Grain-size Distribution of Granular Soils by Computer Vision

Raschke, S. A. and Hryciw, RD.Geotechnical Testing JournalGTJODJ, Vol. 20, No. 4, December 1997, pp. 433-442.

Keywords

•Grain-size distribution (GSD) : 0.5mm~0.074mm의 모래 정도의 입도 분포

•Computer vision (Machine vision) : 2차원 투영을 통한 정보를 처리하는 프로세서

•Image analysis : 이미지에 대한 정보로부터 사용 가능한 양적인 정보를 뽑아내처리하는 프로세서

•Sieve analysis : 체분석 시험

•Granular soils (Soil particle) : 흙의 입자, 낱알

•Probability : GSD의 입자를 통계적으로 처리하여 사용 가능한 값을 가지게 하는 과정

Introduction

•흙의 입도 분포는 지반공학에서 흙의 기본적인 물성으로 매우 중요하다.

•흙의 입도 분포는 No.200번 체를 기준으로 위는 체가름 시험,아래는 비중계 시험으로 구한다.→광학, 디지털, 전기적 기술로 컴퓨터를 사용하여 빠르고 정확하고 경제적으로

흙의 입도를 알 수 있다

•여기에 소개되는 Computer vision technology에서는 5.7~0.023mm 범위의입자를 해석한다.

•체분석과 동일한 영역으로 몇 가지 Soil에서 체가름 시험과 Image analysis를비교해본다.

Fault of Soil Sieving

•흙이 다른 미네날, 입자 사이즈에 따라 다른 중량으로 구성되어있으면무게에 기초를 둔 GSD는 체적에 비해 잘못된 정보를 제공한다.

•체분석은 엄격한 관리가 힘들다.(체의 오픈, 크리닝 문제…)

•체가름 시간은 1%미만(ASTM D422)이 되도록 해야 한다로 되어있지만 일관성이 없다.

•No.400 이하에서는 체분석이 불가능하고, 비중계 시험을 통한 결과와 체가름 시험결과를 나타내면, 입도곡선이 부드럽게 연결되지 않는다.

Optical/Digital Definition Grain Size

•일반적으로 흙의 입자는 가장 큰, 중간, 가장 작은 지름으로 길이, 폭, 두께로 저마다 나타낼 수 있다. 여기서 최소 지름을 폭으로 하여사용한다.

•Project area에서는 입자를 2차원으로 보아 입자를 적절한 방법으로 Pixel을 계산하여 지름을 정의한다.

Hardware and Programming Environment

GSD by Computer Vision

•입자의 사이즈는 이미지 안에서 각 입자의 픽셀의 수를 계산 함으로 알 수 있다.

•한 배율에서 얻을 수 있는 입자 사이즈의 범위에는 한계가 있다. 따라서 여러 배율의 이미지가 필요하다.

•각 배율 별로 표준화된 단위 픽셀이 필요하다.

•이미지의 모서리에 교차하는 에지를 이용하여 증가하는 사이즈를 환산할 수 있다.

Probabilistic Correction Factors

•P(X) : Dividing the number of particles of size•M : Correction factor•F : A single correction factor

))(( 1

)(

1

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2

2

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XPMF

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XP

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XP

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Test Procedure

Adjust Image Scale & Background Intensity

•CCD video camera에서 적당한 배율의 레벨을 찾아야 한다.

•시험 타켓을 이용하여 적정한 이미지 스케일(numver of pixels per millimeter)을구한다.

Specimen Preparation and Image Acquisition

•시료를 유리판위에 고르게 펼치기 위해Particle dispersion flume을 사용.

•No.40(No.200)을 이용 하여 체위에 남는시료로 유리판위에 겹치지 않도록 펼친다.

•겹치는 부분이 없으면 갭쳐한다.•Projected area에 각 입자를 gray-scale값을 이용하여 pixel 수를 계산한다.

•각 배율별로 수행한다.낮은 단계(8.75pix/mm)→중간단계(55.3pix/mm)→높은 단계(350pis/mm)

•10개의 이미지로 히스토그램을 그리고 추가5개로 히스토그램을 그려 매치, 안정화 되면그만한다.

Boundary Pixel Correction for Projected Particle Area

particleth theof area particle projected duncorrecte

particleth theof area particle projected corrected 1

iA

iApixAAA

i

i

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⋅′−′= π

Data Reduction

particleth theapply to

but s,definition preceding the toanalogous,, me with voluparticlefor factor correction

) area, particle projected equivalentan with circle a ofdiameter the toequaldiameter a with sphere a of

volume theas alculatedparticle(cth theof volume me with voluparticles ofnumber

sizes particle unique ofnumber total k size of particle than by volumefiner percent

%1001

1

1

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∑

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Experimental Results and Discussion

•체분석 시험보다 Imagine Analysis가 오른쪽으로 더 이동되어있다.•체분석 시험 결과보다 Imagine Analysis가 더 조밀하고 상세히 나타낼 수 있다.

Conclusions and Future Research Needs

•흙의 입자 사이즈의 범위는 더 넓게 발전 할 수 있다.

•계산하는 흙의 입자의 수는 넓고 다양하게 선정이 가능하다.

•저렴하고, 다양하게 사용될 수 있고, Computer vision이 발달 가능하다.

•컴퓨터의 발달과 디지털 카메라의 발달로 빠르고 더 쉽게 사용될 수 있다.

•지금은 반 자동이지만, 완전 자동으로 발달이 가능하다.

•다양한 형태의 입자의 비교를 추가하여 첨부 가능하다.