文摘

混凝土结构往往受到咄咄逼人的水环境,包括一些化学制剂,可以与混凝土反应产生不利影响。钢筋混凝土结构组成的一个中央污水处理厂正在位于萨,孟加拉国,是这种情况下的一个例子。这种治疗设施的目的是减少制革厂废水造成的环境污染。然而,制革厂废水由几种化学物品构成如硫酸盐、氯化物、铵,已知,从文学,对混凝土产生有害的影响。混凝土结构的耐久性评估此类环境是必要的。本文强调了边界检测技术通过使用MATLAB图像处理执行。水泥砂浆立方体被淹没在模拟制革厂废水和立方体的表面图像是在几个时间间隔。此外,阅读材料的抗压强度和重量也采取了相同的日子。本文试图将图像处理的结果与力量和减肥。它被发现,本研究的范围内,标本也遭受了更大的力量和减肥经历了更大的表面积。

1。介绍

混凝土结构的耐久性是结构时要考虑的问题暴露在恶劣的环境条件。评估现有的混凝土结构的耐久性在这样的条件下既不是一个非常直接的也不是一个简单的任务。它是相当复杂的,多种因素控制影响混凝土的行为也因为没有耐久性可以获得的直接测量。因此,本文旨在提供一个指令在制革厂废水对混凝土的耐久性。模拟水有不同比例的八制革厂废水的主要成分有显著影响水泥复合材料已被用于这项研究。比例的成分测定分析收集的字段的制革厂废水样品。现场收集的样本最大制革厂工业区。因此本研究的发现描述具体的行为暴露在制革厂废水由这些成分。然而,本文中描述的分析的实际应用在于它允许工程师执行一项研究使用图像的受损部分的结构,而不需要出席结构本身的位置,这可能是有益的,尤其是在偏远或少方便的地区。同时,使用这种方法可能是有用的提示分析时需要一个主知道退化的程度,在追求一个更详细的研究基于缓解措施可以采用。

制革厂废水由几种化学物质如高数量的硫化物,石灰、盐、铵氯化物,硫酸盐,和蛋白质,从梁的房子排入废水的操作浸泡,李明,除钙讨论Ramasami et al。1]。众所周知,水泥复合材料进行硫酸丰富环境恶化。和动力学恶化程度取决于因素讨论Skalny et al。2和布朗3)如在水中硫酸盐含量,wet-dry周期和pH值的解决方案。有三种硫酸盐离子之间的化学反应和硬化的水贴,再结晶的钙矾石,形成石膏,脱钙作用的主要胶结阶段(C-S-H)。硫酸盐侵蚀的影响可以概括为扩张导致剥落和蜕变,失去力量,以及质量的损失。铵盐是最积极的因素,可以降低混凝土作为讨论Lea [4]和Biczok [5]。可溶性硝酸钙,稍微可溶性钙nitroaluminate和氨气在化学侵蚀混凝土由硝酸铵,诱导总浸出C-S-H氢氧化钙和快速脱钙作用。硝酸铵攻击的影响可以概括为非常大的孔隙度增加明显的肿胀和裂缝的发生由于膨胀晶体的形成。因此,很明显,混凝土接触制革厂废水容易高程度的恶化。因此,研究需要评估混凝土结构的耐久性建于浪费倾向之类的设备在位于中央污水处理厂,孟加拉国。

在这篇文章中,一个图像处理技术用于计算表面积的百分比损失由于沉浸在水泥砂浆立方体模拟制革厂废水讨论。这个比例的损失面积不能单独给一个适当的总伤害的标本进行了评估。在这项研究中有一个更广泛的范围,更多的参数需要考虑。相关图像处理的结果与力量和减肥从而使更多的综合分析进行损伤的程度。在图像处理中面临的几个困难。例如,图像的灰度级范围很小,这使得很难检测实际的二进制映像的边界线。对比度拉伸作为预处理技术应用结果的边界线从形象变得更为简单、精确的检测。同时,在图像的检索,注意到一个特定的地区在图像形成砂浆立方体的影子。结果,只有阈值将会包括影子试图从二进制图像定位边界时,这将是一个错误的来源。使用标准偏差滤波器边界检测对比拉伸后启用避免低对比度的阴影和检测的主要边界。 Finally, an efficient boundary detection technique has been developed to evaluate the surface loss of cement composites subjected to tannery wastewater.

2。材料和方法

使用的材料,试样的制备,实验都是在这一节中详细讨论。

2.1。材料

使用的材料如下:(我)分级标准砂:天然硅砂符合ASTM规范中要求分级标准砂C778 [6]。(2)普通硅酸盐水泥(OPC)。水泥的组成是由x射线荧光(光谱仪)进行了分析,使用光谱仪实验室中心- 1800。水泥成分表提供1。

2.2。模拟制革厂废水

制革厂废水样本收集从哈地区在达卡,孟加拉国。表2显示了这一领域的化学参数示例(7]。废水样品,类似制革厂废水的组成,然后在实验室中模拟。制革厂废水的主要成分,可以使混凝土容易退化从先前的研究发现8,9]。下列离子被选为本研究:(我)阴离子:氯化物和硫酸盐。(2)阳离子:铵。总浓度的阴离子和阳离子的制革厂废水测定实验室检测,最后,股票的解决方案是准备。不同成分的原液的浓度如表所示3。第一个模拟样本都选择主要制革厂废水成分。其他三个模拟样本准备氯是排除在外,硫酸盐从另一个,从第三铵。表4显示了不同类型的模拟水样的描述中使用的研究。

2.3。抗压强度测试和体重测量

依照ASTM C109强度进行了测试(10]。三个样品被为每个类型的水每天的测试条件,也就是说,90天,180天。水泥砂浆立方体是准备按ASTM C109代码(10]。1部分的砂浆由水泥和沙子分配2.75部分的质量。Fifty-millimeter(2英寸)测试数据集被填塞在两层压实。立方体是治愈的一天在模具和剥夺,沉浸在石灰水中。水灰比0.485被用于所有的标本。减肥的样本,测量数据集第一次治愈石灰水28天。固化后,数据集被烤箱干3小时110°C和初始体重测量。类似的过程之后计算体重在90和180天。砂浆立方体被删除从烤箱托盘和干3 - 4小时110°C,然后最终的重量决定。减肥(%)从初始的和最终的权重计算。

2.4。图像捕捉

大托盘里满是水样品,每个托盘包含一个类型的水如表所示4。样本被淹没在模拟水的类型,如图1。每个立方体表面图像是使用单反相机下沉之前使用一个图像捕捉的设置。设置由一个黑色尼龙制成的圆柱形物体。LED来源是安装LED灯发出当的上端连接到一个电源。圆柱内的标本被设置,底部的圆柱。图像拍摄光源。相机被放置在相同的位置为每个图像,所以固定焦距是维持每一个图像。下沉期后的90天,180天,立方体在烤箱干和图像。最初和最终的照片拍摄在同一特定暴露面,以确保适当的初始和最终条件之间的比较。

3所示。图像处理

本节描述的方法用来获取表面积的百分比通过图像处理损失。首先,RGB图像(真彩色图像)是由三个独立的飞机在每个像素颜色是红色,绿色和蓝色的强度值,颜色的主要成分。之后,对比拉伸是作为边界检测的增强技术,讨论了Casado [11]。使用一个过滤器,计算每个像素的标准差。然后,图像被转换成二进制图像。然而,它显示噪音沿着边界线。使用中值滤波去除噪声,其次是“bwareaopen, MATLAB的函数(12删除小物体。为了得到最终边界行通过连接分割像素,扩张侵蚀是紧随其后。图2显示了流程图中使用的图像处理技术研究。每一步的细节将在以下小节中描述。

3.1。对比度拉伸(CS)

对比是像素强度的差异提供边界对象的详细信息。从一个物体与周围的事物的可见性主要取决于它的边界特性。之前调整对比是需要从图像中提取特征区域的低对比度或均匀强度在相同的边界线。同质性意味着统计一致性像素强度有密切值的地方。弱同质性导致当地空间不同和休息安排在分割结果的延续沿着边界像素输出。这种同质性创造了范围的灰色非常低的水平。此外,低对比度图像可能产生照明不佳或错误的设置镜头光圈在图像采集(13]。表面纹理对象本身的条件也可能产生低对比度图像。为了克服这些问题,对比拉伸技术可以跟踪。对比度拉伸是一个简单的图像增强技术,提高了动态范围的灰色的水平。在最近的研究中,检测的准确性主要依赖于表面的边界条件的砂浆立方体;即图像的强度的变化主要取决于程度的降水数据集在不同水分条件下的表面。

对比度拉伸的一般形式讨论Casado [11)是 在哪里输出图像的值,输入图像的值,是阈值的值,斜率是。

最初,直方图均衡化技术用于检测精确的边界。直方图均衡化分配灰度值的频率更广泛有效地调整全球对比的一个映像。然而,从图3显然,直方图均衡化未能获取精确的边界。这是由于这样的事实:直方图技术能够提高黑色和白色区域,而不是中间灰色水平(11]。对比度拉伸是用来识别损坏表面的边界样本。很明显从图4之前对比拉伸,混凝土块的像素的灰度值范围,大约在150 - 250。但对比度拉伸后,灰度级范围显著改变到更广泛的50 - 220通过提高中间灰色的水平。这是清晰可见的图像,经过对比度拉伸是深在黑暗中地区和较轻的地区,如图4(一)表明不同强度的增加像素。

3.2。边界检测使用本地标准差过滤器

标准偏差统计测量是用来表达变化数据集。在图像处理的情况下,讨论Kumar和古普塔(13),标准偏差意味着一个像素强度的偏差意味着在一个指定的小区。低标准偏差表示数据集值接近平均值。标准差越大,意味着重要的色散值的意思。标准偏差使测量色散,使边界检测成为可能,随着级别的强度的变化在大量对象的边界。计算的细节地方标准偏差使用过滤器将在以下小节中描述。

3.3。为当地的标准偏差滤波器

输入图像的局部标准差计算使用“stdfilt”,一个内置的函数在MATLAB (12]。从unit8图像转换到双精度浮点数据类型,范围从0到1。每个输出像素代表标准偏差社区在输入图像中的相应像素(12]。纹理边界可以有效地检测到通过计算标准偏差作为讨论希和绿色(14]。如果只有一个纹理存在于当地社区,输出只代表了组内变异。纹理跨界存在时,输出代表一起组内的组内差异(14]。此外,标准差过滤器工作的模式识别在嘈杂的图像13,15]。过滤后,两种类型的输出这一研究获得的图像:1型。输出显示的部分。2型。输出显示损坏的部分。

在探测边界线精度取决于区域的强度变化和均匀性。非均匀强度变化,换句话说疲软的同质性,由于深度的变化发生后最终确定了分段和嘈杂的边界线转换成二进制图像。类似的现象也观察到伊藤等。16]。

3.4。转换为二进制图像

需要调整的图像包含分段滤波后的输出图像像素,因为非均匀变化的强度。只输出图像显示像素较高的标准差,其中包括边界和边界周围的噪音。调整是重要的设计噪声去除过滤器和结构化元素。使用MATLAB函数“imresize”[12),图像大小。转换为二进制图像是由使用MATLAB [12内置函数”im2bw”改变水平在一定范围内。发现转换工作的范围从0.01到0.03在双班。

3.5。阴影去除技术

图像对比度是增加对比度拉伸(CS),这让黑暗区深如高亮显示在图5(一个)。因此,当图像被转换成二进制图像(图5 (b)),它也发现影子边界与更高层次的价值。不同的点在阴影区内的强度变化。使用标准偏差滤波器,影子明显删除。结果,只有指定的像素在水平出现在二进制图像,如图6。

3.6。滤波的降噪

噪音是描述为像素强度值的随机波动。“salt-pepper”噪声脉冲的噪声。为一个8位图像,椒盐噪声的典型值是0,盐噪声是255。在这项研究中,非均匀表面脉冲噪声沉淀创造了最大的价值,也就是说,“盐噪声。“因此,这样像素包含噪声干扰周围少量像素(17]。对于这些像素,意味着显著不同,因此,标准偏差滤波器作为输出给他们看。常规低脉冲滤波并不是有效的脉冲噪声(17]。中值滤波是常用的,因为它能够保留图像的边缘和细节(18]。因此,中值滤波器被用于有效去除“salt-pepper”噪音在这项研究。MATLAB (12)函数“bwareaopen”然后用于进一步去除小物体不能通过中值滤波(12]。噪声去除后,被发现由分段像素输出图像。因此,为了获得连续的边界线,扩张侵蚀是紧随其后。所讨论的冈萨雷斯和森林19),扩张可以被定义为表示向量加法的形态学操作之间的一个图像或点集和结构元素。膨胀操作后,对象区域扩大。因此,减少对象区域是需要通过侵蚀技术。侵蚀是指从向量减法操作,输出点之间的一组点和结构元素。1型,“磁盘状”结构元素的大小不同的范围内3日- 15日和2型图像1和9之间的不同。分段像素连接时,“imfill MATLAB的函数(12)是用来关闭边界前景像素填充白色(12]。数据7和8显示连接分割后的图像在噪声去除和像素,分别。

3.7。计算表面百分比伤害

图像具有较低的标准差,分段像素没有连接。因此,结构化元素扩张的规模远远大于侵蚀。这个过程导致了误差随着扩张增加对象边界与实际相比。这个错误降到最低,同样的结构元素设计膨胀和侵蚀检索初始图像。在计算最初的像素数量,使用相同的图像通过改变阈值水平值。这个过程之后由于损伤的发生在不同深度的砂浆块保存几乎原始的正方形的边界。调整水平值超过一定范围时,影子也可能包括根据阴影的存在。对于这种情况,一个斜率值和阈值进行调整,以避免阴影获得最初的像素。最后,下列方程被用于计算的百分比伤害:

4所示。结果与讨论

在本节中,面积损失由提出的图像处理技术。表面积损失之间的关系和力量和减肥进行了讨论。数据9和10显示的图像立方体表面在不同水淹条件90天,180天,分别。两个数字(数字9和10显示初始图像和图像处理后的最终图像。相应的阈值()和斜率值()为二进制图像对比度拉伸和水平转换。此外,计算百分比伤害使用(2)提供。发现立方体在T1和T2制革厂水条件下表面积损失了约12%和3%,分别在90天,如图9。立方体在T3和T4条件下没有损伤。因此,这些值表明,经过90天的下沉,在T1和T2条件下水泥复合材料受到显著区域损失而立方体在T3和T4条件下经历任何损伤。在180天,表面积的损失数据集在T1和T2条件下被发现约31%和17.5%,分别。类似情况在90天,立方体在T3和T4条件下表面没有损伤。因此,很明显,在T1和T2制革厂水条件下水泥复合材料失去了重要的表面积为180天。相反,T3和T4水条件对水泥方块似乎没有不利的影响。然而,提出了图像处理技术的效率取决于之间存在良好的相关性计算表面积损失和实际的力量和减肥的水泥方块。数据11和12显示强度损失的比较,减肥,表面积的不同样本进行各种组合(T1、T2、T3和T4)制革厂废水被认为是在这项研究中。上述图像处理开发跟踪两种类型的条件:一个是损坏的立方体表面积一定比例的丢失,另一个是多维数据集没有任何损失的表面积。因此,不需要计算立方体表面积的百分比升幅扩大。此外,这些扩展样本不属于受损的类别。这就是为什么在强度或重量忽略这个特殊的研究力量和任何百分比升幅或重量而被视为“零损失。“此外,增加重量的百分比数据集在所有情况下发现微不足道(范围在0.5%到1.5%之间)。

从数据可以观察到11和12、T1和T2方块都经历了重大的强度损失和减肥而T3和T4立方体显示很少或根本没有力量损失和减肥。有趣的是,测试结果之间的一致性是观察到的强度和重量和图像处理;,面积损失的情况发生,力量和减肥也发生,,的表面积是零损失的情况下,强度和重量的损失也是零。表面积的关系似乎还损失了图像处理方法和体重和力量不是线性的,需要一系列的表面损失值来识别特定耐久性标准,也就是说,实力损失。因此,为了开发一种统计学意义之间的关系提出了图像处理的结果和实际耐用性测量,需要更多的实验来进行大样本的大小。然而,很明显,该图像处理技术是在和谐与实验结果,证明了其潜力提供可靠的耐久性水泥复合材料的信息。

5。对比传统的边缘检测技术和方法

在本节中,该方法的有效性与一些常用的边界检测相比,讨论了MATLAB的函数。索贝尔,普瑞维特、日志和精明的经营者被用来检测边缘的T1样品经过180天的下沉。这些方法的结果相比,该技术。

索贝尔算子,应用卷积面具从水平和垂直方向上和方向和大小值的总和找到绝对星等的整体形象20.- - - - - -22]。索贝尔为高频变化创造好的结果讨论的Rana和达赖21]。Sobel边缘方法返回在这些点图像的梯度模值最大作为描述Juneja和Sandhu23]。图(13日)索贝尔算子的输出显示,显示最大梯度随着失踪的边缘。普瑞维特算子是一个一阶导数算子,并使用八个可能的方向来估计图像强度函数的梯度社区(24,25]。整个组八个面具计算和最大的模块被选中。因此,索贝尔和普瑞维特运营商导致类似的边缘检测输出也明显的数字(13日)和13 (b)。高斯拉普拉斯算子(日志)算子结合高斯滤波和拉普拉斯算子进行边缘检测。高斯滤波器柔滑形象二阶导数对噪声十分敏感。检测是通过寻找零交叉产生双重边缘。根据沙玛和考尔(26),日志不正确检测边界强度的角落和曲线突然变化。从图可以看出13 (c)这个操作符不能定位的实际边界,而是检测错误的边界线。平滑降噪在这种情况下可能导致减少大小的图像梯度的梯度会低很多,因为低灰度级范围。精明的经营者使用高斯滤波器的导数计算梯度(26]。使用双阈值,精明的噪声不敏感,可以检测到真正的弱边缘,因为双阈值。降噪,高斯二维平滑内核指定标准偏差作为模糊操作(27]。为精明的边缘检测结果成为价值观的错误σ大于0.35所讨论的Kumar和辛格28]。边界确定的表面损坏水泥复合材料,有必要找到弱线,也就是说,优良的边缘,和实际领域似乎同质两边的线。图13 (d)显示了精明的运营商是如何检测边界与虚假的边界线和缺失的部分被Dhankhar和Sahu29日]。但它是清晰可见,这个操作符更好的执行在噪声条件下检测(29日]。

在拟议的方法,如前所述,发现图像的灰度级范围小。然后,对比度拉伸是一个增强技术提高灰度级范围包括深色的阴影区域。然后,标准偏差滤波器是用来定位强度变化以及边界线。降噪是通过使用滤波器,并最终分段像素作为输出中被发现。很明显从输出的方法,与传统的边缘检测方法相比,该方法取得了更好的效果以及更少的假边界线如图13 (e)。作为输出的图像由强度如图违规行为13 (e),一般采用形态学操作对图像恢复讨论突袭et al。30.]。为了克服强度不连续,扩张侵蚀是紧随其后。因此,图像定义边界线。然后,最终的像素比例计算使用(2)。

图14显示了T1的边缘检测样品90天后通过各种传统边界检测技术和方法。该方法的优越的效率比传统的边界检测技术从图中也显而易见14。

6。结论

本文描述了一种方法来评价混凝土的退化在制革厂废水采用图像处理技术。本研究的主要结论如下:(一)一种边缘检测技术已经在MATLAB开发的,可以有效地检测边界的砂浆立方体显示不同区域同质性或弱同质性沿着同样的边界线。(b)使用标准偏差进行边界检测的有效性也提出了与其能力避免阴影低对比度的调整对比度。(c)量化的表面积的比例得到边界检测一次。(d)三者之间的有效表面积和实验强度损失和减肥已经观察到。(e)发现立方体,接受更大的表面积也遭受了损失更大强度的损失。(f)此外,立方体的经历更大的表面积也损失的失去了更多的重量。(g)可用该方法的比较与传统技术揭示了优越的有效性提出了边界检测技术。当图像处理的结果(表面积损失),强度损失,和减肥是一起学习,它可以推断出定性的立方体面临更大的表面积的损失也遭受了更大的强度和重量的损失。然而,量化的这种相关性是否可能是一个问题,只能通过进一步的研究,回答最好是与一个更大的样本量。本研究建立一个承担一个广泛研究的基石的模式面积损失,减肥,探索更精心的相关性的强度损失。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者感谢混凝土实验室的人员,土木工程系,孟加拉国工程技术大学(负责),对他们的援助与合作成功执行的实验。