颗粒粒度检测综述

研究生课程论文

《颗粒粒度测量技术》

课程名称文献阅读与专题报告

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专业测试计量技术及仪器

任课教师

开课时间 2013-2014学年第二学期1-18周

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论文成绩评阅日期

课程论文提交时间：2014年9 月15日

颗粒粒度测量技术

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摘要:砂砾粒度分布是混凝土拌合物质量的关键。本文对不同的颗粒粒度分析方法作了详细介绍，对传统的筛分法，激光粒度以及图像处理法等各粒径检测方法进行了归纳总结，对各分析方法的优缺点做了分析。介绍了国内外粒度测量的发展现状。

关键词：粒度分析；筛分法；激光粒度法；机器视觉；

在工程建设中，混凝土是建筑用的主要材料。混凝土分为天然砂和机制砂两种，迄今为止天然砂占了大半。为保护有限河砂资源，避免过度开采、滥采，避免影响生态以及江河防洪堤、航运和桥梁使用安全，我国向相关政府、单位、科研院校等发出了有必要通过推广应用机制砂解决建设工程用砂量问题的通知，其内容还包含了要加强机制砂生产和应用过程的质量管控，确保工程质量安全。确保机制砂的粒径分布满足国际标准是保证混凝土质量的重要指标，确定适用于水泥混凝土用机制砂颗粒大小和形状的检测方法，对于控制机制砂生产质量、保证机制砂混凝土性能具有重要的经济意义。

1.颗粒粒度检测方法

传统的颗粒测量方法有筛分法、显微镜法、沉降法、电感应法等，近年来发展的方法有激光衍射法、计算机图像分析技术，基于颗粒布朗运懂得粒度测量法等[1]。在实验室的科学研究中，筛分法、马尔文激光检测法和图像法是比较常用的手段。

1.1筛分法

颗粒粒度的测定方法中历史最长、最通行的是筛分法，它是借助人工或不同的机械振动装置[2]，将颗粒样品通过一系列具有不同筛孔直径的标准筛（即筛系），分离成若干个粒级，再分别称重，然后求得以质量分数表示的颗粒粒度分布[3]。

筛分法的优点是原理简单、直观，操作方便，易于实现，这也是其获得广泛应用的重要原因。而筛分法的缺陷也不能忽视。一般来说，筛分法因为粒径段的划分受限于筛层数，所以对粒径分布的测量略显粗糙，在一定程度上影响了结果的精度。另外，筛分的过程中因为振动强烈，一些颗粒种类可能极易破损。从而破坏了粒径分布，影响了测量结果。某些颗粒相互吸附的作用较强，在筛分中经常出现聚合成团的现象，这也影响了筛分结果的准确性[4]。基于筛分法的特点，其应用主要在大粒径颗粒的粒径分布测量，如45µm以上。而对于粒径较小的颗粒，除非使用特殊的方法，筛分法的可靠性较低。目前国际上通行的筛系有美国TYLES 筛系、美国ASTM 筛系、国际标准化组织ISO筛系、日本JIS 筛系、英国BS 筛系等。

1.2激光粒度法

1.2.1静态光散射法

在静态光散射粒度分析法中, 当颗粒粒度大于光波波长时, 可用夫朗和费衍射测量前向小角区域的散射光强度分布来确定颗粒粒度。米氏散射理论（Mie Theory ）[5]是麦克斯韦方程组对处在均匀介质中的均匀球颗粒在平面单色波照射下的严格的数学解[6]。它是基于三个假设：粒子为球形且各向同性、不考虑粒子间的多重散射、粒子的散射波间不存在干涉。这种方法的原理是探测微粒的米氏散射能量和相应的散射角度，并计算出粒径分布。

弗朗和费衍射理论[7]是米氏理论的一种简化。经常用艾里公式表示：

210]sin )sin (2[)(θ

θθ⋅⋅=a a J I I （1-1） 式中1J 是1阶第一类贝塞尔函数；0I 是入射光强；)(θI ：θ角处的出射光强。 若在物面后放置一块透镜，在透镜的焦平面上，有

210])(2[)(X X J I I =θ

（1-2） 式中f

dS d λπθλπ≈=sin X 称为特征粒径。其中S ：焦点到观察点的距离；f ：透镜焦距；λ：入射波长；d ：颗粒直径。

而以此为理论基础，就出现了利用阵列探测激光通过颗粒后的衍射能量分布及其相应的衍射角度，并由此计算出被测样品的粒径分布的仪器[8]。

激光粒度分析仪利用激光照射适当分散颗粒所产生衍射与散射现象与衍射原理，激光发出的单色光经光路变换成为平面波的平行光。平行光经过试样槽，遇到散布其中的颗粒，发生衍射和散射，从而在后方产生光强的相应分布，被信息接收器接收并转化为电信号，进而经过复杂的程序处理得出颗粒粒径分布。

静态激光光散射法主要测定微米级颗粒，测量范围一般在0.5~300 μm ，获得的是等效球体积分布，测量准确，速度快，代表性强，重复性好，适合混合物料的测量。可以测试干粉样品，也可以测量混合粉、乳浊液和雾滴等。缺点是需要样品分散系统，不宜测量粒度分布很窄的样品，分辨率相对较低[9]。

1.2.2动态光散射法

当颗粒粒度小于光波波长时, 由瑞利散射理论,散射光相对强度的角分布与粒子大小无关, 不能够通过对散射光强度的空间分布( 即上述的静态光散射法) 来确定颗粒粒度, 动态光散射正好弥补了在这一粒度范围其他光散射测量手段的不足[10]. 原理是当光束通过产生布朗运动的颗粒时, 会散射出一定频移的散射光, 散射光在空间某点形成干涉, 该点光强的时间相关函数的衰减与颗粒粒度大小有一一对应的关系。通过检测散射光的光强随时间变化, 并进行相关运算可以得出颗粒粒度大小。尽管如此,动态光散射获得的是颗粒的平均粒径, 难以得出粒径分布参数。

1.3数字图像技术

数字图像处理是近30多年来蓬勃发展起来的一门新兴学科,随着计算机技术的发展,数字图像处理技术目前已经发展成熟,并且越来越广泛地应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能及工业检测等许多领域。传统的显微镜法测定颗粒粒度分布时，通常采用显微拍照法将大量颗粒试样照相，然后，根据所得的显微照片，采用人工方法进行颗粒粒度分析统计。由于测量结果受主观因素影响较大，测量精度不高，而且操作繁重费时容易出错[11, 12]。

图像处理技术发展到今天，许多技术已日趋成熟[13]。随着摄像器材的不断发展，价格不断下降，当前市场已有数百万像素以上的摄像产品，可以采集到高分辨率的显微数字图像，基本上能满足细粒物料图像粒度分析的要求。因此，分开发一种能进行矿物粒度分析的图像识别系统是必要且可能的[14]。

图像分析系统一般由微型计算机、系统显示器、图像采集卡、CCD摄像机以及图像处理软件构成，如图1。首先采用CCD或CMOS摄像系统对颗粒进行拍摄，后经过图像采集卡采集图像进行数字化处理，然后通过计算机和图像处理软件对数字化图像进行处理，处理过程包括图像预处理、边缘检测、粒度统计，从而直观的测量颗粒形状以及粒度分布[15]。图像法是一种非常直观的测量方法,它可以在测量的过程中显示颗粒的形状和大小,实时的对颗粒的大小和形状进行监控,通过不断的完善图像处理的算法,可以使得这种测量方法实现精确的在线测量。

颗粒图像处理是完成显微图像法颗粒测量的关键环节。颗粒图像进行识别和分析处理的主要目的是从背景中提取出颗粒的信息,因此在图像的处理过程中,需要增强颗粒和背景的灰度差别,方便把颗粒和背景划为不同的区域,为图像分割提供良好的环境[16]。

图1

2.基于机器视觉粒度检测国内外研究现状

2.1国外研究现状

CCD出现之前,颗粒图像采集的方法主要有直接拍照，全息拍照，电视拍摄或电影拍摄等方法。比较有名的试验如Daidzic等人采用直接拍照的方式在美国重量实验室(United States Microgravity Laborato)对失重状态下的液滴颗粒粒径进行了测量[17]。Shimizu等人采用全息拍照的方法设计了一套可以同时测量颗粒粒径和形状的系统[18]。Golest和Malm则采用直接成像的方法对空气中