[发明专利]碳纤维增强水泥基材料纤维分散性评价模型与评价方法

说明书

本发明提供一种碳纤维增强水泥基材料纤维分散性评价模型与评价方法。所述碳纤维增强水泥基材料纤维分散性评价模型构建是利用全卷积神经网络提取碳纤维的深度特征学习；利用所提取的特征信息进行上采样操作，预测出扫描电子显微镜图像中碳纤维的形态特征信息；之后采用深度卷积神经网络和碳纤维形态特征信息回归计算单张图像所反映的碳纤维分散性。所述的评价方法是采用本发明的评价模型对待评价构建的碳纤维分散特性进行评价。本发明能够快速、实时、准确分割电子显微镜图像中的碳纤维并评价其分散性，从而提高碳纤维增强水泥基材料的纤维分散性评价效率和准确程度，能够保证或提升碳纤维增强水泥基材料的性能。

技术领域

本发明属于土木工程材料领域，涉及纤维增强水泥基材料中纤维分散性，尤其涉及碳纤维增强水泥基材料中纤维分散性评价方法。

背景技术

碳纤维增强水泥基材料由于强度高、韧性好等优点被广泛运用于土木工程，使得碳纤维增强水泥基材料的纤维分散性评价越来越受到重视，但工作量却日益增大。主要原因在于碳纤维分散性一直是影响碳纤维增强水泥基材料物理、力学性能和耐久性能的重要因素。然而，传统纤维分散性检测方法无法准确地反应纤维在水泥基材料内部真实形态分布特征，导致分散性评价工作存在较大误差。因此，准确的碳纤维分散性评价方法是保证碳纤维增强水泥基复合材料物理和力学性能的保障。

近年来，扫描电子显微镜图像已经成为评价碳纤维分散性的重要手段。扫描电子显微镜图像可以真实地反映碳纤维在水泥基材料内部的真实形态分布特征，具有评价碳纤维分散性的潜力。扫描电子显微镜应用于碳纤维分散性评价一般是通过采集碳纤维增强水泥基材料样本后进行微观图像采集和人工定性评价。但是，由于扫描电子显微镜图像的显像范围小，评价过程需要借助大量的图像，导致纤维分散评价的工作量巨大。另外，人工定性评价效率低下而且极其不准确。

发明内容

针对现有技术的缺陷或不足，本发明的目的是提供一种碳纤维增强水泥基材料纤维分散性评价模型的构建方法及评价方法。

本发明所提供的碳纤维增强水泥基材料纤维分散性评价模型的构建方法包括：

(1)构建样本集，样本集包括由碳纤维增强水泥基材料微观图像构成的图像样本集、二值化图像样本集和碳纤维分散性评价指标数据样本集；

所述二值化图像样本集中的多幅二值化图像为图像样本集中的各图像的二值化图像，所述二值化图像中水泥基体材料的像素点灰度值为255、碳纤维丝的像素点灰度值为0或者水泥基体材料的像素点灰度值为0、碳纤维丝的像素点灰度值为255；

所述碳纤维分散性评价指标数据集中的多个数据为图像样本集中的各图像中碳纤维分散性指标，所述图像中碳纤维分散性指标采用式Ⅰ计算：

式中：A_No CF为相应图像中水泥基体材料的像素点数量，A_Single CF为相应图像中碳纤维丝所对应的像素点数量；

(2)以图像样本集作为输入，二值化图像样本集作为输出对神经网络进行训练，得到碳纤维像素级分割模型；以二值化图像样本集作为输入，碳纤维分散性评价指标数据样本集作为输出对神经网络进行训练，得到碳纤维分散性评价模型；所述碳纤维像素级分割模型和碳纤维分散性评价模型构成碳纤维增强水泥基材料纤维分散性评价模型。

优选的，本发明所述神经网络包括：卷积层、最大池化层和上采样层所述卷积层、最大池化层、上采样层均以Caffe为框架，使用Cuda 8.0、Python 3.5、Opencv 3.1实现。

一些实施方式中，本发明的图像样本集由多个单幅图像文件构成，所述单幅图像文件包括一幅碳纤维增强水泥基材料微观图像、该图像的名称和该图像的保存路径；

所述二值化图像样本集由多个单幅二值化图像文件构成，所述单幅二值化图像文件包括一幅二值化图像、该二值化图像所对应图像的名称和保存路径；