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1、本文通過(guò)三維圖像模擬技術(shù)建立水泥水化過(guò)程的模型,揭示其內(nèi)在的作用機(jī)理,對(duì)水泥的生產(chǎn)和使用具有重要的意義。但是目前建立的水泥水化微觀結(jié)構(gòu)的三維模型都只根據(jù)水泥的初始狀態(tài)配置模型參數(shù),在模擬過(guò)程中模型的狀態(tài)有可能偏離真實(shí)的水泥水化過(guò)程。本論文完成了該研究中基礎(chǔ)部分的工作,主要內(nèi)容如下:首先,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)過(guò)程,獲取了水泥水化過(guò)程6小時(shí)、12小時(shí)、1天、2天、3天、7天、28天的大量微觀形貌電鏡掃描圖像,建立了水泥微觀形貌圖像庫(kù),實(shí)現(xiàn)了圖像
2、的統(tǒng)一管理,集成了常用的圖像處理算法,為以后的研究提供一個(gè)可擴(kuò)展的處理平臺(tái)。其次,對(duì)水泥微觀形貌圖像進(jìn)行分析,根據(jù)不同物質(zhì)的特定形貌特點(diǎn)識(shí)別出圖像中幾種主要物質(zhì)及其所在的區(qū)域。先將圖像分割成具有不同形貌特征的幾個(gè)區(qū)域,再用模板特征值與區(qū)域特征值相匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)區(qū)域的識(shí)別。其中圖像分割是分析的關(guān)鍵,根據(jù)圖像中含有豐富紋理信息的特點(diǎn),利用具有多尺度多方向性的小波變換方法提取圖像紋理特征,并采用與遺傳算法相結(jié)合的模糊C-均值聚類算法實(shí)現(xiàn)了圖像的
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