SEM图像处理提升煤炭微观结构参数提取精度

本文主要探讨的是SEM图像处理与微观信息提取技术在煤炭行业中的深入研究。针对开滦林南仓矿和内蒙古酸刺沟矿的岩芯SEM照片，研究者聚焦于如何精确提取这些高分辨率图像中的微观渗透信息。SEM照片通常放大至1000倍，以便观察纳米级别的结构细节，但传统的图像处理方法如Photoshop和MATLAB存在一定的局限性：Photoshop虽然可用于定量研究，但其自动化程度低，不适合精细测量纳米级别的尺寸和面积；MATLAB虽然提供了一些处理工具，但编程复杂，分析过程繁琐。 作者在前人工作的基础上，寻求创新，采用Photoshop与IPP（Image-ProPlus）结合的方法，以提高图像处理的效率和精度。IPP以其强大的图像处理、尺寸测量、计数、分类统计和分析功能，被用于岩石微观信息的高效提取。这一技术的关键步骤包括： 1. 尺寸校正：使用Photoshop对SEM图像进行尺寸校准，通过参考图像右下角的标尺（单位为μm），将像素转换为微米，确保测量的准确性。 2. 图像二值化：这是信息提取的重要环节，通过选择合适的阈值，将灰度图像转化为黑白二值图像，以便更好地识别和量化孔隙等微观特征。作者采用了目视分割法来确定阈值，这是一种直观但可能需要人工干预的方法。 3. 微观参数提取：通过对二值化图像的进一步处理，提取出诸如孔隙大小、形状、分布等关键参数。这些参数与渗透率之间建立了数学模型，以期找到孔隙结构与煤炭渗透性能之间的关联。 4. 实验验证：研究结果通过实验进行验证，确保提取的微观信息与实际地质特性相符。这涉及到对比理论模型与实际测试数据，以提升信息提取的可靠性和实用性。 本文不仅关注SEM图像处理技术的优化，还强调了将其应用于实际地质研究中的价值，尤其是在煤炭行业，对于理解岩石微观结构和预测煤炭品质具有重要意义。通过这种方法，可以显著提升煤炭技术领域的研究精度和效率。