构成，其中基座11和顶架14通过与立柱12焊接而组成了支承架1;在顶架14的任意相对两边框的中部开设有滑槽13。如图l-4a和图l-4b所示，横向位移控制杆2设一个位移控制杆24，在位移控制杆24的两端上设有螺纹23，横向位移控制杆2还设有与螺纹23相互螺接的多个螺母21和多个垫片22;在本实施例中所述的螺母21、垫片22为4对，其中的螺母21、垫片22中的两对分别置于位移控制杆24两端的螺纹23上，在滑槽13的内侧，螺母21、垫片22与螺纹23螺接，位移控制杆24穿入支承架1的滑槽13，另外的两对螺母21、垫片22从滑槽13外侧将控制杆固定住。如图1-5所示，为本发明位移调控器结构示意图，位移调控器4设水平内嵌孔41、竖直内嵌孔42和螺钉43，横向位移控制杆2(如图1-1所示)通过水平内嵌孔41穿过图5中的位移调控器4，并由螺钉43固定(图l-5C所示)，以防位移调控器发生旋转；纵向位移控制杆3(如图1-1所示)通过图5中竖直内嵌孔42穿过位移调控器4(如图1-5所示)，并通过拧紧或旋松螺钉43(图l-5A所示)，来调节竖直方向的位移大小。如图1-6所示，为本发明纵向位移控制杆3的示意图，纵向位移控制杆3设有安全螺钉31和钢柱32。安全螺钉31设在纵向位移控制杆3的钢柱32顶部，这样在实验过程中，即便由于操作失误而将图5B中的螺丝钉43过分松开，也会由于螺钉31的存在，不会出现纵向位移控制杆整体下落的现象，从而避免了损坏取像设备和试样的可能。如图1-7所示，为本发明取像设备夹具结构示意图，取像设备夹具5设有多个螺钉51和夹槽52，夹槽52置于取像设备夹具5内(如图l-7D所示)，三个螺钉51把取像设备固定在夹槽52中(如图1-7B所示)；取像设备夹具5通过焊接与纵向位移控制杆3的钢柱32底端连接在一起；如图1-3所示，本发明还包含样品承放板6，样品承放板6为一钢板62，在钢板62的四周设有卡槽61，样品承放板6通过卡槽61与支承架1中的立柱12相嵌在一起，并置于基座11之上，样品则放在钢板62上。通过以上组合形成本发明的图像采集装置，用于调整数码相机与样品之间的相对位置以能采集到清晰的图像。工作时，待检样品(如棱柱状水泥条或其它尺寸样品)放置在样品承放板6上，数码相机通过螺钉51安装在取像设备夹具5后，首先松开图1-4中的各个螺母21，并移动横向位移控制杆2至试样的正上方位置，拧紧各螺母21以保持试样与取像设备在水平方向位置的相对稳定；再松开图l-5B中的螺钉43，上下调节纵向位移控制杆3，使数码相机获得合适的取景深度，然后再拧紧上述螺钉43，以保持试样与数码相机在竖直方向位置的相对稳定，这样使得调整数码相机与样品保持稳定的相对位置，便于数码相机依据设定的实验条件，在不同时间段对试样进行图像的采集，以完成不同龄期收縮开裂性能测试。2.信号传输通过通信单元进行信号传输，包括图像的传输和数据的传输。图像传输在取像设备(数码相机)与图像处理单元之间进行，传输的方式可以为电缆线、移动存储设备；数据传输在图像处理单元和结果显示单元之间进行，可采用现有的二进制编码方式传输。3.图像处理利用图像处理单元完成对传输来的图像的系列处理。利用计算机进行图像处理的软件很多，如Photoshop、CorelDraw、ScionImage等，但每种软件不可能做到面面倶到，都有其自身的侧重点，如Photoshop主要偏重于对图像视觉效果的处理，涉及到特殊领域时，这些软件就鞭长莫及了。本发明图像处理单元是将针对水泥基材料的收縮、开裂特征，利用MATLAB语言形成图像处理软件在计算机中运载而实现。参见图3所示，本发明图像处理过程包括图像预处理、图像增强及特征提取几个主要步骤。1)图像预处理针对收縮测量图像，主要是将图像采集装置采集并传输到计算机的图像(如图3-l所示)进行灰度转换(将真彩图像转换为灰度图像)、剪切(有效区域的选择)等操作。对收縮测量来讲，就是选择包括基准点在内的合适区域，以突出基准点、减小图像处理过程的数据运算量为主要目的；其中图像剪切将一定范围内涵盖基准点的区域从原图像中分离出来，以减小图像处理分析时的数据运算量，剪切后的图像如图3-2所示。灰度转换是通过消除图像的色调和饱和度信息，但同时保持图像的亮度来把真彩图像转化为灰度图像，便于后面的处理。计算机自动调整会对图像进行自动选择阈值调整图像，灰度转换后效果如图3-3所示。2)图像增强图像增强技术是不考虑图像降质的原因，衰减不需要的指标，而只对感兴趣的特征进行突出，如突出目标物轮廓、去除各类噪声等。其目的是提高所研究特征在图像中的清晰度。增强功能中需进行平滑、锐化、灰度形态学、插值縮放等操作。图像的平滑处理也即是去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。采用高斯低通滤波、维纳滤波及均值滤波来实现线性平滑。锐化的作用是要使灰度反差增强，因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。主要采用锐化功能对基准点的边缘和细节进行加强，以形成完整的边界，达到将基准点从图像中分离出来的目的。对研究特征进行边界检测操作之后，就需要对边界及边界所包围的图像进行特征突出处理，使待研究对象在黑白图像中以与背景图像完全相反的颜色呈现，达到与背景图像剥离的效果，以突出所研究的特征，也即是灰度形态学处理。待测试样经图像增强(包括平滑、锐化、灰度形态学三步)处理后的图像如图3-4所示。改变图像大小有两种方式，一种是在不改变图像分辨率的前提下，增加图像的显示尺寸，另一种是不改变图像显示尺寸的条件下，变化其分辨率。利用插值縮放相关函数则可以实现后者的目标，而且该功能是最为关键的一项，因为即便利用目前市场上配置较高的数码相机，所采集的图像分辨率依然无法达到收縮性能测试中的高精度要求，利用插值縮放功能则可以在不降低图像质量的前提下增加图像的分辨率，为收縮性能的测量提供保证。图3-5显示了图像选择区域内(与图3-4相同)X轴方向最大显示像素值，其最大像素值为1662.75，两基准点之间距离已知为22cm，因此其分辨率为220000微米/1662.75像素，为132.5微米/像素，也即是每改变一个像素就会带来132.5微米的变化，因此，其最高精度为132.5微米，这对于收縮的测量来说是远远不够的。利用插值縮放功能中的nearest算法(运算量最小的常规算法)进行32倍放大后的效果如图3-6所示，此时显示其最大像素为53192.5，分辨率为220000微米/53192.5像素，即为4.14微米/像素，也即是最高精度可达4.14微米，综合考虑实际操作中的各种不可避免的误差，利用该软件进行收縮测量时可以达到IO微米的精度。而如果单纯利用提高采像设备的性能则无法实现这样高的精度，因此，本发明与其它用于收縮裂缝测量的设备相比，其对采像设备的依赖性不大。运用插值縮放功能大大提高了图像的分辨率，也增加了计算机的运算量。市场上流行的1G内存、双核CPU的配置完全可以满足32倍放大的要求，尤其是计算机性能更新如9此快的今天，2G内存已经在市场上得到一定程度的应用，4核甚至8核的CPU也投放市场，因此，在这种条件下，精度可以随着计算机性能的更新得到进一步的提高。计算机不仅是图像采集、预处理、特征提取、测量精度等的显示平台，而且也是不同单元之间相互连接的桥梁，是中枢神经系统，其性能的高低直接影响到图像分析处理的精度与速度。目前市场上商用计算机的更新换代速度非常快，其性能也得到了很大的提高，显示设备从CRT发展到了液晶，CPU从单核发展到了双核，甚至多核，这都大大提升了图像处理的速度与精度，也为图像处理提供了很好的平台。在数字图像处理和分析过程中会涉及到大量的数据运算，因此软件运行的速度和精度与计算机的配置高低有直接的关系。为了取得较好的处理效果，最低计算机配置为IntelCore2CPU、1G以上内存、512M以上硬盘空间、32-位0penGL显示卡，若高于上述配置，则可取得更好的处理效果。对于裂缝图像，需将图像采集装置采集并传输到计算机的图像(参见图3-7)采用二值化处理，包括与以上相同的图像预处理、以及图像增强中的平滑、锐化、灰度形态学处理，使背景为白色，裂缝为黑色(参见图3-8)。3)特征提取特征提取通过图像分析单元完成。特征提取就是要对研究对象的特征进行测量，如收縮、开裂特征及其它性能。图像分析单元中，"收縮测量"功能的实现主要是基于测量试样上两基准点之间的距离的变化(收縮值)。具体操作过程将试样上两基准点分析编号为A、B，t代表龄期，At、Bt代表t龄期时基准点在软件中的像素值。利用插值放大工具将不同龄期时待测试样的图形放大到合适的倍数，将针形的鼠标指针放在图像中A点，记录此时系统显示的该点的像素值Ar;在同样的放大倍数下对B点进行同样的操作。t为0时刻的图像中两基准点之间像素值的差(B。-A。)即为初始长度L。，代表22mm，以图3_6为例，初始长度为53192.5像素，也即是4.14微米/像素；同样可得t为1天时的(B「A》为53060.31像素，计算可知1天后试样的长度减小了132.19个像素，即有547.27个微应变的收縮产生。收縮值的计算如式3-1所示e=(L。-Lt)(式3-l)式中e:为收縮值；L。基准点之间的初始距离(Pixels)，即B。_A。；Lt:t龄期时基准点之间的距离(Pixels)，即Bt_At;图像处理单元中，"开裂特征"功能实现主要是基于对试样上出现的裂缝的开裂面积、裂缝宽度进行测量。具体操作过程1、利用图像采集设备，采取上述1中的步骤，对成型好的试样中出现裂缝的区域进行图像采集，参见图3-7;2、利用上述3的步骤，对图像中的裂缝进行二值化处理，参见图3-8处理后图像；3、选择图像处理后待测区域(图像预处理和增强后裂缝为黑色，参见图3-8)，利用图像处理单元中的"裂缝面积测量"和"裂缝宽度测量"工具，即可直接进行相关开裂特征值的检测。裂缝面积测量根据裂缝区域包含的像素个数，再用像素数目乘以每个像素对应的真实的面积。裂缝宽度测量对裂缝区域进行边界提取操作，这样可以得到周长，长近似为周长的一半，再用面积除以长度，这样就得到平均宽度。4.分析评价根据检测的收縮值及初裂时间、裂缝宽度等结果，结合基准的水泥基材料组成形式，评价原材料对收縮、开裂性能及其发展趋势的影响。以收縮值和最大裂缝宽度的大小，初裂时间的早晚等为指标，与基准试样对比分析，研究原材料对混凝土收縮与开裂性能的控制能力。将系统计算出的收縮值、最大裂缝宽度为检测数值，与基准试样的相关数值进行比较，检测数值越小于基准试样的相关数值，说明待测物品具有越强的抗收縮开裂性能。需要说明的是，评价部分不是本发明的必要过程，但可作为本发明检测的延续。评价结果需依据待检试样的具体情况而定，需要与基准试样、行业发展的状况相匹配。5.结果输出单元与计算机匹配的显示器是图像采集、预处理、特征提取、测量精度等的显示平台，也可以作为运算以及评价结果的输出单元；还可以采用打印机、USB接口等作为结果输出设备。二、水泥基材料收縮与开裂性能检测以及评价方法参见图4所示，可将本发明水泥基材料收縮与开裂特征的测量流程归纳如下1)试样准备按照GB/T50080，结合设计的实验方案成型水泥胶砂和混凝土试样，并养护至特定的龄期。2)利用图像采集装置，对试样分别进行1、3、7、14、28天龄期的图像采集，图像采集间隔为3幅/样；采集的图像即时通过电缆传输到计算机；3)计算机对获取的图像数据依次进行图像预处理、图像增强和特征提取；4)计算机利用内置软件得出裂缝计算数值和收縮性能计算结果；5)计算机输出检测结果。如计算机中装有基准试样的数据，还将进行比较分析，输出评价结果。其中，步骤3)所述图像预处理包括对图像依次进行尺寸调整和灰度转换的过程；所述图像增强包括分别对预处理后的图像进行平滑处理、锐化处理、灰度形态学、插值縮放等操作；所述特征提取包括裂缝特征计算和收縮值的计算。以下结合具体实施例详细说明本发明。实施例只为具体说明本发明的检测方案，不作为对本发明其它实施方式的限制。检测试样收縮值检测试样成型尺寸为25X25X275cm(棱柱状)的水泥胶砂，其中试样1不掺减縮剂，试样2掺入1%的减縮剂。裂缝特性检测试样60X60X7.5cm混凝土试样，其中，Ref:基准试样，G-1:减縮剂1%掺量，G-2:减縮剂2%掺量，G-5:减縮剂5%掺量。操作过程将两收縮试样标号后一同放置在图像采集装置的样品承放板上，调整数码相机与样品之间的相对位置在30cm，开启数码相机和计算机，到成型后1天龄期时对试样进行拍照并将采集的图像传输给计算机，计算机记录并实时显示图像。对于收縮性能测试，按样品标记的基准点作为测量区域；对于裂缝性能测试，当图像显示裂缝出现后，此时的时间就计为初裂时间(图5中每条曲线的始点对应的时间)。按照图像处理所需要的最佳效果的要求，对图像进行预处理(灰度调整)、图像增强(平滑、滤波、插值縮放等)等一系列图像调整操作，并进行研究特征(裂缝特征或收縮值)的计算程序，得到不同时间的收縮值e和不同时间裂缝宽度。检测结果计算得到不同时间试样收縮值结果参见表l，不同时间裂缝宽度检测结果见图5。通过分析表1可知，同龄期中试样2的收縮值小于试样1，表明减縮剂的掺入降低了不同龄期的收縮值，而且这种效果在早期更为明显(试样2在1天时收縮值就降低了44%)，后期这种作用有所减弱(如试样2在28天时收縮值降低了34%)，说明减縮剂减小了水泥石不同龄期的收縮值，但这种减小作用在早期更为明显，后期有一定程度的减弱。通过对两试样的比较说明减縮剂的掺入改善了试样2的收縮性能及其发展趋势。表l掺减縮剂水泥胶砂收縮值计算结果<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>分析图5可知初裂时间基准试样在1天时即出现了裂缝，在减縮剂1%、2%掺量条件下，试样的初裂时间推迟到了第五天，而5%掺量试样的初裂时间在第四天出现。最大裂缝宽度与基准试样相比，掺SRA-G减縮剂试样28天龄期时最大宽度由0.875mm降低至0.342mm，降低了61%，掺SRA-N减縮剂试样降低至0.358mm，降低了59.1%。分析通过延迟初裂时间、降低不同龄期最大裂缝宽度，减縮剂的掺入明显提高了混凝土对早期收縮开裂的抵抗能力。权利要求一种水泥基材料收缩与开裂性能检测系统，主要包括图像采集、图像处理、结果显示及通信等单元，图像采集单元将采集到的图像通过通信单元传输到计算机的图像处理单元中，图像经过处理，结果通过结果显示单元输出；其特征在于所述图像处理单元包括图像预处理单元、图像增强单元及图像分析单元，其中图像预处理单元完成图像的灰度转换、有效区域的选择和剪切；图像增强单元依次通过平滑处理去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，通过锐化处理使图像灰度反差增强并形成完整的边界，通过灰度形态学操作对边界及边界所包围的图像进行特征突出处理，使待研究对象在黑白图像中以与背景图像完全相反的颜色呈现，并与背景图像剥离；图像分析单元完成特征提取以及裂缝尺寸和收缩值的计算。2.根据权利要求1所述水泥基材料收縮与开裂性能检测系统，其特征在于所述图像处理单元功能是通过MATLAB语言形成的图像处理软件在计算机中运载而实现。3.根据权利要求1或2所述水泥基材料收縮与开裂性能检测系统，其特征在于针对收縮性能检测，所述图像增强单元中，最后还包括插值縮放处理提高图像的分辨率；图像分析单元依据经插值縮放处理后的图将进行特征提取与计算。4.根据权利要求3所述水泥基材料收縮与开裂性能检测系统，其特征在于所述计算机最低配置为IntelCore2CPU、1G以上内存、512M以上硬盘空间、32-位0penGL显示卡。5.根据权利要求3所述水泥基材料收縮与开裂性能检测系统，其特征在于所述与图像采集单元连接的图像采集设备分辨率为700万以上像素。6.根据权利要求1或2所述水泥基材料收縮与开裂性能检测系统，其特征在于还包括评价单元，以完成图像处理单元的计算结果与评价单元中装载的基准数据之间的比较，并给出评价意见，通过显示单元输出。7.—种基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测方法，其特征在于使用权利要求1-5任一所述水泥基材料收縮与开裂性能检测系统，包括以下步骤1)、利用与图像采集单元相连的图像采集设备对试样进行图像采集；2)、采集到的图像通过数据线传输到计算机的图像处理单元中；3)、图像依次经过图像预处理、图像增强及图像分析得到水泥基材料裂缝尺寸和收縮值的计算结果；4)将结果通过与显示单元连接的输出设备输出。8.根据权利要求7所述基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测方法，其特征在于步骤3)中还包括将计算结果与基准数据之间的比较过程，并给出评价结果。9.根据权利要求7所述基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测方法，其特征在于针对收縮性能检测，所述步骤3)顺序包括以下操作图像剪切选择包括两基准点在内的合适区域，将涵盖基准点的区域从原图像中分离；灰度转换消除图像的色调和饱和度信息而保持图像的亮度，把真彩图像转化为灰度图像；平滑处理去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息，采用高斯低通滤波、维纳滤波及均值滤波实现线性平滑；锐化处理使图像灰度反差增强并形成完整的边界，将基准点从图像中分离出来；灰度形态学操作对边界及边界所包围的图像进行特征突出处理，使待研究对象在黑白图像中以与背景图像完全相反的颜色呈现，达到与背景图像剥离的效果；插值縮放处理利用nearest算法对图像进行放大，在不降低图像质量的前提下增加图像的分辨率；收縮值测量与计算以t为0时刻的图像中两基准点之间像素值的差为初始长度L0，分别测量t时刻两基准点之间像素值的差为检测长度Lt，计算其差值为t龄期时材料的收縮值e;￡=(L0-Lt)10.根据权利要求7所述基于图像处理技术的水泥基材料收縮与开裂性能检测方法，其特征在于针对开裂性能检测，所述步骤3)顺序包括以下操作图像剪切选择有裂缝的合适区域，将涵盖裂缝的区域从原图像中分离；灰度转换消除图像的色调和饱和度信息而保持图像的亮度，把真彩图像转化为灰度图像；平滑处理去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息，采用高斯低通滤波、维纳滤波及均值滤波实现线性平滑；锐化处理使图像灰度反差增强并形成完整的边界，将裂缝从图像中分离出来；灰度形态学操作对边界及边界所包围的图像进行特征突出处理，使待研究对象在黑白图像中以与背景图像完全相反的颜色呈现，达到与背景图像剥离的效果；裂缝面积测量获取裂缝区域包含的像素个数，用像素数目乘以每个像素对应的真实的面积；裂缝宽度测量对裂缝区域进行边界提取操作以得到裂缝周长数值，再用裂缝面积除以长度，得到裂缝平均宽度。全文摘要本发明提供的一种基于图像处理技术的水泥基材料收缩与开裂性能检测方法和系统，属于材料检测领域。该系统主要包括图像采集、图像处理、结果显示及通信等单元，图像处理单元包括图像预处理单元、图像增强单元及图像分析单元，其中图像预处理单元完成图像的灰度转换、有效区域的选择和剪切；图像增强单元依次通过平滑处理、锐化处理、灰度形态学操作将研究对象与背景图像剥离；图像分析单元完成研究对象的特征提取以及裂缝宽度和收缩值的计算。本发明检测方法运算量小，图像分辨率高，系统结构稳定、可视化分析、多通道、精度高(20μm)、经济性好、适用于净浆、砂浆、混凝土等材料的收缩与开裂性能发展过程的全程检测及评价。文档编号G01B11/28GK101726493SQ20091024202公开日2010年6月9日申请日期2009年12月2日优先权日2009年12月2日发明者吴浩,姚燕,王玲申请人:中国建筑材料科学研究总院