基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，通过利用密度梯度管使晶体样品按照密度的差异在密度梯度管不同的位置自然沉降并稳定，再通过标准密度浮子标定和校正不同高度的液体密度，然后利用计算机成像技术获得样品颗粒在密度梯度管中的分布图像，通过图像处理软件将得到的分布图像转化为灰度图像，并将灰度图像通过数值计算转化为数字信号，获得图像灰度的分布曲线，在通过相关的坐标转化及灰度校正得到颗粒密度分布曲线，以此判定不同晶体样品的密度分布情况。本发明的方法可以快速测定类似含能材料晶体密度的连续分布，定量表征各密度梯度下的样品数量，实现对晶体颗粒密度分布的定量测试。
【专利说明】基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法
【技术领域】
[0001] 本发明的实施方式涉及含能材料检测领域，更具体地，本发明的实施方式涉及一 种基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法。
【背景技术】
[0002] 密度是固体颗粒材料的重要物性指标，其值大小取决于材料的物质组成和内部结 构形态，直接影响材料的使用性能。对于含能材料，晶体颗粒密度不但影响炸药和推进剂的 爆轰能量，而且还与他们的安全性能密切相关。高性能武器弹药研究对于含能材料晶体颗 粒密度及密度分布的高精度测量提出了迫切需求。
[0003] 晶体颗粒密度是一个具有统计意义的指标，是用以表征溶剂包藏、微孔、裂纹、位 错等晶体内部缺陷的重要参量。晶体内部缺陷对炸药冲击波感度的影响极为敏感，对于 相同组分的材料所构成的晶体，其中溶剂包藏、孔洞、裂纹甚至晶格缺陷等晶体内部缺陷越 多，密度也就越低，安全性能越差，如HMX、RDX晶体颗粒密度相差〇. 〇〇lg/cm3,冲击波感度变 化10%?20%。因此，准确测定含能材料的颗粒密度对炸药晶体品质表征和安全性能预测 具有重要意义。然而，对炸药安全性能影响最大的往往是其中晶体缺陷较多密度较低的少 部分晶体，因此平均的炸药晶体密度很难准确反应炸药晶体的安全性能，只有掌握炸药密 度的分布状况才能为高性能武器弹药的研制提供可靠的支撑。
[0004] 目前，固体颗粒密度测试的方法主要有液体比重瓶法、气体密度法、沉降浮选法和 密度梯度法。液体比重法和气体密度法只能获得样品的平均密度，该法精确度低且无法描 述颗粒的密度分布情况；沉降浮选法是将待测样品于不同密度的液体中反复沉降浮选、洗 涤过滤、干燥恒重，最后得到不同密度下的样品的质量分布，该法可在一定程度上描述样品 的密度分布，但测试过程繁琐，耗时长，劳动强度大，误差来源多，难以绘制一条精确、完整、 连续的密度分布曲线；密度梯度法是一种能够快速测定炸药晶体密度的新方法，但测试者 只能通过目测观察样品在密度梯度管中的分布，难以准确定量表征各密度下的样品数量。 目前，国内外还没有建立真正的颗粒密度分布定量测试方法，还不能像粒度测试那样精确 绘制颗粒密度连续分布曲线。研究一种可快速定量表征各密度下的样品数量，获得连续密 度分布曲线的方法显得尤为迫切。
【发明内容】
[0005] 本发明克服了现有技术的不足，提供一种准确快速测定含能材料晶体密度连续分 布，定量表征各密度下的样品数量，快速进行颗粒密度分布定量测试，得到密度分布曲线的 方法。
[0006] 为解决上述的技术问题，本发明的一种实施方式采用以下技术方案：
[0007] -种基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，它包含以下步骤：
[0008] A、配制密度连续且呈上轻下重均匀分布的密度梯度柱；
[0009] B、称取待测晶体样品，将其缓慢加入步骤A的密度梯度柱的上表面，使其自然下 沉至稳定停止在密度梯度柱中与其密度相等的位置；
[0010] C、向步骤B的密度梯度柱投入密度均匀间隔分布的玻璃浮子，待其自然下沉至稳 定停止在密度梯度柱中与其密度相等的位置；
[0011] D、采用计算机视觉技术对所述密度梯度柱进行拍照采集，获得整个检测区域的 视觉图像，然后将所述视觉图像转化为灰度图像，对待测晶体样品的灰度图像进行积分处 理，得到待测晶体样品的灰度-高度曲线；对玻璃浮子的灰度图像进行积分处理，读出每一 颗玻璃浮子的对应高度，用其密度对高度作图得到密度梯度柱的高度-密度曲线；
[0012] E、以密度分布已知的晶体样品的质量含量-灰度曲线与步骤D所述的灰度-高度 曲线转化得到待测晶体样品的质量含量-高度曲线；
[0013] F、将步骤D所述的高度-密度曲线与步骤E所述的质量含量-高度曲线转化为待 测晶体样品的质量含量-密度曲线，即为待测晶体样品的密度分布曲线。
[0014] 进一步的技术方案是，所述密度梯度柱为单根密度梯度柱或密度梯度阵列，当所 述密度梯度柱为密度梯度阵列时，步骤B所述玻璃浮子只投入该阵列中的其中一列中。
[0015] 当采用密度梯度阵列时，该密度梯度阵列相互连通，各列密度梯度柱的对应高度 的密度相等。
[0016] 更进一步的技术方案是，所述密度梯度柱的密度和高度呈线性关系，其密度分布 范围覆盖待测晶体样品的密度分布区间，其密度中间值位于待测晶体样品的密度集中分布 区域中。
[0017] 更进一步的技术方案是，所述计算机视觉技术为任何可以采集数码照片的技术。
[0018] 优选的，所述采集数码照片的设备为数码摄像机或CCD相机。
[0019] 本发明步骤D所述将视觉图像转化为灰度图像是利用图像处理软件将视觉图像 的每个像素的颜色转化为对应的灰度值。
[0020] 优选的，所述图像处理软件为origin。
[0021] 本发明步骤D所述积分处理采用的方法是：将等高度的各像素的所有灰度值求 和，得到任意高度的灰度总和。
[0022] 更进一步的技术方案是，对步骤D所述玻璃浮子的灰度图像进行积分处理时以各 玻璃浮子的灰度图像的中心位置的高度作为玻璃浮子的高度。玻璃浮子为圆球状，其在灰 度图像上呈一个圆，自然有一个中心点，以该中心位置的高度作为玻璃浮子的高度对密度 梯度柱的密度和高度进行标定，能够准确的获得密度梯度柱上任何高度处的密度值。
[0023] 由于本方法是测定晶体密度的连续分布曲线，因此在配置浓度不同的待测晶体样 品或其它相同种类晶体样品时，所提到的浓度实际上是晶体悬浮液的浓度。
[0024] 与现有技术相比，本发明的有益效果之一是：本发明在密度梯度法的基础上，基于 图像灰度分布概念建立颗粒密度分布定量表征方法，将密度梯度分析技术、计算机视觉技 术、图像处理技术相结合，能够快速准确地测定密度连续分布的晶体材料的密度分布曲线
【专利附图】
【附图说明】
[0025] 图1为本发明两份不同晶体品质的HMX炸药样品密度分布曲线。
【具体实施方式】
[0026] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0027] 实施例1
[0028] (1)配制可同时测定多份HMX炸药样品密度连续分布的密度梯度柱阵列（共7 列），密度梯度阵列相互连通，各列相同位置的液体密度相同，密度梯度阵列的密度液呈上 轻上重均匀分布，密度范围覆盖1. 885?1. 915g/cm3。利用电子天平称取HMX样品，用轻液 浸润后缓慢加入密度梯度阵列第1、2、3、5、6、7列的上表面，使其缓慢下沉，至稳定。
[0029] (2)从已校正的密度浮子中，取密度分别为1. 9103g/cm3、L 9055g/cm3、L 9003g/ Cm3、1.8948g/Cm3、L 8902g/Cm3的玻璃浮子，用轻液浸润后依次放入步骤（1)的密度梯度阵 列第4列的上表面，使其缓慢下沉至静止不动。
[0030] (3)采用智能线阵C⑶相机（像素>2048p，线扫描速率>18000线）对密度梯度柱 阵列中的样品及玻璃浮子进行扫描，获得整个检测区域的视觉图像，利用图像处理软件如 origin将视觉图像的每个像素的颜色转化为对应的灰度值，生成实时的灰度图像。
[0031] (4)对密度梯度阵列中任意列HMX样品的灰度图像进行积分处理，得到待测HMX 样品的灰度-高度曲线，然后结合密度分布已知的HMX样品的质量含量-灰度曲线（现有 技术中已经有该相关的曲线）转化得到待测HMX样品的质量含量-高度曲线；同时以各 玻璃浮子的灰度图像的中心位置的高度作为玻璃浮子的高度对玻璃浮子的灰度图像进行 积分处理，得到玻璃浮子的高度-密度曲线（玻璃浮子的高度和密度满足线性关系P = 2. 01734+8. 661E-4*H，线性相关系数R = 0.9992, P表示密度，Η表示以密度梯度管底端为 参照的高度，Ε表示ΚΓ5)，从而可得到密度梯度管中任意位置的密度。
[0032] (5)将步骤（4)得到的待测ΗΜΧ样品的质量含量-高度曲线和玻璃浮子的高度-密 度曲线转化为待测ΗΜΧ样品的质量含量-密度曲线，该质量含量-密度曲线即为ΗΜΧ样品 密度分布曲线。
[0033] 其中不同晶体品质的两份ΗΜΧ炸药样品的密度分布曲线如图1所示。图1中，实 线表示品质较差的低品质ΗΜΧ样品密度曲线，其密度分布比较宽，说明该ΗΜΧ样品密度分布 不均匀，部分样品中含缺陷较多；实线表示高品质ΗΜΧ的样品密度曲线，可以看出绝大部分 样品密度均位于1.8981?1.9003g/cm 3之间，说明晶体的品质比较均一，所含缺陷情况也 基本一致。从图1两条线的对比可以很明显地区分不同品质的HMX样品。
[0034] 如果在实施本发明的测试方法时，密度分布已知的HMX样品的质量含量-灰度曲 线在现有技术中找不到或者曲线范围不完整，则可利用以下方法自行测定，然后作为数据 库供以后使用：利用密度已知且连续均匀分布的HMX炸药样品和密度梯度柱，分别将各个 密度的HMX炸药样品分布在各自的密度梯度柱中，然后采用计算机视觉技术进行图像采 集，得到各列密度梯度柱的视觉图像，转化成灰度图像后，以其灰度值对高度作图得到该样 品的灰度-高度曲线，由于样品的密度分布已知，即样品质量含量-密度曲线已知，因此可 以将密度-高度曲线和质量含量-密度曲线转化为质量含量-灰度曲线，该质量含量-灰 度曲线可以作为数据库供以后任何时候测定待测HMX样品的密度分布曲线时作为坐标转 换的基础使用。
[0035] 本发明制备密度梯度柱的密度液是溴化锌水溶液，由于密度梯度柱的密度液是呈 上轻下重连续分布的，因此密度梯度柱上端的溴化锌水溶液密度小（本领域称为轻液），密 度梯度柱下端的溴化锌水溶液密度大（本领域称为重液），在对晶体样品或者玻璃浮子等 进行浸润时，使用的是轻液，即密度小的溴化锌水溶液。浸润是为了防止炸药晶体或者玻璃 浮子等分散在密度梯度柱中产生气泡，因为产生的气泡会影响其密度，比如会使玻璃浮子 的密度变小，影响测试结果。
[0036] 实施例2
[0037] (1)配制用于RDX炸药样品密度连续分布测定的密度梯度柱，密度液上轻上重均 匀分布，密度范围不小于1.785?1.815g/cm 3,利用电子天平称取RDX炸药样品，用轻液浸 润后缓慢加入密度梯度柱上表面，使其缓慢下沉，至稳定。
[0038] (2)从已校正的密度浮子中，取密度分别为1. 8106g/cm3、l. 8050g/cm3、l. 8000g/ cm3、l. 7952g/cm3、l. 7899g/cm3的玻璃浮子，用轻液浸润后依次放入步骤（1)的密度梯度柱 的上表面；投放浮子时尽量不要使浮子靠近梯度管壁，以免破坏密度梯度，浮子稳定2?4 小时。
[0039] (3)采用高清广角数码摄像机（像素>2048p)对密度梯度管中样品及玻璃浮子进 行拍照，生成整个检测区域的视觉图像。
[0040] (4)对步骤（3)的视觉图像进行分析处理，利用图像处理软件如origin将视觉 图像转化成灰度图像，对RDX炸药样品的灰度图像进行积分处理，得到RDX炸药样品的灰 度-高度曲线，然后结合密度分布已知的RDX炸药样品的质量含量-灰度曲线（其来源可 以是现有技术中已知的数据，也可以采用与实施例1相同的技术手段进行一次测定，然后 将所得的质量含量-灰度曲线作为数据库供以后使用）转化得到待测RDX炸药样品的质量 含量-高度曲线；对玻璃浮子的灰度图像进行处理，得到各密度浮子中心的位置坐标，得到 高度-密度曲线（两者满足线性关系P = 1.78464+0. 00106*H，线性相关系数R = 0.9998， P表示密度，Η表示以密度梯度管底端为参照的高度），从而可得到密度梯度管中任意位置 的密度。
[0041] (5)根据步骤（4)的结果进行坐标转换，得到各样品的质量含量-密度曲线，即为 RDX炸药样品密度分布曲线。
[0042] 实施例3
[0043] (1)配制用于CL-20炸药样品密度连续分布测定的密度梯度柱阵列（共12列）， 密度梯度阵列中各列相互连通，各列相同位置的液体密度相同，整体密度液上轻上重均匀 分布，密度范围为2. 015?2. 050g/cm3,利用电子天平称取CL20样品，用轻液浸润后缓慢加 入密度梯度阵列各列的上表面（第12列空出），使其缓慢下沉，至稳定。
[0044] (2)从已校正的密度浮子中，取密度分别为2. 0451g/cm3、2. 0393g/cm3、2. 0347g/ Cm3、2.0254g/Cm3、2.0205g/cm 3的玻璃浮子，用轻液浸润后依次放入步骤（1)的密度梯度阵 列第12列的上表面，使其缓慢下沉直至静止。
[0045] (3)采用高清广角数码摄像机（像素>2048p)对密度梯度阵列中样品及玻璃浮子 进行拍照，生成整个检测区域的视觉图像。
[0046] (4)对步骤（3)的视觉图像进行分析处理，利用与origin功能类似的图像处理软 件将视觉图像转化成灰度图像，对每一列的CL-20样品的灰度图像分别进行积分处理，得 到CL-20样品灰度-高度曲线，然后结合密度分布已知的CL-20样品的质量含量-灰度曲 线（其来源可以是现有技术中已知的数据，也可以采用与实施例1相同的技术手段进行一 次测定，然后将所得的质量含量-灰度曲线作为数据库供以后使用）转化得到待测CL-20 样品的质量含量-高度曲线；对玻璃浮子的灰度图像进行处理，得到各密度浮子中心的位 置坐标，得到高度-密度曲线（两者满足线性关系P = 2.01734+8. 661E-4*H，线性相关系 数R = 0.9992, P表示密度，Η表示以密度梯度管底端为参照的高度，E表示ΚΓ5)，从而可 得到密度梯度管中任意位置的密度。
[0047] (5)根据步骤（4)的结果进行坐标转换，得到各样品的质量含量-密度曲线，即为 样品密度分布曲线。
[〇〇48] 尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述，但是，应该理解， 本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申 请公开的原则范围和精神之内。更具体地说，在本申请公开、附图和权利要求的范围内，可 以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布 局进行的变型和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。
【权利要求】
1. 一种基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，其特征在于它包含以 下步骤： A、 配制密度连续且呈上轻下重均匀分布的密度梯度柱； B、 称取待测晶体样品，将其缓慢加入步骤A的密度梯度柱的上表面，使其自然下沉至 稳定停止在密度梯度柱中与其密度相等的位置； C、 向步骤B的密度梯度柱投入密度均匀间隔分布的玻璃浮子，待其自然下沉至稳定停 止在密度梯度柱中与其密度相等的位置； D、 采用计算机视觉技术对所述密度梯度柱进行拍照采集，获得整个检测区域的视觉图 像，然后将所述视觉图像转化为灰度图像，对待测晶体样品的灰度图像进行积分处理，得到 待测晶体样品的灰度-高度曲线；对玻璃浮子的灰度图像进行积分处理，读出每一颗玻璃 浮子的对应高度，用其密度对高度作图得到密度梯度柱的高度-密度曲线； E、 以密度分布已知的晶体样品的质量含量-灰度曲线与步骤D所述的灰度-高度曲线 转化得到待测晶体样品的质量含量-高度曲线； F、 将步骤D所述的高度-密度曲线与步骤E所述的质量含量-高度曲线转化为待测晶 体样品的质量含量-密度曲线，即为待测晶体样品的密度分布曲线。
2. 根据权利要求1所述的基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，其 特征在于所述密度梯度柱为单根密度梯度柱或密度梯度阵列，当所述密度梯度柱为密度梯 度阵列时，步骤B所述玻璃浮子只投入该阵列中的其中一列中。
3. 根据权利要求2所述的基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，其 特征在于所述密度梯度阵列相互连通。
4. 根据权利要求1所述的基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，其 特征在于所述密度梯度柱的密度和高度呈线性关系，其密度分布范围覆盖待测晶体样品的 密度分布区间，其密度中间值位于待测晶体样品的密度集中分布区域中。
5. 根据权利要求1所述的基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，其 特征在于所述计算机视觉技术为任何可以采集数码照片的技术。
6. 根据权利要求5所述的基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，其 特征在于所述采集数码照片的设备为数码摄像机或CCD相机。
7. 根据权利要求1所述的基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，其 特征在于步骤D所述将视觉图像转化为灰度图像是利用图像处理软件将视觉图像的每个 像素的颜色转化为对应的灰度值。
8. 根据权利要求7所述的基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，其 特征在于所述图像处理软件为origin。
9. 根据权利要求1所述的基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法，其 特征在于步骤D所述积分处理采用的方法是：将等高度的各像素的所有灰度值求和，得到 任意高度的灰度总和。
10. 根据权利要求1所述的基于密度梯度图像处理法测试晶体密度连续分布的方法， 其特征在于对步骤D所述玻璃浮子的灰度图像进行积分处理时以各玻璃浮子的灰度图像 的中心位置的高度作为玻璃浮子的高度。
【文档编号】G06T7/00GK104091338SQ201410330580
【公开日】2014年10月8日 申请日期:2014年7月10日 优先权日:2014年7月10日
【发明者】张浩斌, 刘渝, 孙杰, 康彬, 姜燕, 徐瑞娟, 徐金江, 刘晓峰 申请人:中国工程物理研究院化工材料研究所