Дешифрирование физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания

Карелина, Ирина Владимировна

Автореферат диссертации по теме "Дешифрирование физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания"

На правах рукописи КАРЕЛИНА ИРИНА ВЛАДИМИРОВНА

ДЕШИФРИРОВАНИЕ ФИЗИКО-МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ГРУНТОВ ПО ЦИФРОВЫМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ ПРИ МЕХАНИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЯХ НА ГРУНТОВЫЕ ОСНОВАНИЯ

Специальность 25.00.08 - Инженерная геология, мерзлотоведение и грунтоведение

АВТОРЕФЕРАТ на соискание ученой степени кандидата технических наук

Барнаул - 2005

Работа выполнена в Алтайском государственном техническом университете им. И.И. Ползунова

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

доктор геолого-минералогических наук, член-корреспондент Российской Академии архитектуры и строительных наук, профессор Швецов Геннадий Иванович;

доктор технических наук, профессор Гуляев Юрий Павлович

доктор технических наук, профессор Свиридов Василий Лаврентьевич

Ведущая организация:

ОАО «АлтайТИСИз»

Защита состоится « Л? » ¿С^С^Сув_2005 г. в ч. на

заседании диссертационного совета КР 212.004.22 Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова по адресу: 656038, г. Барнаул, пр-т Ленина, 46.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова.

Автореферат разослан « _» _2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Вяткина Е.И.

14176

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы.

Одной го актуальных проблем современных инженерной геологии и грунтоведения является изучение закономерностей формирования и деформируемости лессовых грунтов в основаниях зданий и сооружений. Практика строительства на лессовых грунтах свидетельствует о многочисленных деформациях зданий и сооружений, находящихся в сфере взаимодействия с лессовыми грунтовыми основаниями. До настоящего времени остается недостаточно изученной сама природа деформируемости лессовых грунтов под нагрузкой, несмотря на многочисленные исследования в данной области. Важность проблемы совершенно очевидна, если учесть современные масштабы строительства на подобных грунтах. Решение перечисленных вопросов возможно лишь на основании комплексного изучения и оценки структурно-текстурных особенностей лессовых грунтов и закономерностей их деформирования под влиянием внешних воздействий.

Основными механическими воздействиями, имеющими наибольшее распространение при строительстве и эксплуатации зданий и сооружений на лессовых грунтах, являются статические (уплотнение грунтов фундаментами) и динамические (уплотнение грунтов трамбовками) воздействия, а так же замачивание находящегося в напряженном состоянии грунта. Они обуславливают существенные изменения микроструктуры лессовых пород: разрушение структурных составляющих элементов, формирование новой микроструктуры (при динамическом уплотнении) и т.п.

В последнее время в практике инженерно-геологических исследований широко применяются сканирующие электронные микроскопы, позволяющие качественно оценивать на микроструктурном уровне особенности строения грунта. Существующие методы подсчета структурных элементов не совсем четко обоснованы, а также являются, в большинстве случаев, либо субъективными оценками - зависящими от обслуживающего микроскопические установки оператора, либо имеют ряд недостатков для работы непосредственно с лессовыми грунтами (проблема с оптимальным разграничением на структурные элементы, работа с ограниченным числом точек изображения и др.)

Лессовые грунты юга Западной Сибири требуют изучения их микроструктуры с учетом специфических региональных особенностей. Одной из этих особенностей является преобладание на указанной территории I типа грунтовых условий по просадочности.

Микроструктура лессовых грунтов как материнских пород Верхнего Приобья, обнаженных эрозией и претерпевших интенсивные гипергенные образования, имеет свои характерные особенности, в том числе и по гранулометрическому составу: значительную агрегирован-ность, ярко выраженную макропористость со значительным уменьшением с глубиной, неоднородность по площади и по вертикали, различные включения в виде линз и прослоек песка и др.

Сложность поведения лессовых фунтов юга Западной Сибири в процессе их эксплуатации в качестве оснований зданий и сооружений вызывает необходимость их изучения на количественном микроструктурном уровне для объективной оценки прочностных и деформационных свойств с закономерностями внутренних процессов в грунте с учетом региональных особенностей юга Западной Сибири.

Целью работы является получение достоверных данных о количественных морфометрических и геометрических характеристиках микроструктуры лессовых грунтов на территории юга Западной Сибири.

В работе решались следующие задачи:

1. Построить математическую модель цифрового дешифрирования и препарирования растровых электронных микроструктурных (РЭМ) изображений лессового грунта для выявления структурных особенностей на территории юга Западной Сибири.

2. Разработать методику количественного расчета геометрических и морфометрических параметров для лессовых грунтов региона с учетом их особенностей и реализовать ее в виде программного комплекса, позволяющего дешифрировать данные о количественных морфометрических и геометрических характеристиках микроструктуры лессовых грунтов.

3. Подготовить образцы лессового грунта методом охлаждения в жидком азоте с последующей их сублимацией в условиях глубокого вакуума и получить с достаточным разрешением и высоким динамическим диапазоном яркостей с помощью растрового электронного микроскопа изображения«

4. Произвести ввод полученных РЭМ-изображений в ЭВМ путем аналого-цифрового преобразования двумерного массива яркостей с последующей обработкой в программном комплексе, при этом разработать критерий выбора оптимальной разрешающей способности цифрового изображения грунта.

5. Оценить влияние действия динамических нагрузок (трамбовки массой 7 т) на изменение микроструктуры лессовых грунтов по различным горизонтам уплотненной толщи.

Методы исследований.

В данной диссертационной работе применялись методы теории информации, теории вероятностей и математической статистики, методы обработки, кодирования и дешифрирования цифровых изображений. На всех этапах разработки программного комплекса проводилось сопоставление экспериментальных данных с результатами обработки тестовых изображений, теоретических расчетов и существующих альтернативных методов.

Изучение микроструктурных особенностей грунта на количественном уровне при динамических воздействиях (уплотнение трамбовкой массой 7 т) выполнялось по всей глубине уплотняемой толщи и проводилось с помощью комплекса растровой электронной микроскопии.

Исходные данные и личный вклад автора.

В основу диссертационной работы положены материалы исследований, выполненных автором в период 2000-2004 гг. Автором разработана математическая модель цифрового дешифрирования и препарирования РЭМ-изображения лессовых фунтов региона, с дальнейшим проведением количественных исследований изменений микроструктуры грунта на различных уплотненных толщах под влиянием действия трамбовок повышенной массы.

Диссертационная работа выполнялась в составе временного научного коллектива кафедры «Основания, фундаменты, инженерная геология и геодезия» Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова по программе «Совершенствование методов расчета оснований зданий и сооружений на лессовых грунтах Западной Сибири с учетом выявленных закономерностей их деформирования», по НИ! исследований высшей школы (подпрограмма «Архитектура и строительство») по теме «Исследование изменения прочности лессо-

вых фунтов в основаниях реконструируемых зданий и сооружений на базе микроструктурного анализа» и по договору с НИИСФ по теме «Разработка основных концепций и методов комплексного подхода к устройству оснований и фундаментов зданий и сооружений в экстремальных природно-климатических условиях России».

Научная новизна.

1. Разработана методика дешифрирования физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания, включающая в себя получение, оцифровку, препарирование и количественный расчет геометрических и морфометрических параметров по РЭМ-изображениям.

2. Создана математическая модель цифрового дешифрирования лессового грунта юга Западной Сибири, основанная на применении методов дефокусировки, адаптивного квантования мод и низкочастотной пространственной фильтрации пиксельного шума.

3. Разработанная процедура выделения контура объекта на основе алгоритма четырехсвязности позволяет производить количественный анализ микроструктуры грунта путем подсчета истинных площадей, периметров и эквивалентных диаметров всех элементов, представленных на изображении, а также определять направления, вдоль которых ориентированы частицы (поры), при этом исследованы точностные характеристики получаемой информации.

4. В количественном отношении экспериментально установлены изменения микроструктуры лессового грунта региона юга Западной Сибири, происходящие под воздействием уплотнения трамбовкой массой 7 тонн на разных горизонтах уплотненной толщи. При этом было выявлено и количественно оценено максимальное сближение частиц, сопровождающееся процессом разрушения агрегатов и глобул, и приводящее к формированию новой структуры грунта с устранением про-садочных свойств лессовых оснований.

Реализация и практическая ценность работы.

Разработанные методика и программный комплекс по количественной оценке РЭМ-изображения грунта могут применяться для исследования поведения не только лессовых просадочных грунтов юга Западной Сибири, но и с учетом региональных особенностей для исследования грунтов на других территориях Российской Федерации.

Разработанный метод обработки изображения грунта позволяет при проведении исследований на микроструктурном уровне регистрировать с требуемым пространственным разрешением одновременно несколько морфометрических и геометрических параметров, характеризующих дисперсную среду.

Результаты проведенных исследований могут применяться в других областях науки и техники, использующих изображения для отображения признаков и свойств объектов наблюдения и интерпретации зарегистрированных данных. В частности, сфера приложения результатов включает в себя технологии дистанционного контроля теплофи-зических процессов, в том числе параметров реакции самораспространяющегося высокотемпературного синтеза.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель и методика дешифрирования физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания юга Западной Сибири.

2. Методика выделения контура объекта на основе алгоритма че-тырехсвязности, количественный анализ микроструктуры грунта, а также результаты исследования точностных характеристик получаемой информации.

3. Динамика изменения основных структурных элементов лессового грунта юга Западной Сибири, уплотненного трамбовкой массой 7 тонн, на различных горизонтах уплотненной толщи, выявленная на основе количественного анализа РЭМ-изображений грунта.

Апробация работы.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры «Основания, фундаменты, инженерная геология и геодезия» Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова (АлтГТУ) (2000-2004), на 58-ой научно-технической конференции студентов, аспирантов, профессорско-преподавательского состава АлтГТУ (Барнаул, 2000), на Международной научно-практической конференции «Гуманизм и строительство. Природа, этнос и архитектура» (Барнаул, 2003).

Публикации.

По результатам выполненных исследований опубликовано 9 работ.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав и основных выводов в заключении. Работа изложена на 128 страницах и содержит 45 рисунков, 18 таблиц, список литературы из 97 наименований.

В приложениях приводится листинг заголовка базового модуля программного комплекса «Promik», характеристики вакуумного универсального поста ВУП-5 и сканера UMAX Astra 2100С.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы актуальность, научная и практическая значимость проблемы, сформулированы цель и задачи исследований.

В первой главе проведен обзор существующих методов и средств микроскопического анализа фракционного состава дисперсных сред.

Основными приборами для микроструктурного анализа элементов являются микроскопы. Грунты и порошки от субмикронных величин до 10 мкм обычно исследуются методами сканирующей электронной микроскопии, позволяющей оценивать размеры элементов до 0,001 мкм.

К классу сканирующих микроскопов относятся устройства, в которых роль наблюдателя выполняет электронный блок формирования изображений (ЭБФИ). В качестве ЭБФИ может выступать видео-, фотокамеры, устройства визуализации изображений. Благодаря таким устройствам у экспериментатора появляется довольно гибкая автоматизированная система для модернизации, повышения качества получаемых изображений и т.п. В настоящее время подобные системы, составляющие с растровым электронным микроскопом (РЭМ) автомати- I зированный комплекс, получили довольно широкое распространение.

Для исследования образца грунта в растровом электронном микроскопе применяется особая методика подготовки аншлифа с последующей вакуумной морозной сушкой. Чем тщательнее подготовлены образцы грунта к микроскопическому анализу, тем реальнее и достовернее окажутся результаты исследований.

Проведенный литературный обзор существующих методов количественного анализа микроструктуры грунта показал, что на современном уровне развития науки и техники нет четко обоснованного и дос-

таточно точного способа получения количественных характеристик микроструктуры лессовых грунтов. Однако на сегодняшний момент существует два благоприятных момента, позволяющих сделать положительный прогноз в решении данной задачи.

- Во-первых, достаточно хорошо отработана и практически реализована возможность получения изображений с различного вида микроскопов, получивших широкое распространение в практике научных исследований.

- Во-вторых, современный уровень развития компьютерной техники позволяет производить обработку изображений различных объектов.

Во второй главе приводится математическая модель цифрового дешифрирования и препарирования РЭМ-изображений.

В отличие от коррекции изображающих систем препарирование можно рассматривать как коррекцию способа взаимодействия датчика видеосигнала с объектом. При этом цифровая техника обработки сигналов благодаря своей универсальности и гибкости не имеет себе равных.

Цифровая обработка полученных РЭМ-изображений лессового грунта выполнялась в несколько этапов.

Первым этапом производилось улучшение полутоновых изображений за счет выбора оптимальных параметров яркости, контрастности и насыщенности с применением метода адаптивного квантования мод и возможной регуляризацией изображения.

Регуляризация сглаживает функции: если аналоговая функция интенсивности g(x) разрывна, то ее сглаживающая функция gw(x) непрерывна, и если §(х) - непрерывная функция, то §«(х) имеет непрерывную производную.

При использовании прямоугольного окна с основанием 2Ь+1 и высотой 2Ь+1 регуляризационный вариант функции ^ имеет вид

8и ('> /) =--- У V ?(/ + т, /' + п). С)

(2Ь + 1Х2А +1) -кячъ -л^А 7

В случае полутонового изображения регуляризация окна 3x3, 5x5, 7x7 позволяет довольно качественно провести фильтрацию высокочастотного шума, одновременно слабо искажая форму и границу объекта.

Для выделения на изображении границ отдельных участков, обладающих определенными свойствами, эти участки группировались в гистограмме распределения по признакам, отражающим определенные свойства изображаемых объектов, вокруг некоторых кластеров сгущения - мод. Выделив эти моды, минимизировав критерий частоты ошибки, выполнялось адаптивное квантование мод, т е. поиск разделяющей их границы как пороговое значение признака.

Вторым этапом препарирования изображения стал перевод дискретных цифровых массивов в бинарную форму в соответствии с оптимальным уровнем бинаризации.

Графическая информация об объекте создается и хранится в определенных форматах в виде векторных или, чаще, растровых данных. Растровые данные основаны на построении совокупности отдельных пикселов в прямоугольной матрице. Размер отдельного пиксела может быть определенной величины, измеряемой в битах: как одного (монохромное изображение), так и нескольких (цветное изображение). Для извлечения данных из изображения эти изображения для удобства обработки были переведены в бинарный вид, где характеристическая функция равна 0 или 1 в каждой точке плоскости изображения:

у _ | -Я = ''если в1'>Л е объекту (2)

|я[/, у-] = 0, если В[г, Д е объекту где - координаты точки в двумерном массиве яркостей.

Вычитание шумовой составляющей в бинарном изображении (рисунок 1) выполнялось с использованием методов низкочастотной фильтрации.

Рисунок 1 - Система формирования реального изображения

В работе использованы две матрицы-маски сглаживающих массивов, как для всего изображения, так и для его углов и краев, которые не вызывают смещения средней яркости обработанного изображения: 1) «квадратная»:

#=— 16

1 2 1 2 4 2 1 2 1

для /^(1,1) -

2 1 1 1

1 2 1 1

, для F(N,l). -

1 1 2 1

, для /Г(ЛГ,АГ) -

1 1 1 2

• (4)

для /?(!, у), У = 2..^ -1:

для /7(?',1),= 2...Л' -1: — 11

2 1 2 2 2 2 2 2

2 2 2 2 1 2

(5)

1 2 2 2

, для У), / = 2...^ -1,у = 2. ..ЛГ -1: -

2 2 2 1. 2 2

2) «крестообразная»:

я = —

5

1

1 1 1 1

(6)

для Р(1,1)

1 1 1

для/■(!,#)

1 1

для/•(#,!) |

1 1

для V) -

(7)

1 Г

для /«Х!, у), / = 2...^ — 1:

1 1 1

1 Г

(8)

для /г(/,1),= 2...Л^ -1: ^

1

для / = 2...ЛГ -1, у = 2...Л/ -1: ^

Для определения принадлежности отдельного элемента изображения к исследуемой области использовался принцип 4-связности элементов при сканировании элементов построчно, сверху вниз и слева направо.

Алгоритм разметки обеспечивает выделение всех элементов, принадлежащих к участку, при любой сложности формы этого участка.

Третьим этапом производилось определение геометрических и морфометрических параметров элементов изображения.

В качестве морфометрических характеристик объекта изображения были получены:

- Площадь элемента дискретного изображения.

Если известна характеристическая функция Ь(х,у) непрерывного изображения, то площадь объекта вычисляется следующим образом:

Б = \\Ъ(х,у)<Ыу, (9)

I

где интегрирование осуществляется по всему изображению I.

Очевидно, что при переходе к дискретным изображениям интегралы становятся суммами. Тогда площадь вычисляется (в единице площади элемента изображения) в виде суммы

л т

5=12>',л (10>

ы м

где Ь(% - значение бинарного изображения в точке, находящейся в той строке и ]-том столбце. Здесь полагаем, что поле изображения разбито на прямоугольную решетку с ш столбцами и п строками.

- Эквивалентный диаметр элемента плоского изображения, рассчитываемый по методу эквивалентного круга.

- Истинный периметр элемента, величина которого определяется путем отслеживания по периметру объекта всех элементов с меткой. Величина эквивалентного периметра определяется через величину эквивалентного диаметра элемента.

- Для оценки формы элемента используется форм-фактор.

- Степень окатанности частицы характеризуется фактором поверхности. Он минимален для гладких элементов и резко возрастает, если рельеф последних огрубляется.

По данным морфометрических характеристик строятся гистограммы распределения величин диаметра, площади, фактора формы согласно математическим законам статистики.

За геометрические характеристики объекта изображения принимались ориентация и вероятность максимальной ориентации. За ось ориентации принималась ось минимального второго момента, представляющего собой двумерный аналог оси наименьшей инерции.

Положение любой оси можно задать координатами двух точек 1(хьу1), 2(х2,у2), З(х3,уэ), 4(х4,у4) (рисунок 2) доя двух осей, затем вычислить значения полуосей, являющихся осями инерции объекта:

Л12 — момент инерции относительно оси 1-2, JJ^ - момент инерции относительно оси 3-4

Рисунок 2 - Ориентация области на изображении, определяемая направлением оси наименьшей инерции

Рисунок 3 - Скрин-шот результата анализа геометрических характеристик частиц

¿12 = +(у2-ух)2; ¿34 = +(у,-у3)2. (11)

За ориентацию принимается максимальная полуось. В случае равенства всех осей инерции можно считать, Что объект изображения не имеет ориентации, т.е. имеет форму круга.

По данным анализа геометрических характеристик строится роза ориентации (рисунок 3).

Важным параметром ориентации элементов является вероятность максимальной ориентации - Р(тахоР) (рисунок 3). Эта вероятность равна 1 для максимально ориентированных элементов и равна 0 - для не ориентированных.

В третьей главе представлены данные по экспериментальной проверке методов цифрового дешифрирования геометрических и мор-фометрических параметров элементов изображений.

В результате разработанных алгоритмов дешифрирования и препарирования изображений был создан программный комплекс «Ргогшк» по работе с РЭМ-изображениями лессового грунта.

Для тестирования было создано несколько бинарных изображе-' ний, кроме этого использовались не большие фрагменты полутоновых *РЭМ-изображений. Каждое йз них задавалось с определенными пара-

метрами исходных данных. Кроме того, на бинарных изображениях вносился небольшой шум как некоторая погрешность. Далее эти фрагменты обрабатывались программно и полученные результаты сопоставлялись с исходными.

При исследовании адекватности получения геометрических характеристик элементов изображения полученные результаты полностью совпали с исходными.

При исследовании адекватности получения морфометрических характеристик элементов изображения исходные величины площади, диаметра, периметра каждого элемента определялись графическим методом палеток с окружностями разных диаметров. Значения форм-фактора и фактора поверхности задавались без учета количественного значения. В результате стало очевидным преимущество автоматизированного способа обработки как по точности, так и по корреляции с исходно заданными параметрами.

В работе анализировалось влияние величины разрешающей способности изображения на величины средних квадратических отклонений (СКО) морфометрических характеристик. Результаты исследования сведены в графики зависимостей соответствующих величин (рисунки 4-6). По полученным данным оказалось, что более надежные результаты получаются при формировании РЭМ-изображения с разрешающей способностью 150 DPI и выше.

При анализе параметров доверительного интервала измеряемой величины диаметра, площади и периметра исследовались 2 варианта определения СКО:

- СКО как оценки степени однородности грунта;

- СКО* как достоверности и корректности результатов случайных величин равноточных измерений.

По своей сути первое СКО является среднеквадратической ошибкой арифметической середины определенного морфометрического параметра - диаметра, площади, периметра, и при статистическом анализе его величина является не совсем адекватным параметром. Значения же СКО являются более корректными, т.к. характеризует реальную точность наблюдений.

В результате исследований была доказана достоверность и корректность полученных морфометрических характеристик РЭМ-изображений при программной обработке.

Рисунок 4 - График зависимости СКО площади частиц от разрешающей способности изображения

Рисунок 5 - График зависимости СКО периметра частиц от разрешающей способности изображения

скоа

0,3

0,7

о,в

0,5

0,4

80 100 120 140 160 ОР1

Рисунок 6 - График зависимости СКО диаметра частиц от разрешающей способности изображения

В четвертой главе описаны результаты экспериментальных исследований микроструктуры лессового просадочного грунта под воздействием уплотнения трамбовкой массой 7 тонн.

Образцы грунта отбирались с экспериментальной площадки, расположенной в юго-западной части г. Барнаула, в квартале 2001, на которой с сентября 1991 г. проводились экспериментальные исследования по уплотнению лессового просадочного грунта тяжелыми трамбовками массой 7 тонн. Размер опытной площадки составил 9x9 метров.

Основанием зданий и сооружений в пределах этой территории являются суглинки и супеси. Суглинки относятся к группам I типа по просадочности. При замачивании под давлением, равным природному,

просадка их практически близка к нулю; при замачивании под нагрузкой 0,3 МПа суглинки проявляют просадочные свойства.

После уплотнения площадки тяжелой трамбовкой массой 7 тонн, отбирались образцы грунта через каждый метр до глубины 6 метров. Микроструктурные особенности оценивались для каждой из этих групп по глубинам.

Подготовка поверхности образцов выполнялась способом изготовления аншлифов. Затем подготовка образцов грунта сечением 1x1 см и высотой 0,5 см выполнялась в вакуумном универсальном посту ВУП-5 методом мгновенного замораживания при температуре жидкого азота с последующей их сушкой путем вакуумного сублимирования в условиях глубокого вакуума.

Полученные РЭМ-фотографии разного увеличения сканировались (рисунок 7), оцифровывались и анализировались с использованием разработанного программного комплекса «Ргогтпк».

х1000 (г) х1000 (д) х350 (е)

а)Н= 1,0 м; б) Н = 2,0 м; в)Н = 3,0м; г) Н = 4,0 м; д) Н = 5,0 м; е)Н = 6,0м Рисунок 7 - Микроструктура лессового грунта после уплотнения

трамбовкой массой 7 тонн на различной глубине В результате компьютерного анализа были получены данные морфометрических и геометрических характеристик лессовых грунтов по двум группам: порового пространства и частиц (твердых составляющих структуру грунта); в виде гистограмм распределения, роз ориентации, отдельных числовых значений.

Все результаты были сведены в таблицы данных, по которым были построены графики зависимости средней площади и вероятности максимальной ориентации элементов грунта от глубины (рисунки 8, 9).

а) б)

а - частицы; б - поры Рисунок 8 - График изменения средней площади элементов по глубине

а) б)

а - частицы; б - поры Рисунок 9 - График изменения вероятности максимальной ориентации элементов по глубине

По графикам хорошо наблюдается изменение микроструктуры лессового грунта на разных горизонтах уплотняемой толщи. До глуби-

ны 3 м происходит сближение частиц грунта, сопровождающееся процессом частичного и полного разрушения агрегатов и глобул - формируется новая матричная структура. Это приводит к устранению проса-дочных свойств лессового основания. С глубины 3 м влияние трамбовки постепенно ослабевает, в результате чего структура грунта возвращается к природному состоянию - скелетному типу. Глубина 3 м может рассматриваться как переходный этап со скелетно-матричной структурой.

В заключении диссертации сформулированы основные выводы и результаты работы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Созданная математическая модель цифрового дешифрирования, включающая разработанную методику выявления физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания, позволила изучить лессовые грунты юга Западной Сибири, путем получения, оцифровки, препарирования и количественного расчета геометрических и морфо-метрических параметров по РЭМ-изображениям.

2. Применение метода дефокусировки на основе регуляризацион-ной функции совместно с методом адаптивного квантования мод является эффективным средством для перевода РЭМ-изображения в бинарную форму, по которой возможен анализ микроструктуры грунта. Применение низкочастотной пространственной фильтрации позволяет эффективно сглаживать пиксельный шум в изображении. Необходимым и достаточным условием для этого является применение сглаживающих фильтров - крестообразного и квадратного, с размерами анализируемого окна 3x3 и 5x5.

3. Использование методики выделения контура объекта на основе алгоритма четырехсвязности позволяет производить количественный анализ микроструктуры грунта путем подсчета истинных площадей, периметров и эквивалентных диаметров всех элементов, представленных на изображении, а также определять направления, вдоль которых ориентированы частицы (поры).

4. Исследование РЭМ-изображений грунта на количественном уровне позволило проследить динамику изменения морфометрических

и геометрических параметров основных структурных элементов - частиц и пор, на различных горизонтах уплотненной толщи.

5. Уплотнение лессового грунта трамбовками массой 7 тонн приводит к изменению его микроструктуры. В результате до глубины 3 м происходит максимальное сближение частиц грунта, сопровождающееся процессом частичного и полного разрушения агрегатов и глобул - формируется новая матричная структура, отличная от природной. Это приводит к устранению просадочных свойств лессового основания. С глубины 3 м влияние трамбовки постепенно ослабевает, в результате чего структура грунта возвращается к природному состоянию - скелетному типу.

Основной материал диссертации изложен в публикациях:

1. Азаров Б.Ф., Карелина И.В. Моделирование осадок опытного штампа на ПЭВМ IBM/PC // Лессовые просадочные грунты: исследования, проектирование и строительство: Тезисы докладов Международной научно-практической конференции. - Барнаул: Изд-во Алт. гос. тех. ун-та, 1996. - С. 94-95.

2. Вяткина Е.И, Карелина И.В. Программа преобразования файлов изображения микроструктуры грунта для работы в системе "Видео-ТесТ" // Лессовые просадочные фунты: исследования, проектирование и строительство: Тезисы докладов Международной научно-практической конференции. - Барнаул: Изд-во Алт. гос. тех. ун-та, 1996. - С. 42-44.

3. Карелина И.В., Гумиров М.А. Дешифрирование микроструктуры грунтов по цифровым РЭМ-изображениям // Ползуновский альманах: Изд-во Алт. гос. тех. ун-та, - 2001. - № 3. - С. 76-81.

4. Карелина И.В., Гумиров М.А. Методика получения количественных показателей микроструктуры грунтов по РЭМ-изображениям. // Научно-техническое творчество молодежи: Сборник тезисов докладов 58-й научно-технической конференции студентов, аспирантов, профессорско-преподавательского состава Алтайского государственного технического университета. Часть 2. / Алт. гос. техн. ун-т. - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2000. - с. 62-63.

5. Карелина И.В., Гумиров М.А., Долматов A.B. Анализ методов и проблемы цифровой обработки изображений лессовых грунтов //

Р1 0 38 3

Вестник Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова: Изд-во Алт. гос. тех. ун-та, - 2000. - № 1. - С. 41-42.

6. Гумиров М.А., Карелина И.В. Методика цифровой обработки микроструктуры дисперсных сред. Самораспространяющийся высокотемпературный синтез: Материалы и технологии. - Новосибирск: Наука, 2001.-С. 148-162.

7. Карелина И.В., Гумиров М.А. Методика обработки РЭМ-изображений микроструктуры лессовых грунтов. // Гуманизм и строительство. Природа, этнос и архитектура: Сборник трудов Международной научно-практической конференции / Алт. гос. техн. ун-т им. И.И. Ползунова. - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2003. - С. 65-67.

8. Карелина И.В., Гумиров М.А., Швецов Г.И. Компьютерная обработка РЭМ-изображений микроструктуры лессовых грунтов // Ре-сурсо- и энергосбережение как мотивация творчества в архитектурно-строительном процессе. Труды годичного собрания PA ACH 2003. / Ред. кол.: В.М. Бондаренко (отв. ред.) и др. - Казань, КГАСА, 2003. -С. 487-489.

9. Разработка основных концепций и методов комплексного подхода к устройству оснований и фундаментов зданий и сооружений в экстремальных природно-климатических условиях России: Отчет по НИР / АлтГТУ; договор с НИИСФ; руководитель Г.И. Швецов. - № 851/43-02. - Сборник аннотаций научно-исследовательских работ РА-АСН за 2000-2002 годы. - М.: Редакционно-издательский отдел РА-АСН. 2004. - С. 82. - Исп.: И.В. Носков, Б.Ф. Азаров, Е.И. Вяткина,

Б.М. Черепанов, И.В. Карелина, A.B. Ермолаев. РНБ РуССКИЙ фОНД

2006-4

14176

Подписано в печать 5.05.2005 Формат 60x84 1/16 Печать - ризография. Усл. печ. л. 1,25 Тираж 100 экз.

Отпечатано в ОАО "Алтайский Дом печати" г. Барнаул, ул. Б. Олонская 28

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Карелина, Ирина Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ МИКРОСТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА ГРУНТОВ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛИ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Классификация средств (устройств), используемых для получения изображений.

1.1.1. Оптические микроскопы.

1.1.2. Растровая электронная микроскопия (РЭМ).

1.1.3. Сканирующие микроскопы.

1.2. Методика получения РЭМ-изображений микроструктуры грунта.

1.3. Обзор существующих методов количественного анализа по РЭМ-изображениям

1.4. Выбор и обоснование направления научных исследований

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЦИФРОВОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ И ПРЕПАРИРОВАНИЯ РЭМ-ИЗОБРАЖЕНИЙ.

2.1. Методы препарирования изображений.

2.1.1. Регуляризация.

2.1.2. Метод адаптивного квантования мод. Бинаризация

2.1.3. Подавление шумов. Фильтрация.

2.2. Определение принадлежности элементов изображения к исследуемой области.

2.3. Методика количественного анализа микроструктуры с помощью РЭМ.

2.3.1. Определение морфометрических характеристик объекта изображения.

2.3.2. Определение геометрических характеристик объекта изображения.

2.3.3. Гистограммы распределения величин диаметра, площади, форм-фактора.

2.4. Выводы по 2 главе.

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА МЕТОДОВ ЦИФРОВОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ И МОРФОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ.

3.1. Расчет геометрических и морфометрических параметров по тестовым изображениям.

3.1.1. Адекватность определения геометрических характеристик тестовых изображений.

3.1.2. Адекватность определения морфометрических характеристик тестовых изображений.

3.2. Количественный анализ микроструктуры фунта при сканировании РЭМ-изображений с различной величиной разрешающей способности

3.3. Исследование средних квадратических ошибок морфометрических характеристик грунтов по результатам анализа РЭМ-изображений.

3.4. Выводы по 3 главе.

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ МИКРОСТРУКТУРЫ

ЛЕССОВОГО ПРОСАДОЧНОГО ГРУНТА ПОД ВОЗДЕЙСТВИЕМ УПЛОТНЕНИЯ ТРАМБОВКОЙ.

4.1. Подготовка образцов грунта для растрового электронного микроскопа. Приборы и оборудование.

4.2. Количественный анализ РЭМ-изображений лессового грунта, уплотненного трамбовкой массой 7 тонн.

4.2.1. Результаты обработки РЭМ-изображения грунта по частицам.

4.2.2. Результаты обработки РЭМ-изображения грунта по порам.

4.3. Выводы по 4 главе.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Дешифрирование физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания"

Актуальность проблемы.

Одной из актуальных проблем современных инженерной геологии и грунтоведения является изучение закономерностей формирования и деформируемости лессовых грунтов в основаниях зданий и сооружений. Практика строительства на лессовых грунтах свидетельствует о многочисленных деформациях зданий и сооружений, находящихся в сфере взаимодействия с лессовыми грунтовыми основаниями. До настоящего времени остается недостаточно изученной сама природа деформируемости лессовых грунтов под нагрузкой, несмотря на многочисленные исследования в данной области. Важность проблемы совершенно очевидна, если учесть современные масштабы строительства на подобных грунтах. Решение перечисленных вопросов возможно лишь на основании комплексного изучения и оценки структурно-текстурных особенностей лессовых грунтов и закономерностей их деформирования под влиянием внешних воздействий.

Основными механическими воздействиями, имеющими наибольшее распространение при строительстве и эксплуатации зданий и сооружений на лессовых грунтах, являются статические (уплотнение грунтов фундаментами) и динамические (уплотнение грунтов трамбовками) воздействия, а так же замачивание находящегося в напряженном состоянии грунта. Они обуславливают существенные изменения микроструктуры лессовых пород: разрушение структурных составляющих элементов, формирование новой микроструктуры (при динамическом уплотнении) и т.п. [17, 53].

В последнее время в практике инженерно-геологических исследований широко применяются сканирующие электронные микроскопы, позволяющие качественно оценивать на микроструктурном уровне особенности строения грунта. Существующие методы подсчета структурных элементов не совсем четко обоснованы, а также являются, в большинстве случаев, либо субъективными оценками - зависящими от обслуживающего микроскопические установки оператора, либо имеют ряд недостатков для работы непосредственно с лессовыми грунтами (проблема с оптимальным разграничением на структурные элементы, работа с ограниченным числом точек изображения и др.).

Лессовые грунты юга Западной Сибири требуют изучения их микроструктуры с учетом специфических региональных особенностей [53, 59, 93, 94]. Одной из этих особенностей является преобладание на указанной территории I типа грунтовых условий по просадочности.

Микроструктура лессовых грунтов как материнских пород Верхнего Приобья, обнаженных эрозией и претерпевших интенсивные гипергенные образования, имеет свои характерные особенности, в том числе и по гранулометрическому составу: значительную агрегированность, ярко выраженную макропористость со значительным уменьшением с глубиной, неоднородность ио площади и по вертикали, различные включения в виде линз и прослоек песка и др.

Сложность поведения лессовых грунтов юга Западной Сибири в процессе их эксплуатации в качестве оснований зданий и сооружений вызывает необходимость их изучения на количественном микроструктурном уровне для объективной оценки прочностных и деформационных свойств с закономерностями внутренних процессов в грунте с учетом региональных особенностей юга Западной Сибири.

Целью работы является получение достоверных данных о количественных морфометрических и геометрических характеристиках микроструктуры лессовых грунтов на территории юга Западной Сибири.

В работе решались следующие задачи:

1. Построить математическую модель цифрового дешифрирования и препарирования растровых электронных микроструктурных (РЭМ) изображений лессового грунта для выявления структурных особенностей на территории юга Западной Сибири.

2. Разработать методику количественного расчета геометрических и морфометрических параметров для лессовых грунтов региона с учетом их особенностей и реализовать ее в виде программного комплекса, позволяющего дешифрировать данные о количественных морфометрических и геометрических характеристиках микроструктуры лессовых фунтов.

3. Подготовить образцы лессового грунта методом охлаждения в жидком азоте с последующей их сублимацией в условиях глубокого вакуума и получить с достаточным разрешением и высоким динамическим диапазоном яркостей с помощью растрового электронного микроскопа изображения.

4. Произвести ввод полученных РЭМ-изображений в ЭВМ путем аналого-цифрового преобразования двумерного массива яркостей с последующей обработкой в программном комплексе, при этом разработать критерий выбора оптимальной разрешающей способности цифрового изображения грунта.

5. Оценить влияние действия динамических нагрузок (трамбовки массой 7 тонн) на изменение микроструктуры лессовых фунтов по различным горизонтам уплотненной толщи.

Методы исследований.

В данной диссертационной работе применялись методы теории информации, теории вероятностей и математической статистики, методы обработки, кодирования и дешифрирования цифровых изображений. На всех этапах разработки программного комплекса проводилось сопоставление экспериментальных данных с результатами обработки тестовых изображений, теоретических расчетов и существующих альтернативных методов.

Изучение микроструктурных особенностей фунта на количественном уровне при динамических воздействиях (уплотнение трамбовкой массой 7 т) выполнялось по всей глубине уплотняемой толщи и проводилось с помощью комплекса растровой электронной микроскопии.

Исходные данные и личный вклад автора.

В основу диссертационной работы положены материалы исследований, выполненных автором в период 2000-2004 гг. Автором разработана математическая модель цифрового дешифрирования и препарирования РЭМ-изображений лессовых фунтов региона, с дальнейшим проведением количественных исследований изменения микроструктуры грунта на различных уплотненных толщах под влиянием действия трамбовок повышенной массы.

Диссертационная работа выполнялась в составе временного научного коллектива кафедры «Основания, фундаменты, инженерная геология и геодезия» Алтайского государственного технического университета им. И.И. Пол-зунова по программе «Совершенствование методов расчета оснований зданий и сооружений на лессовых грунтах Западной Сибири с учетом выявленных закономерностей их деформирования», по НТП исследований высшей школы (подпрограмма «Архитектура и строительство») по теме «Исследование изменения прочности лессовых грунтов в основаниях реконструируемых зданий и сооружений на базе микроструктурного анализа» и по договору с НИИСФ по теме «Разработка основных концепций и методов комплексного подхода к устройству оснований и фундаментов зданий и сооружений в экстремальных природно-климатических условиях России» [63].

Научная новизна.

1. Разработана методика дешифрирования физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания, включающая в себя получение, оцифровку, препарирование и количественный расчет геометрических и морфометрических параметров по РЭМ-изображениям.

2. Создана математическая модель цифрового дешифрирования лессового грунта юга Западной Сибири, основанная на применении методов дефокусировки, адаптивного квантования мод и низкочастотной пространственной фильтрации пиксельного шума.

3. Разработанная процедура выделения контура объекта на основе алгоритма четырехсвязности позволяет производить количественный анализ микроструктуры грунта путем подсчета истинных площадей, периметров и эквивалентных диаметров всех элементов, представленных на изображении, а также определять направления, вдоль которых ориентированы частицы (поры), при этом исследованы точностные характеристики получаемой информации.

4. В количественном отношении экспериментально установлены изменения микроструктуры лессового грунта региона юга Западной Сибири, происходящие под воздействием уплотнения трамбовкой массой 7 тонн на разных горизонтах уплотненной толщи. При этом было выявлено и количественно оценено максимальное сближение частиц, сопровождающееся процессом разрушения агрегатов и глобул, и приводящее к формированию новой структуры грунта с устранением просадочных свойств лессовых оснований.

Реализация и практическая ценность работы.

Разработанные методика и программный комплекс по количественной оценке РЭМ-изображения грунта могут применяться для исследования поведения не только лессовых просадочных грунтов юга Западной Сибири, но и с учетом региональных особенностей для исследования грунтов на других территориях Российской Федерации.

Разработанный метод обработки изображения грунта позволяет при проведении исследований на микроструктурном уровне регистрировать с требуемым пространственным разрешением одновременно несколько морфометри-ческих и геометрических параметров, характеризующих дисперсную среду.

Результаты проведенных исследований могут применяться в других областях науки и техники, использующих изображения для отображения признаков и свойств объектов наблюдения и интерпретации зарегистрированных данных. В частности, сфера приложения результатов включает в себя технологии дистанционного контроля теплофизических процессов, в том числе параметров реакции самораспространяющегося высокотемпературного синтеза.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель и методика дешифрирования физико-механических свойств грунтов по цифровым изображениям при механических воздействиях на грунтовые основания юга Западной Сибири.

2. Методика выделения контура объекта на основе алгоритма четырех-связности, количественный анализ микроструктуры грунта, а также результаты исследования точностных характеристик получаемой информации.

3. Динамика изменения основных структурных элементов лессового грунта юга Западной Сибири, уплотненного трамбовкой массой 7 тонн, на различных горизонтах уплотненной толщи, выявленная на основе количественного анализа РЭМ-изображений грунта.

Апробация работы.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры «Основания, фундаменты, инженерная геология и геодезия» Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова (АлтГТУ) (2000-2004), на 58-ой научно-технической конференции студентов, аспирантов, профессорско-преподавательского состава АлтГТУ (Барнаул, 2000), на Международной научно-практической конференции «Гуманизм и строительство. Природа, этнос и архитектура» (Барнаул, 2003).

Публикации.

По результатам выполненных исследований опубликовано 9 работ [15, 26, 30, 40-44, 63].

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав и основных выводов в заключении. Работа изложена на 128 страницах и содержит 45 рисунков, 18 таблиц, список литературы из 97 наименований.

Заключение Диссертация по теме "Инженерная геология, мерзлотоведение и грунтоведение", Карелина, Ирина Владимировна

При сравнении результатов по тестовым примерам № 3-5 (таблицы 3.53.10), представленных в виде фрагментов полутоновых РЭМ-фотографий, можно сделать заключение о том, что из-за сложности интерпретации границ между элементами при работе графическим методом наложения палетки результаты определения диаметров, площадей и периметров автоматизированным способом можно считать более точными. Это подтверждают выводы по анализу тестовых бинарных изображений № 1 и № 2.

При сопоставлении результатов по изображению № 3 (таблицы 3.5, 3.6):

- Лучи розы ориентации направлены в разных направлениях, хотя наблюдается не большая их сгруппированность (Ртах ор= 0,182, не ориентировано 18%) частиц). п/п Диаметр d, Площадь S, Периметр Р, мкм мкм' мкм

ЧАСТИЦЫ 1 10,0 78,50000 31,400

Mind= 0,900 мкм 2 13,0 132,66500 40,820

Max d = 21,000 мкм 3 5,0 19,62500 15,700 depEa = 6,783 мкм 4 8,0 50,24000 25.120

5 13,0 132,66500 40,820 1 Min S = 0,63585 мкм2 6 21,0 346,18500 65,940

Мах 3 = 346,18500 мкм2 7 2,5 4,90625 7,850 ь 1 = 65,06080 мкм2 8 3,5 9,61625 10,990

1 ' 9 1,5 1,76625 4,710

Ил Min Р = 0,2826 мкм 10 2,0 3,14000 6,280

Мах Р = 65,9400 мкм 11 1,0 0,78500 3,140

X 1000 РСро =21,0877 мкм 12 0,9 0,63585 0,2826

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Карелина, Ирина Владимировна, Барнаул

1. Delphi 2 для Windows 95/NT. Полный курс. В 2-х томах. Пер. с англ./ М. Канту. - М.: Малип., 1997. - 900 с.

2. Delphi 5. Руководство разработчика, том 1. Основные методы и технологии программирования: Пер. с англ.: Уч. пос. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. - 832 с.

3. Gopfert, U.J.: Ubersicht uber optische Mehrkoordinaten-MePgerate, VDI- Berichte 378, Dusseldorf, 1980, S. 133-136.

4. Gurny, W.H.: Optisches 3-Koordinaten-Mepgerat Сотр. Gage. VDI- Berichte 378 (1980), Dusseldorf, S. 137-139.

5. Horn B.K.P., VISMEM: A Bag of 'Robotics' Formulae, MIT AI Laboratory Working Paper 34, Dec, 1972.

6. Huang T.S. (ed.). Image Sequence Processing and Dynamic Scene Analysis, Springer-Verlag, New York, 1983.

7. Kanade Т., Region Segmentation: Signal vs. Semantics, Computer Graphics and Image Processing, 13, No. 4, 279-297 (1980a).

8. Konopka Ray, Developing Custom Delphi Components. Scottsdale, AZ: Coriolis Group Boobs, 1996.

9. Ohianger R., Price K., Reddy D.R., Picture Segmentation Using a Recursive Region Splitting Method, Computer Graphics and Image Processing, 8, No. 3, 313-333(1978).

10. Serra J. Imaqe Analysis and Mathematical Morphology. - London - New York: Academic Press, 1982.

11. Smart P., Tovey K. Electron microscopy of soils and sediments: examples. - Oxford: Clarendom Press, 1981.

12. Unitt B.M. A Digital computer method for revealing directional information in images. - J. Phys. E Series Z, 1975, 8. p. 423-425.

13. Weckenmann, A. Prof. Dr.-Ing.: Koordinatenmeptechnik, tJberblick, Enrwicklung, Anwendung; VDI-Berichte 408, 1981, VDI-Verlag, Dusseldorf, S. 15-24.

14. Winston P.H., Horn B.K.P., Lisp, Second Edition, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1984.

15. Ананьев И.В., Воляник Н.В. Уплотнение лессовых грунтов. - Ростов- на-Дону: Из-во Ростов, ун-та, 1989. - 124 с.

16. Андреев В.П., Белов Д.А., Вайнштейн Г.Г., Москвина Е.А. Эксперименты с машинным зрением. - М.: Наука, 1987.

17. Безрук А.А., Лебедев Д.С. Выделение контуров на основе иерархической двухуровневой вероятностной модели ансамбля изображений. - В кн.: Иконика: Цифровая обработка видеоинформации. - М.: Наука, 1989. - 5-18.

18. Берн Г. Форматы данных. Пер. с нем. - К.: Торгово-издательское бюро BHV, 1995-472 с.

19. Бокштейн И.М. Анализ характеристик изображений в дисплейном процессоре. - В кн.: Иконика: Теория и методы обработки изображений. - М.: Наука, 1983.-С. 136-144.

20. Большаков В.Д. Теория ошибок наблюдений. - М.: Недра, 1983. - 223 с.

21. Брайс К.Р., Феннема К.Л. Анализ сцен при помощи выделения областей. В кн.: Интегральные роботы. Вып. 2. -М. : Мир, 1975, с. 136-159.

22. Буланов В.Я., Кватер Л.И., Долгаль Т.В., Угольникова Т.А., Акимен- ко В.Б. Диагностика металлических порощков. М.: Наука, 1983. - 278 с.

23. Вентцель Е.С, Теория вероятностей. - М,: Наука, 1969, - 576 с,

24. Вяткина Е.И. Изменение микроструюуры лессовых просадочных грунтов Приобского плато под влиянием различных механических воздействий. Дис. ... канд. геол.-мин. наук, — Барнаул, 1997,- 167 с.

25. Гельфанд И.М., Шилов Г.Е. Обобщенные функции и действия над ними,-М,: Физматгиз, 1958,

26. Горьян И.С, Кац Б.М., Цуккерман И.И, Выделение статически однородных участков изображений. - В кн.: Иконика: Цифровая голография. Обработка изображений. / АН СССР, Институт проблемной передачи информации. - М.: Наука, 1975. - 62-73.

27. Гумиров М.А., Карелина И.В, Методика цифровой обработки микроструктуры дисперсных сред. Самораспространяющийся высокотемпературный синтез: Материалы и технологии. - Новосибирск: Наука, 2001. - 148-162.

28. Денисов Д.А, Компьютерные методы анализа видеоинформации, - Издательство Красноярского университета, 1993, - 187 с,

29. Долматов А.В, Байесовский анализ влияния экспериментальных шумов на адаптацию компьютерных оптоэлектронных приборов автоматизации спектрозопальных физических исследований, Дис,,., канд, техн, наук, - Барнаул, 1999, - 160 с.

30. Драйв Г.Б. Таблицы интегралов и другие математические формулы, - М,: Наука, 1983,

31. Дуда P., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. Пер. с англ. - М.:Мир, 1976.-511 с.

32. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Изд-во «Советское радио», 1972. - 208 с.

33. Загоруйко Н.Г., Елкииа В.Н., Лбов Г.С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей. - Новосибирск: Наука, 1985. - 112 с.

34. Измерения в промышленности. Справ, изд. В 3-х кн. Кн. 1. Теорети- ческие основы. Пер. с нем, / Под ред. Профоса П. - 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Металлургия, 1990. - 492 с,

35. Измерения в промышленности. Справ, изд. Под ред. П. Профоса. Пер. с нем. М.: «Металлургия», 1980. - 648 с.

36. Карелин Б.А., Луцкий В.К. Методы и аппаратура для измерения размеров частиц. М.: Цветметинформация, 1966. - 94 с.

37. Карелина И.В., Гумиров М.А. Дешифрирование микроструктуры грунтов по цифровым РЭМ-изображениям // Ползуновский альманах: Изд-во Алт. гос. тех. ун-та, - 2001. - № 3. - 76-81.

38. Кирпичев М.В. Теория подобия. М.: Изд-во АН СССР, 1953. - 96 с.

39. Ковбаса СИ., Соколов В.Н., Толкачев М.Д. Статистический метод исследования норового пространства горных пород по изображению // Инженерная геология. - 1983. - № 3. - 36-44.

40. Коломенский Е.Н., Серра Ж. Теоретические основы количественного описания структуры и текстуры горных пород в инженерной геологии, - В кн.: Вопросы инженерной геологии и грунтоведения. - М.: Изд-во МГУ, 1978, вып. 4, 45-51.

41. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. - М.: Наука, 1968.

42. Котлов В.Ф. Опыт применения оптико-структурного машинного анализа в инженерной геологии // Инженерная геология. - 1980. - № 6. - 67-79.

43. Кронрод М.А., Чочиа П.А. Фильтрация помех на изображении с использованием медианы распределения. - В кн.: Иконика: Теория и методы обработки изображений. М.: Наука, 1983.-С. 100-108.

44. Курант Р., Гильберт Д. Методы математической физики. Т. 1 - М,: Гостехиздат, 1951.

45. Курант Р., Гильберт Д. Методы математической физики. Т. 2 - М.: Гостехиздат, 1961.

46. Лессовые породы Западной Сибири и методы устройства оснований и фундаментов: Моногр. Г.И. Швецова - М.: Высшая школа, 2000. - 244 с.

47. Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. - М.: Радио и связь, 1987.

48. Нарасимхан P. Синтаксическая интерпретация классов изображений. - В сб. Автоматический анализ сложных изображений. - М.: Мир, 1969. - 50-65.

49. Обработка изображений при помощи ЦВМ. Тематический выпуск. - ТИИЭР, 1972, т. 60, №7.

50. Осипов В.И. Подготовка образцов глин для микроструктурных исследований// Вест. Моск. ун-та. Сер. 4, Геология. - 1974. - № 6. - 61-71.

51. Осипов В.И., Соколов В.Н., Румянцева Н.А. Микроструктура глинистых пород / Под ред. академики Е.М. Сергеева - М.: Недра, 1989. - 211 с.

52. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. Кн. 1. - М.: Мир, 1982.

53. Прэтт У, Цифровая обработка изображений. Кн. 2. - М,: Мир, 1982.

54. Птачек М. Цифровое телевидение. Теория и техника / Пер. с чешек, под ред. Л.С. Виленчика - М.: Радио и связь, 1990. - 528 с.

55. Растровая электронная микроскопия и рентгеновский микроанализ: в 2-х кн.; Пер. с англ. / Гоулдстейн Дж., Ньюбери Д., Эчлин П и др. - М.: Мир, 1984.-1,2 кн.

56. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин. - М.: Мир, 1972. - 230 с.

57. Салтыков А. Стереометрическая металлография. Изд. 3-е. М.: Металлургия, 1970. - 376 с.

58. Сасов А.Ю. Микротомография и цифровая обработка изображений на микроэвм «Искра 226» // Микропроцессорные средства и системы. - 1986. - № 1 . - С . 53-58.

59. Сасов А.Ю., Соколов В.Н. Цифровая обработка РЭМ-изображений. - Изв. АН СССР, Сер. физ., т. 48, 1984. - 2389-2396.

60. Сергеев Е.М., Спивак Г.В., Осипов В.И. и др. Возможность растровой элеюронной микроскопии при исследовании грунтов // Инженерная геология. - 1980 . -№4 . -С . 92-103.

61. Соколов В.Н., Дементьева О.В., Сасов А.Ю. Использование комплекса РЭМ-микроЭВМ для количественного анализа поверхности и структуры микрообъектов. - Поверхность, 1982, № 11.-С. 111-123.

62. Супербиблия Delphi 3: Пер. с англ. / Пол Туротт и др. - К.: Издательство "ДиаСофт", 1997. - 848 с.

63. Сырямкин В.И., Чурсина Г.А., Чурсин А.А., Кириков А.А., Панин СВ. Программное обеспечение для анализа оптико-телевизионных изображений материалов // Перспективные материалы. - 1997. - № 4. - 76-80.

64. Тененбаум Д., Вейль Подсистема анализа областей для интерактивного анализа сцен. Труды IV Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту. - Тбилиси, 1975, т. 8. - 8.153-8.165.

65. Техническое зрение роботов. / Под ред. А. Пью. - М.: Машиностроение, 1987.

66. Тото К. Анализ геометрической формы частиц порошка методом Фу- рье-Фунсай. Микромеритикс, 1980, № 25. - 65-73.

67. Уинстон П. Искусственный интеллект. - М,: Мир, 1980.

68. Уинстон П. Психология машинного зрения (сб. статей). - М.: Мир, 1978.

69. Уорсинг А., Геффнер Дж. Методы обработки экспериментальных данных. М.: ИЛ, 1953. - 346 с.

70. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. - М.: Наука, 1979.

71. Хант Б. Цифровая обработка изображений. - ТИИЭР, 1975, т. 63, №4.

72. Харалик P.M., Келли Г.Л. Использование методов распознавания образов и автоматической классификации для анализа многокомпонентных изображений. - ТИИЭР, 1969, т. 57, № 4. - 316-339.

73. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода / Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1987. - 335 с.

74. Хорн Б.К.П. Зрение роботов: Пер. с англ. - М.: Мир, 1989. - 487 с.

75. Хуанг Т. (ред.) Обработка изображений и цифровая фильтрация. - М.:Мир, 1979.

76. Хуанг Т., Шрайбер В., Третьяк О. Обработка изображений. - ТИИЭР, 1971,т. 59,№11.

77. Хюккель М. Оператор нахождения контуров на кодированных изображениях. В кн.: Интегральные роботы. -М.: Мир, 1973. - 225-241.

78. Цифровая обработка изображений в информационных системах \ Грузман И.С., Киричук B.C. и др.- Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 352 с.

79. Черепанов Б.М. Комплексные исследования лессового грунта, уплотненного трамбовками повышенного веса: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. -Барнаул, 1998.-20 с.

80. Чернявский К.С. Стереология в металловедении. — М.: Металлургия, 1977.

81. Чижмаков А.Ф., Чижмакова A.M. Геодезия. - М.: Недра, 1977. - 342 с.

82. Чочиа П.А. Вероятностная модель контурного изображения. - В кн.: Иконика: Цифровая обработка видеоинформации. - М.: Наука, 1989. - 25-34.

83. Чочиа П.А. Применение методов цифровой обработки изображений для реставрации архивных документов. - В кн.: Иконика: Теория и методы обработки изображений. М.: Наука, 1983. - 115-124.

84. Швецов Г.И, Инженерно-геологическая природа и закономерности деформирования лессовых пород (на примере юга Западно-Сибирской плиты): Автореф. дис.... докт. геол.-мин. наук. - Иркутск, 1991. -43 с.

85. Шеннон К.Э. Работы по теории информации и кибернетики. - М.: Изд-во иностр. литерат., 1963. - 829 с.

86. Эндрюс Г. Применение вычислительных машин для обработки изображения. - М.: Энергия, 1977,

87. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. - М.: Сов. Радио, 1979.-312 с.