一种基于图像处理的粉尘爆炸固体产物形态参数识别方法

1.本发明属于粉尘爆炸事故调查及损伤诊断领域，涉及一种基于图像处理的粉尘爆炸固体产物形态参数识别方法。


背景技术：

2.粉体爆炸残留物的化学分析是煤矿爆炸事故调查和损害评估的重要方法之一，广泛应用于多个领域。煤尘爆炸后产生的气体和固体颗粒残留物可以直观反映爆炸严重程度、反应机理和灾害性质。国内已有许多针对爆炸引起的煤尘气体和残留物实验分析的研究。目前，应用于爆炸残留物颗粒形态的分析技术包括光谱分析、扫描电镜和能谱分析、毛细管电泳、离子色谱、气相色谱和质谱、液相色谱和质谱、粒子迁移谱等现代仪器分析技术。由于单一的技术方法，很容易造成组分漏检或者结果误判，因此众多学者采用图像处理方法与分析技术相结合，开发精度更高的颗粒特征参数分析方法。
3.神经网络图像分割法(ann)，属于图像处理方法中有监督学习的一类深度学习算法模型。该类图像处理方法已被应用于多个领域，其基本思想是用训练样本集对神经网络进行训练，以确定节点间的连接和权值，在利用训练好的神经网络系统分割新的图像数据，能较好地解决图像中的噪声和不均匀问题。近年来随着深度学习的不断发展，基于神经网络的图像分割算法在日益增多的同时，也暴露出存在的一些实际问题。该图像分割算法主要依赖于大量的训练样本和标记图像，存在计算量大、耗时长、收敛慢等缺点。而爆炸残留物的图像样本量较小，并且对于固体颗粒边界较为模糊的标记图像难以获取有效信息。例如中国专利cn111899274a基于深度学习tem对图像分割计算材料粒径
4.边缘检测图像分割法，属于图像处理方法中无监督学习中降维算法一类。其基本思想是先检测图像中边缘点，再按一定策略连接成轮廓，从而构成分割区域。其计算速度快，但得到的往往是断续的，不完整的结构信息，这一类算法对噪声较为敏感。例如中国专cn111047555a基于边缘检测算法对矿石图像粒度进行检测计算。
5.阈值图像分割法，属于无监督学习算法中的一类。其基本思想是根据图像的整体或部分信息选择阈值，把图像依据灰度级别划分，分析过程简单快捷。但是对于图像中的灰度值差异不明显或灰度范围重叠时，可能出现过分割或欠分割的情况。另外，阈值分割法只考虑图像灰度信息，不关注图像的空间特征和纹理特征。因此对于颗粒的许多特征信息表征不完善。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于图像处理的粉尘爆炸固体产物形态参数识别方法。通过模型验证、操作优化和参数校准证明，该软件对现场爆炸中获取颗粒物的图像信息分析具有针对性、不同放大性、精确性等特点。本发明的目的是处理煤尘颗粒燃烧后固体残留物的几何形状特征及孔隙参数，可以建立固体残留物形态参数与爆炸压力关系，进而在对现场进行爆炸产物调研时，进行爆炸压力反演。
7.为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
8.一种基于图像处理的粉尘爆炸固体产物形态参数识别方法，该方法包括以下步骤：
9.s1：爆炸实验：在20l爆炸球中进行不同浓度甲烷和煤尘混合爆炸实验；
10.s2：筛选制样：采取收集爆炸实验后的固体残留物，使用粒度不同的筛子筛选颗粒残留物，并制备成观测试样；
11.s3：电镜扫描处理：对采集的固体残留物制成的试样进行电镜扫描，得到不同粒度试样的微观结构图像；
12.s4：导入软件处理：将得到的试样电镜扫描微观结构图像利用软件读入；
13.s5：提取参数：通过开发的软件对电镜扫描图像进行预处理，再对图像数据分析，提取分析后的特征参数。
14.可选的，该方法具体为：
15.(1)采用不同浓度煤粉和甲烷混合，将破碎后的煤尘使用200目筛筛分后，在50℃温度条件下干燥约24小时取出内部水分；
16.(2)先使用场发射电子显微镜对煤尘颗粒的表面形态和结构特征进行扫描，得到爆炸前煤尘sem图像后再进行形态参数分析；
17.(3)再使用改进后的20l爆炸球进行不同浓度甲烷和煤粉混合物爆炸实验，每次爆炸实验结束后，使用残渣收集装置手机爆炸室内的颗粒残留物；
18.(4)然后使用粒度范围分别为《20μm、25-38μm、38-48μm、48-58μm、58-74μm、74-106μm、106-120μm、120-150μm和》150μm的九种筛子筛选爆炸后颗粒残留物；
19.(5)最后使用扫描电子显微镜sem结合图像处理技术和分形，对颗粒残留物的具体细节，如颗粒规律性、孔结构和形态特征进行定量评估；再与爆炸前颗粒形态特征进行对比分析，从而研究不同浓度混合煤尘爆炸前后形态特征变化的规律。
20.可选的，所述特征参数包括：
21.平均粒径：定义为所有颗粒的总面积与颗粒总数的比率，计算公式为：
22.其中ai为一个颗粒面积，n为颗粒总数；
23.平均周长：反映颗粒与周围孔隙之间的接触范围，定义为所有颗粒的总周长与颗粒数量的比率，计算公式为：
24.其中ci为单个颗粒的周长，n为颗粒总数；
25.颗粒圆度：反映颗粒形状接近圆的程度，计算公式为：
26.其中a
′
表示颗粒投影面积，l表示投影周长，圆度c的值越接近1表示颗粒形状越接近圆形，值越小，颗粒形状越不规则；
27.颗粒等效边长：反映颗粒与矩形的相似程度，计算公式为：
28.29.其中a表示颗粒区域；
30.颗粒当量直径：反映残留物颗粒的大小，计算公式为：
[0031][0032]
颗粒表观孔隙率：反映了多孔颗粒的致密性，计算公式为：
[0033][0034]
其中an表示孔隙总面积，as表示颗粒总面积。
[0035]
本发明的有益效果在于：
[0036]
(1)本发明是基于matlab环境开发软件，相比于常规的实验分析和数值仿真模拟来说，软件的安装和操作简单，可以快速简易化提取固体残留颗粒的集合特征及分型特性参数。
[0037]
(2)本发明实现基于sem的煤颗粒残留物图像的可视化精准分析，有助于煤尘颗粒参与的燃烧爆炸事故反演、论证及评估。
[0038]
(3)本发明实现基于sem图像处理提取参数，通过模型验证、操作优化和参数校准表明，该软件对于从现场爆炸中获取颗粒物残留信息是有效、准确和快速的。
[0039]
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
[0040]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
[0041]
图1为本发明软件图像处理流程图；
[0042]
图2为本发明软件实施流程图；
[0043]
图3为不同燃料浓度下爆炸后颗粒残留物的分形特征；
[0044]
图4为爆炸前后煤尘样品颗粒残留物圆度和粒度变化图；
[0045]
图5为不同燃料浓度下爆炸后颗粒残留物的表观孔隙率；
[0046]
图6为不同燃料浓度下最大爆炸压力与分形数之间的关系；
[0047]
图7为不同燃料浓度下最大爆炸压力与表观孔隙率之间关系。
具体实施方式
[0048]
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0049]
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
[0050]
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0051]
请参阅图1～图7，本发明是基于matlab环境，采用maltab脚本语言及maltab gui开发而成。可用于定量观察煤尘爆炸前后颗粒的表面形态和结构特征。电镜图像采集和处理过程步骤如下：
[0052]
(1)采用不同浓度煤粉和甲烷混合，将破碎后的煤尘使用200目筛筛分后，在50℃温度条件下干燥约24小时取出内部水分；
[0053]
(2)先使用场发射电子显微镜(quanta 450，feg，usa)对煤尘颗粒的表面形态和结构特征进行扫描，得到爆炸前煤尘sem图像后再进行形态参数分析；
[0054]
(3)再使用改进后的20l爆炸球进行不同浓度甲烷和煤粉混合物爆炸实验，每次爆炸实验结束后，使用残渣收集装置手机爆炸室内的颗粒残留物；
[0055]
(4)然后使用粒度范围分别为《20μm、25-38μm、38-48μm、48-58μm、58-74μm、74-106μm、106-120μm、120-150μm和》150μm的九种筛子筛选爆炸后颗粒残留物；
[0056]
(5)最后使用扫描电子显微镜(sem)结合图像处理技术和分形，对颗粒残留物的具体细节，如颗粒规律性、孔结构和形态特征进行定量评估。再与爆炸前颗粒形态特征进行对比分析，从而研究不同浓度混合煤尘爆炸前后形态特征变化的规律。
[0057]
爆炸残留物固体颗粒的特征参数
[0058]
爆炸过程中特殊残留物的形成规律和演化行为只通过定性分析推断不够准确，应该采用特征参数定量分析颗粒形态表面结构的重要特征信息。采用分析的特征参数如下：
[0059]
平均粒径：定义为所有颗粒的总面积与颗粒总数的比率，计算公式为：
[0060]
其中ai为一个颗粒面积，n为颗粒总数。
[0061]
平均周长：反映颗粒与周围孔隙之间的接触范围，定义为所有颗粒的总周长与颗粒数量的比率，计算公式为：
[0062]
其中ci为单个颗粒的周长，n为颗粒总数。
[0063]
颗粒圆度：反映颗粒形状接近圆的程度，计算公式为：
[0064]
其中a
′
表示颗粒投影面积，l表示投影周长，圆度c的值越接近1表示颗粒形状越接近圆形，值越小，颗粒形状越不规则。
[0065]
颗粒等效边长：反映颗粒与矩形的相似程度，计算公式为：
[0066][0067]
其中a表示颗粒区域。
[0068]
颗粒当量直径：反映残留物颗粒的大小，计算公式为：
[0069][0070]
颗粒表观孔隙率：反映了多孔颗粒的致密性，计算公式为：
[0071][0072]
其中an表示孔隙总面积，as表示颗粒总面积。
[0073]
实施例1
[0074]
具体案例如下：
[0075]
步骤一：爆炸实验：在20l爆炸球中进行不同浓度甲烷和煤尘混合爆炸实验；
[0076]
步骤二：筛选制样：采取收集爆炸实验后的固体残留物，使用粒度不同的筛子筛选颗粒残留物，并制备成观测试样；
[0077]
步骤三：电镜扫描处理：对采集的固体残留物制成的试样进行电镜扫描，得到不同粒度试样的微观结构图像；
[0078]
步骤四：导入软件处理：将得到的试样电镜扫描微观结构图像利用软件读入
[0079]
步骤五：提取参数：通过开发的软件对电镜扫描图像进行预处理，再对图像数据分析，提取分析后的特征参数。
[0080]
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。