基于孔隙形貌及其空间分布的含噪多孔材料微层析图像中代表体积元识别的稳健技术
计算物理
2020-07-08 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
微层析是一种强大的材料研究方法。它能够非破坏性地获取多孔介质的物性，这在研究中十分有用。其中一种应用方式是计算金属-陶瓷（金属陶瓷，cermet）膜的孔隙率、孔径、表面积及其他参数，这类膜在过滤工业中广泛应用。微层析方法的优势在于所有这些参数可同时计算，这与传统技术形成对比。然而，基于 Micro-CT 重建图像的计算颇为耗时，因此应选择代表体积元以加速计算。本研究阐明了在不考虑孔隙率等任何物理参数的情况下识别代表体积元的方法。因此，即便在含噪和灰度图像中也能找到体积元。所提方法灵活，且在各向异性样品情况下不会高估体积尺寸。若图像经过滤波和二值化，所得体积元可用于计算域的物理特性，或用于为去噪过程选择最优滤波参数。
引用
@article{arxiv.2007.03035,
title = {Robust Technique for Representative Volume Element Identification in Noisy Microtomography Images of Porous Materials Based on Pores Morphology and Their Spatial Distribution},
author = {Maxim Grigoriev and Anvar Khafizov and Vladislav Kokhan and Viktor Asadchikov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.03035},
year = {2020}
}