颗粒孔隙及裂隙图像识别与分析系统PCAS

时间:2023-01-26 10:27:19 阅读: 最新文章 文档下载
说明:文章内容仅供预览,部分内容可能不全。下载后的文档,内容与下面显示的完全一致。下载之前请确认下面内容是否您想要的,是否完整无缺。


颗粒(孔隙)及裂隙图像识别与分析系统(PCAS

Particles (Pores) and Cracks Analysis System (PCAS)



PCAS软件主要功能是进行颗粒、孔隙和裂隙图像的自动识别、几何定量和统计分析。软件适用于分析各类设备获得的颗粒、孔隙和裂隙网络图像,包括普通相机拍摄的照片,光学显微照片,电子显微镜照片和CT图像等。与传统的人工测量方法比,使用PCAS具有自动化、高精度和可重复等优点。

目前,PCAS已经出售给华南理工大学、浙江大学和长沙理工大学等单位。国内外二十多个高校和科研机构采用PCAS开展研究,包括斯坦福大学、牛津大学、慕尼黑理工大学、伊利诺伊大学、中科院、南京大学、中山大学、同济大学等。PCAS统已用于岩土体颗粒、孔隙、裂隙、页岩气孔隙和矿物颗粒等的定量识别和结构分析,也可应用于材料、生物等领域。示例如下:





PCAS系统应用示例

孔隙度砂岩隙系统定量分析-斯坦福大学



岩气纳米级隙定量分析-南京大学



体裂隙网络量分析-南京大学



脉结构分析几何定量分析-津大学






体微观孔隙定量分析和-学,中山大学等



物识别和定分析-南京大学



crack width

观裂隙定量-斯坦福大学

100





目前,基于PCAS系统,已有二十余篇SCIEI研究论文发表。关于程序原理,请参见以下两篇论文:

Liu C., Shi B., Zhou J., Tang C., 2011. Quantification and characterization of microporosity by image processing, geometric measurement and statistical methods: application on SEM images of clay materials. Applied Clay Science, 54(1), 97-106 [doi: 10.1016/j.clay.2011.07.022]

Liu C., Tang C., Shi B., Suo W., 2013. Automatic quantification of crack patterns by image processing. Computers and Geosciences, 57, 77-80. [doi: 10.1016/j.cageo.2013.04.008]





联系方式:

Shb12345@163.com 0512-62872168


本文来源:https://www.wddqw.com/doc/93421a6c30687e21af45b307e87101f69e31fb68.html