中國(guó)礦業(yè)大學(xué)本科生畢業(yè)論文姓名：學(xué)號(hào)：學(xué)院：理學(xué)院專業(yè)：應(yīng)用物理學(xué)論文題目：潮濕細(xì)顆粒煤團(tuán)聚現(xiàn)象研究專題：指導(dǎo)教師：2021年6月徐州中國(guó)礦業(yè)大學(xué)畢業(yè)論文任務(wù)書學(xué)院任務(wù)下達(dá)日期：2021年1月3日畢業(yè)論文日期：2021年2月20日至2021年6月15日畢業(yè)論文題目：潮濕細(xì)顆粒煤團(tuán)聚現(xiàn)象研究畢業(yè)論文專題題目：畢業(yè)論文主要內(nèi)容和要求：院長(zhǎng)簽字：指導(dǎo)教師簽字：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)畢業(yè)論文指導(dǎo)教師評(píng)閱書指導(dǎo)教師評(píng)語(yǔ)〔①根底理論及根本技能的掌握；②獨(dú)立解決實(shí)際問(wèn)題的能力；③研究?jī)?nèi)容的理論依據(jù)和技術(shù)方法；④取得的主要成果及創(chuàng)新點(diǎn)；⑤工作態(tài)度及工作量；⑥總體評(píng)價(jià)及建議成績(jī)；⑦存在問(wèn)題；⑧是否同意辯論等〕：成績(jī)：指導(dǎo)教師簽字：年月日中國(guó)礦業(yè)大學(xué)畢業(yè)論文評(píng)閱教師評(píng)閱書評(píng)閱教師評(píng)語(yǔ)〔①選題的意義；②根底理論及根本技能的掌握；③綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題的能力；③工作量的大??；④取得的主要成果及創(chuàng)新點(diǎn)；⑤寫作的標(biāo)準(zhǔn)程度；⑥總體評(píng)價(jià)及建議成績(jī)；⑦存在問(wèn)題；⑧是否同意辯論等〕：成績(jī)：評(píng)閱教師簽字：年月日中國(guó)礦業(yè)大學(xué)畢業(yè)論文辯論及綜合成績(jī)答辯情況提出問(wèn)題回答問(wèn)題辯論委員會(huì)評(píng)語(yǔ)及建議成績(jī)：辯論委員會(huì)主任簽字：年月日學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)小組綜合評(píng)定成績(jī)學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)小組負(fù)責(zé)人：年月日摘要我國(guó)是一個(gè)一次能源主要依賴于燃煤發(fā)電的開(kāi)展中國(guó)家，煤炭資源是保證我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)開(kāi)展的重要物資根底,對(duì)煤炭資源的合理開(kāi)發(fā)和利用對(duì)于實(shí)現(xiàn)能源的可持續(xù)開(kāi)展具有重要的戰(zhàn)略意義。煤顆粒團(tuán)聚問(wèn)題會(huì)深刻的影響煤炭的加工效果，團(tuán)聚造成顆粒粒徑分布的變化，通過(guò)顆粒團(tuán)聚體的粒徑分布變化可研究煤顆粒團(tuán)聚現(xiàn)象。本文利用數(shù)碼相機(jī)拍攝金相顯微鏡下不同粒度和水分含量的煤顆粒團(tuán)聚圖片，用圖像分析軟件imagepro獲取顆粒及其團(tuán)聚體的投影面積，形狀因子，最大粒徑，最小粒徑，平均粒徑等參數(shù)，對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。研究說(shuō)明：煤顆粒的團(tuán)聚具有分形特點(diǎn)，其顆粒數(shù)量-粒徑分布符合Turcotte分形模型，團(tuán)聚體數(shù)量的對(duì)數(shù)和粒徑的對(duì)數(shù)滿足線性關(guān)系；粒徑為0.1-0.5mm的煤團(tuán)聚的粒徑的數(shù)量-粒徑分形維數(shù)在0.4775-0.9092之間，粒徑的數(shù)量-粒徑分形維數(shù)隨著含水量的增加而先增加后減少，在含水量為10%附近時(shí)到達(dá)最大；粒徑為0.11-0.05mm的煤團(tuán)聚的粒徑的數(shù)量-粒徑分形維數(shù)在0.9477-1.4456之間，數(shù)量-粒徑分形維數(shù)都隨著含水量的增加而減??；相同水分含量下，粒徑越小，數(shù)量-粒徑分形維數(shù)越大。關(guān)鍵詞：煤顆粒；圖像分析；分形維數(shù)；團(tuán)聚

ABSTRACTThecoalisakindofporousmediathathaveaself-similarstructurewhichmeansithasfractalcharacteristics.UsingtheThenumberofparticlesizedistributionofcoalparticleswecangetthefractaldimensionofcoalparticleaggregates.Thestructureofcoalaggregatesisanimportantfactorofcoalnature.Themoisturecontentandgranularityofcoalparticlesaffectthefractaldimensionofcoalparticleaggregates.Inthisstudyiusedigitalcamerasandmetallographicmicroscopephotothereunionpicturesofcoalparticleswhichhavedifferentmoisturecontentandgranularity.Theniuseimageproanalyzethepicturesigetpreviouslyandgettheaspectanddiameter(maxminandmean)ofthecoalparticles.Andatlasticountthedata.Studieshaveshownthatthereunionofthecoalparticleshavefractalcharacteristics.ThedistributionofthenumberandsizeoftheparticlesconformTurcotte'sfractalmodel.ThelogarithmicoftheAggregates'numberandsizehavelinearrelationship.Thefractaldimensionofcoalaggregateswhoseparticalisbetween0.1mmand0.5mmisbetween0.4775and0.9092.Thefractaldimensionfirstincreasesandthendecreaseswiththeincreaseofmoisturecontentandreachesthemaximumwhenthemoisturecontentisaround10%.Thefractaldimensionofcoalaggregateswhoseparticalisbetween0.11mmand0.05mmisbetween0.9477and1.4456.Thefractaldimensiondecreaseswiththeincreaseofmoisturecontent.Inthesamemoisturecontentthesmallertheparticlesizethegreaterthefractaldimension.Keywords：coalparticles;imageanalysis;fractaldimension;reunite

目錄TOC\o"2-3"\h\z\u\t"標(biāo)題1,1"選題目的 1煤顆粒顆粒研究狀況 1目前的顆粒研究狀況 1對(duì)煤顆粒顆粒的形態(tài)研究 2分形理論在煤炭科學(xué)中的應(yīng)用 3分形理論的開(kāi)展 5分形幾何根本原理 6分形幾何與歐幾里得幾何的區(qū)別 6分形的概念 6分形的特性 6顆粒分形分布的根本概念 72.3顆粒的分維數(shù) 7顆粒數(shù)量粒徑分分維數(shù) 7顆粒質(zhì)量粒徑分分維數(shù) 7顆粒體積粒徑分分維數(shù) 8顆粒原狀面積體積分布分維數(shù) 8圖像處理技術(shù) 9圖像處理技術(shù)開(kāi)展?fàn)顩r 9數(shù)字圖像顆粒研究狀況 9圖像分析 11Image-proplus圖像分析軟件介紹 11灰度 11像素 12實(shí)驗(yàn)設(shè)備 14試樣 14實(shí)驗(yàn)過(guò)程 14imagepro處理圖片過(guò)程 16定標(biāo) 16單個(gè)圖像處理流程 18宏操作 24批量處理 25分形維數(shù)的計(jì)算 27結(jié)論 36結(jié)論 37展望 37緒論研究背景我國(guó)是一個(gè)一次能源主要依賴于燃煤發(fā)電的開(kāi)展中國(guó)家，煤炭資源是保證我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)開(kāi)展的重要物資根底。因此長(zhǎng)期以來(lái)，對(duì)煤炭資源的合理開(kāi)發(fā)和利用對(duì)于實(shí)現(xiàn)能源的可持續(xù)開(kāi)展具有重要的戰(zhàn)略意義[[]曼德?tīng)柌剂_特.分形對(duì)象:形、機(jī)遇和維數(shù)[M].文志英,蘇虹譯.北京:世界圖書出版公司,1999[]曼德?tīng)柌剂_特.分形對(duì)象:形、機(jī)遇和維數(shù)[M].文志英,蘇虹譯.北京:世界圖書出版公司,1999煤顆粒物理結(jié)構(gòu)影響煤顆粒團(tuán)聚特性，因而形態(tài)研究對(duì)煤顆粒團(tuán)聚現(xiàn)象以及制備過(guò)程的研究有著深刻意義。對(duì)于煤顆粒顆粒，可以從顯微圖像中獲得煤顆粒的顆粒特性參數(shù)，如粒徑、形狀等直觀參數(shù)或內(nèi)部結(jié)構(gòu)、孔隙及其微觀結(jié)構(gòu)等。因此本課題應(yīng)用圖像處理、分形理論及顆粒形態(tài)學(xué)等對(duì)煤顆粒的物理形態(tài)加以研究，對(duì)煤顆粒的物理形態(tài)做出詳細(xì)的描述，給出煤顆粒的形態(tài)特征?；陲@微圖像的煤顆粒分類及其特性的研究，在煤顆粒的各種類型與煤顆粒團(tuán)聚之間建立一定聯(lián)系，對(duì)煤顆粒的研究和合理利用將有重大的意義。要獲得顆粒的信息參數(shù)，首先要獲得顆粒的圖像。由于顆粒的體積十分微小，用普通照相機(jī)或者是數(shù)碼照相機(jī)所獲得的圖像大都不能顯示出顆粒的外觀結(jié)構(gòu)，更不可能將顆粒的內(nèi)部微觀結(jié)構(gòu)展現(xiàn)在我們面前，阻礙了對(duì)顆粒結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步的研究與分析。顯微鏡的創(chuàng)造使得人們能對(duì)細(xì)微的粉體顆粒進(jìn)行觀測(cè)、研究。在對(duì)顆粒的觀測(cè)中通常使用到光學(xué)顯微鏡及電子顯微鏡。在顆粒分析中對(duì)顆粒進(jìn)行顯微觀測(cè)，通常要視觀測(cè)樣本自身特性來(lái)選擇顯微鏡，如顆粒粒徑、外表性質(zhì)、枯燥度等都影響到顯微鏡的選擇。煤顆粒顆粒研究狀況顆粒研究現(xiàn)狀通過(guò)顆粒檢測(cè)掌握顆粒的物理化學(xué)特性，從而掌握大量的顆粒特性的規(guī)律，并將其應(yīng)用到生產(chǎn)、生活實(shí)踐當(dāng)中，有力的推動(dòng)了科技的開(kāi)展。如：在地質(zhì)學(xué)中，通過(guò)對(duì)礦物顆粒的研究，可以獲取地質(zhì)、礦物信息，為預(yù)防地震災(zāi)害、尋找礦藏等提供了有利的支持；在生命科學(xué)研究中，可以通過(guò)對(duì)細(xì)胞、蛋白質(zhì)等微結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，其結(jié)構(gòu)可以直接指導(dǎo)臨床診斷和病理學(xué)的研究；工業(yè)生產(chǎn)方面，粉體顆粒的研究的應(yīng)用更為廣泛，原料、能源的合理利用與回收，新材料的生產(chǎn)、材料磨損的防止等都與顆粒研究相關(guān)。當(dāng)然對(duì)于不同領(lǐng)域的研究，需要關(guān)注的顆粒特征是不同的。顆粒的根本物理特性包括孔隙、形狀、粒徑以及顆粒分布等參數(shù)。孔隙反映了顆粒的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從而影響到顆粒的相關(guān)特性，如在土壤研究中，孔隙結(jié)構(gòu)是研究的重要對(duì)象；而對(duì)于工業(yè)生產(chǎn)中由于顆粒多是作為材料、介質(zhì)出現(xiàn)，因此其外形特征較為受到關(guān)注。例如磨粒由于其形態(tài)與接觸外表的磨損信息有關(guān)，據(jù)此可以進(jìn)行機(jī)器的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷，磨粒的形態(tài)研究那么是非常重要的。對(duì)于顆粒的分析，以往人們通常利用物理、化學(xué)的檢測(cè)方法對(duì)顆粒進(jìn)行研究，通過(guò)顯微技術(shù)獲取了大量顆粒的顯微特性及規(guī)律，并將其應(yīng)用到了生產(chǎn)實(shí)踐當(dāng)中。為了掌握顆粒的根本特性，顆粒形狀特征一般由粒度、粒度分布、顆粒形狀、孔隙度、比外表積等參數(shù)來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、檢測(cè)、分析。而在對(duì)顆粒的孔結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究時(shí)，那么由比孔容積、比外表積、孔徑分布和孔隙率等參數(shù)來(lái)描述孔結(jié)構(gòu)。我們可以通過(guò)獲得的顆粒參數(shù)結(jié)合描述顆粒的物理性質(zhì)。顆粒測(cè)試方法很多[[][英]T.艾倫.顆粒大小測(cè)定.北京：中國(guó)建筑出版社，1984[][英]T.艾倫.顆粒大小測(cè)定.北京：中國(guó)建筑出版社，1984顯微鏡計(jì)數(shù)法那么是唯一的一種通過(guò)直接觀察進(jìn)行的測(cè)試手段，采用的儀器有電子顯微鏡和光學(xué)顯微鏡。傳統(tǒng)的顯微鏡法測(cè)定顆粒粒度分布時(shí)，通常采用顯微拍照法將大量顆粒試樣照相，然后，根據(jù)所得顯微照片，采用人工的方法進(jìn)行顆粒粒度的分析統(tǒng)計(jì)。由于測(cè)量結(jié)果受主觀因素影響較大，測(cè)量精度不高，而且操作繁重費(fèi)事，容易出錯(cuò)，另外由于其樣品制備復(fù)雜、消耗時(shí)間長(zhǎng)、范圍窄等缺點(diǎn)，不適用于實(shí)際生產(chǎn)的需要。壓汞法無(wú)法進(jìn)行微孔測(cè)量，我們將氣體吸附法與壓汞法結(jié)合使用，才能求得全范圍的孔徑分布。不同方法的結(jié)合能夠相互彌補(bǔ)各自的缺乏之處，同時(shí)使得研究結(jié)果更為充分、完整。目前，利用顯微觀測(cè)與圖像處理技術(shù)的粉體顆粒分析技術(shù)具有極大的潛力?？梢酝ㄟ^(guò)從顆粒的顯微圖像中提取出的顆粒特性參數(shù)，如粒徑、形狀等直觀參數(shù)或內(nèi)部結(jié)構(gòu)、孔隙及其微觀結(jié)構(gòu)等。特性分析那么可以掌握顆粒的性質(zhì)，因而對(duì)生產(chǎn)或試驗(yàn)過(guò)程產(chǎn)生有力影響，此技術(shù)亦可應(yīng)用于煤顆粒研究。因此本課題將圖像處理、分形理論應(yīng)用到對(duì)煤顆粒的顯微物理形態(tài)加以研究。對(duì)煤顆粒顆粒的形態(tài)研究顆粒形態(tài)學(xué)的內(nèi)容包括顆粒大小的定義、測(cè)定以及顆粒群顆粒大小的分布、顆粒的形狀表征。在顆粒檢測(cè)過(guò)程中，顆粒的形態(tài)學(xué)研究是一個(gè)重要環(huán)節(jié)，讓我們掌握了顆粒的根本信息。顆粒大小對(duì)顆粒特性有很大影響，大的顆粒表現(xiàn)出固體特性；隨著顆粒變小，流動(dòng)性明顯增強(qiáng)，很像液體；顆粒尺寸進(jìn)一步變小，它將像氣體一樣到處飛揚(yáng)；顆粒尺寸再小，它的外表積那么迅速增大，外表的分子所處狀態(tài)與大顆粒完全不同，顆粒的性質(zhì)將發(fā)生突變，顯示出驚人的量子特性。早前關(guān)于顆粒粒度及形狀的定義為顆粒占有的空間量和當(dāng)量形狀等，一般為定性分析，為了更好的對(duì)顆粒進(jìn)行研究，美國(guó)的M.Taylor[[]MichaelA.Taylor,Quantitativemeasureforshapeandsizeofparticles,Powder[]MichaelA.Taylor,Quantitativemeasureforshapeandsizeofparticles,PowderTechnology,2002(124)另外在對(duì)顆粒的形態(tài)進(jìn)行分析的同時(shí)我們可以對(duì)顆粒的其他特性加以研究，如分形特性。分形理論自創(chuàng)立以來(lái)，在工程領(lǐng)域應(yīng)用最多亦最成熟的領(lǐng)域是景像生成和圖像處理。分形學(xué)最早是由Mandelbrot[[]Mandelbrot,BB.Thefractalgeometryofnature.SanFrancisco:Freeman,1982[]Mandelbrot,BB.Thefractalgeometryofnature.SanFrancisco:Freeman,1982在顆粒檢測(cè)技術(shù)中分形技術(shù)的應(yīng)用通常是將分形維數(shù)作為分析顆粒的一項(xiàng)參數(shù)，除對(duì)顆粒的形狀參數(shù)的測(cè)量，還可對(duì)分形參數(shù)加以測(cè)量。顆粒的分形分別在以下方面均有一定的研究：具有分形特征的孔結(jié)構(gòu)研究；對(duì)加工過(guò)程和生產(chǎn)過(guò)程中顆粒外表分形維數(shù)變化的研究；以及分形維數(shù)在顆粒分析中的應(yīng)用研究。與任何顆粒一樣，顯微觀測(cè)是對(duì)煤顆粒顆粒的最直觀的檢測(cè)方法，通過(guò)顯微觀測(cè)我們能夠獲得煤顆粒顆粒的直觀信息：顆粒大小，形狀，分布特征等，但是單純的觀測(cè)只能定性的對(duì)顆粒的大小、形狀等加以描述，這些描述不是很具體，而且無(wú)法對(duì)顆粒做出準(zhǔn)確的計(jì)量。前面我們提到的M.Taylor總結(jié)出顆粒分級(jí)的幾何概念：顆粒的形狀、粒度及外表結(jié)構(gòu)等，并提出了新的量化測(cè)量方法，對(duì)顆粒的一些物理特征通過(guò)一定的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述，使人們?cè)陬w粒的檢測(cè)獲得更全面的認(rèn)識(shí)。對(duì)于這些分級(jí)的幾何概念，我們知道單純的依靠顯微觀測(cè)是無(wú)法完成其定量分析的，因此通過(guò)圖像處理技術(shù)對(duì)顯微圖像的分析處理，這樣能夠得到顆粒物理形態(tài)的定量描述。近幾十年來(lái)開(kāi)展起來(lái)的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)為粉體微結(jié)構(gòu)的研究提供了一種更加快速、準(zhǔn)確、新穎的研究工具。采用綜合性圖像分析系統(tǒng)可以快速而準(zhǔn)確的完成顯微鏡法中的測(cè)量和分析統(tǒng)計(jì)工作。圖像分析是顯微鏡技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物，它利用攝像設(shè)備把顯微鏡和計(jì)算機(jī)連接起來(lái)，經(jīng)過(guò)圖像處理器對(duì)光電信息的處理，將顯微鏡中攝取的原始圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)值化圖像傳送到計(jì)算機(jī)中，再通過(guò)圖像處理軟件對(duì)數(shù)值化圖像進(jìn)行處理，獲得圖像的信息數(shù)據(jù)，該法可以自動(dòng)獲得顆粒的個(gè)數(shù)和每個(gè)顆粒的全面的特征參數(shù)，且可以對(duì)每個(gè)顆粒進(jìn)行測(cè)量，可以任意劃分粒級(jí)進(jìn)行分析，是一種全新的、可信度高的顆粒群特征研究方法。圖像處理技術(shù)與顯微觀測(cè)的結(jié)合使粉體顆粒結(jié)構(gòu)可以進(jìn)行工程上在線的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并且可以按照研究的不同需要，提取顆粒結(jié)構(gòu)的各種有用信息，定量的分析粉體性質(zhì)。在已有的研究中，人們通過(guò)對(duì)顆粒的顯微圖像的處理，同時(shí)結(jié)合形態(tài)學(xué)、分形學(xué)等對(duì)顆粒的物理形態(tài)進(jìn)行了研究，獲得了顆粒的相關(guān)特性，對(duì)顆粒分析起到了一定作用。在顆粒分析中由于研究的對(duì)象不同，所要觀測(cè)的參數(shù)也不同，因此在顆粒檢測(cè)中應(yīng)用到不同的處理技術(shù)。針對(duì)煤顆粒顆粒的特性，在對(duì)其顯微圖像進(jìn)行觀測(cè)、提取以及背景去除、分割處理、邊緣提取之后，即可通過(guò)特征提取，可以獲得顆粒的形狀參數(shù)如面積、邊長(zhǎng)以及分形參數(shù)等特性參數(shù)。通過(guò)這些特征量就可以方便的進(jìn)行煤顆粒顆粒分析。已有的研究中，通常通過(guò)灰度分析來(lái)辨識(shí)圖像中的不同目標(biāo)物[[]劉富強(qiáng)，錢建生，王新紅，宋金鈴.基于圖像處理與識(shí)別技術(shù)的煤礦矸石自動(dòng)分選.煤炭學(xué)報(bào)，2000(5)]。顆粒的形狀參數(shù)此外，還有多種分析顆粒特性的方法利用到了分形理論[[]王慧，曾令可.分形理論及其在材料科學(xué)中的應(yīng)用.材料開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，2000(10)]等理論分析，可以獲得更多的顆粒特性信息。顆粒的分形維數(shù)在顆粒分析中是一個(gè)重要參數(shù)，Dellino等人[]劉富強(qiáng)，錢建生，王新紅，宋金鈴.基于圖像處理與識(shí)別技術(shù)的煤礦矸石自動(dòng)分選.煤炭學(xué)報(bào)，2000(5)[]王慧，曾令可.分形理論及其在材料科學(xué)中的應(yīng)用.材料開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，2000(10)[]P.Dellino,G.Liotino.Thefractalandmultifractaldimensionofvolcanicashparticlescontourateststudyontheutilityandvolcanologicalrelevance.JournalofVolcanologyandGeothermalResearch.2002,113,1-18煤顆粒顆粒的物理結(jié)構(gòu)影響煤顆粒性能，因而形態(tài)研究對(duì)煤顆粒制備過(guò)程及煤顆粒的研究有著深刻意義。對(duì)于煤顆粒顆粒，可以從顯微圖像中獲得煤顆粒的顆粒特性參數(shù)，如粒徑、形狀等直觀參數(shù)或內(nèi)部結(jié)構(gòu)、孔隙及其微觀結(jié)構(gòu)等。因此本文將應(yīng)用到圖像處理、分形理論對(duì)煤顆粒的物理形態(tài)加以研究，對(duì)煤顆粒的物理形態(tài)做出描述。分形理論在煤炭科學(xué)中的應(yīng)用關(guān)于煤顆粒的描述，國(guó)內(nèi)外有關(guān)學(xué)者已做了大量的工作，但由于煤炭結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，無(wú)法用常規(guī)數(shù)學(xué)手段實(shí)現(xiàn)定量描述，以至于一直局限在定性或者半定量的描述，這樣描述煤顆粒是不具體的。分形幾何學(xué)的出現(xiàn)，為研究用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法不能描述的煤顆粒特征提供了全新的數(shù)學(xué)手段和理論根底，并使得煤顆粒度的定量描述成為可能。分形理論在煤炭研究中的應(yīng)用應(yīng)用是廣泛的。煤本身是一種分形體,破碎后的煤顆粒作為最根本的單元體,其孔隙結(jié)構(gòu)分布具有統(tǒng)計(jì)規(guī)律上的自相似性，因此,可以利用分形理論研究相同破壞條件下,煤體孔隙結(jié)構(gòu)的分形特征。煤中斷裂分布具有良好的統(tǒng)計(jì)自相似性，可以用分維描述。中國(guó)礦業(yè)大學(xué)的王海燕等對(duì)煤巖粒度分形分布的研究說(shuō)明：煤巖粒度分布無(wú)論受采動(dòng)影響，或是受機(jī)械破碎影響，都具有分形特征;通過(guò)分維圖線的線性回歸，可求出煤樣的極限粒度;得出的煤巖粒度分形分布規(guī)律，對(duì)煤巖篩選，煤巖破壞機(jī)理研究有一定的指導(dǎo)意義[[]林海燕，王恩元，劉貞堂.煤巖粒度分形分布規(guī)律探討及應(yīng)用.1995第4期:6-7]。西安科技大學(xué)的王慶賢對(duì)煤自燃的研究說(shuō)明：不管是實(shí)體煤還是碎裂煤體，其內(nèi)部都具有極不規(guī)那么的空隙通道，它們?cè)诳臻g上的分布，粗糙的外表都具有分形特征，可以用分維數(shù)對(duì)其進(jìn)行定量描述；分維數(shù)的大小反映了煤氧化的不同程度，異常狀態(tài)下氣體時(shí)間序列分維數(shù)明顯高于正常情況下的分維數(shù)，說(shuō)明出現(xiàn)異常時(shí)井下氣體狀態(tài)更加復(fù)雜[[]]。還有煤微孔說(shuō)明的分形維數(shù)是描述其說(shuō)明規(guī)那么程度的量，煤的各種工程參數(shù)，如燃燒速率，機(jī)械強(qiáng)度等均與之有關(guān)[應(yīng)用[]林海燕，王恩元，劉貞堂.煤巖粒度分形分布規(guī)律探討及應(yīng)用.1995第4期:6-7[][]本文運(yùn)用分形幾何簡(jiǎn)單分維理論，建立煤顆粒的分形模型，并通過(guò)計(jì)算不同水分含量下煤顆粒的分形維數(shù)，研究水分含量對(duì)煤顆粒團(tuán)聚的影響。

分形理論分形理論的開(kāi)展分形理論是法國(guó)數(shù)學(xué)家曼德?tīng)柌剂_特(BenoitB.Mandelbrot)在1975年正式提出與建立的一種探索復(fù)雜性的新的科學(xué)方法和理論。分形理論的研究對(duì)象是自然界和非線性系統(tǒng)中出現(xiàn)的不光滑和不規(guī)那么的幾何形體，其數(shù)學(xué)根底是分形幾何學(xué)[[]陳喁,陳凌編著.分形幾何學(xué)[M].北京:地震出版社,1998[]陳喁,陳凌編著.分形幾何學(xué)[M].北京:地震出版社,1998分形理論的開(kāi)展大致可分為三個(gè)階段[[]劉式達(dá),劉式適編著.分形和分形維引論[M].北京:氣象出版社,1993[]劉式達(dá),劉式適編著.分形和分形維引論[M].北京:氣象出版社,1993第一階段為1872年至1925年，在這一階段研究者們已經(jīng)提出了典型的分形對(duì)象及其相關(guān)問(wèn)題并為討論這些問(wèn)題提供了最根本的工具。1872年Weierstrass證明了一種連續(xù)函數(shù)在任意一點(diǎn)均不具有有限或無(wú)限導(dǎo)數(shù)，由此人們開(kāi)始了對(duì)這類不可微函數(shù)的應(yīng)用和推廣研究?，F(xiàn)在Weierstrass函數(shù)已成為分形幾何經(jīng)典例子之一。1890年P(guān)eano構(gòu)造出填充平面的曲線圖，這一曲線出現(xiàn)后，人們提出應(yīng)正確考慮以往的長(zhǎng)度與面積的概念。1904年VonKoch通過(guò)初等方法構(gòu)造了處處不可微的曲線即Koch雪花曲線，并討論了該曲線的性質(zhì)。1913年P(guān)errin對(duì)布朗運(yùn)動(dòng)的軌跡圖進(jìn)行了研究，明確指出布朗運(yùn)動(dòng)作為運(yùn)動(dòng)曲線不具有導(dǎo)數(shù)。其后的1920年左右[[]S.Nicolopoulos,etal.Imageprocessingandfinestructureofhydroxyapatiteparticles.SolidStateIonics.1997,101-103,175-182]，Wiener在Perrin理論的根底上建立了很多布朗運(yùn)動(dòng)的概率模型，為了說(shuō)明自然混亂的極端形式，Wiener采用了“混沌〞一詞。由于非?！皬?fù)雜〞的集合的引入，而且長(zhǎng)度、面積等概念必須重新認(rèn)識(shí)，為了測(cè)量這些集合，Minkowski于1901年引入Minkowski容度，Hausdorff于1919年引入了Hausdorff測(cè)度和Hausdorff維數(shù)。這些概念實(shí)際上指出了為了測(cè)量一個(gè)幾何對(duì)象，必須依賴于測(cè)量方式以及測(cè)量所采取的尺度[]S.Nicolopoulos,etal.Imageprocessingandfinestructureofhydroxyapatiteparticles.SolidStateIonics.1997,101-103,175-182[]謝和平,薛秀謙編著.分形應(yīng)用中的數(shù)學(xué)根底與方法[M].科學(xué)出版社,1997第二階段大致為1926年到1975年，在這一時(shí)期，研究者們對(duì)分形集的性質(zhì)做了深入的研究，特別是維數(shù)理論的研究已獲得豐富的成果。Bouligand于1928年引入Bouligand維數(shù)，Poutrjagin與Schnirelman于1932年引入了覆蓋維數(shù)，Kolmogorov與Tikomirov于1959年引入熵維數(shù)。1967年曼德?tīng)柌剂_特(BenoitB.Mandelbrot)在總結(jié)前人的根底上，發(fā)表了?英國(guó)的海岸線有多長(zhǎng)？統(tǒng)計(jì)自相似性與分形維數(shù)?，在這篇文章中，Mandelbrot對(duì)海岸線的本質(zhì)作了獨(dú)特的分析，并具有了分形思想，分形概念便從此開(kāi)始萌芽。自60年代以后，Mandelbrot系統(tǒng)、深入、創(chuàng)造性地研究了海岸線的結(jié)構(gòu)、具有強(qiáng)噪聲干擾的電子通訊、月球的外表、銀河系中星體的分布、地貌生成的幾何性質(zhì)等自然界中典型的分形現(xiàn)象，為分形從理論轉(zhuǎn)向應(yīng)用奠定了根底。第三階段為1975年至今，是分形幾何在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用取得全面開(kāi)展并形成獨(dú)立學(xué)科的階段。1975年Mandelbrot將前人研究結(jié)果進(jìn)行了總結(jié)，集其大成，發(fā)表了他的劃時(shí)代的專著?分形對(duì)象：形、機(jī)遇和維數(shù)?[[]C.F.Mora,A.K.H.Kwan1,H.C.Chan.Particlesizedistributionanalysisofcoarseaggregateusingdigitalimageprocess.CementandConcreteResearch,1998,28,921–932]，這篇具有劃時(shí)代意義的文章，首次系統(tǒng)地闡述了分形幾何的思想、內(nèi)容、意義和方法，提出了分形三要素：形、機(jī)遇和維數(shù)，標(biāo)志著分形幾何作為一門獨(dú)立學(xué)科正式誕生。1982年Mandelbrot出版了另一部專著?自然界的分形幾何學(xué)?，進(jìn)一步闡述了他的觀點(diǎn)，形成了以分形維、自相似性和無(wú)限可分為特點(diǎn)的、以迭代算法描述的分形幾何的概念，開(kāi)創(chuàng)了一門新的學(xué)科—?分形學(xué)?，從此分形幾何滲透到許多科學(xué)領(lǐng)域，對(duì)推動(dòng)各學(xué)科的開(kāi)展起到了重要的作用[[[]C.F.Mora,A.K.H.Kwan1,H.C.Chan.Particlesizedistributionanalysisofcoarseaggregateusingdigitalimageprocess.CementandConcreteResearch,1998,28,921–932[]謝和平.巖土介質(zhì)的分形孔隙和分形粒子[J].力學(xué)進(jìn)展,1993,23(2):145～164分形幾何根本原理分形幾何與歐幾里得幾何的區(qū)別歐氏幾何學(xué)以規(guī)整幾何圖形為研究對(duì)象，構(gòu)成其幾何體的根本元素—線、面和實(shí)體都是光滑的，其幾何空間的維數(shù)也均為整數(shù)，即點(diǎn)、直線、平面和體積的維數(shù)分別為0、1、2和3。歐氏幾何學(xué)可以很好地用來(lái)描述簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)如直線、正方形、立方體、球體等。而分形幾何描述的是自然界中許多不規(guī)那么事物，即復(fù)雜的非規(guī)那么線、平面和體積。分形幾何有兩個(gè)重要特征：一個(gè)是自相似性，指某一尺度下的空間變異行為在另一個(gè)或更小尺度下重復(fù)出現(xiàn)，即非規(guī)那么程度不依賴于尺度的大??；另一個(gè)是分形維數(shù)，它是分形幾何學(xué)中最核心的概念和內(nèi)容，是度量不規(guī)那么物體或分形體最主要的指標(biāo)[[]P.Dellino,G.Liotino.Thefractalandmultifractaldimensionofvolcanicash[]P.Dellino,G.Liotino.Thefractalandmultifractaldimensionofvolcanicashparticlescontourateststudyontheutilityandvolcanologicalrelevance.JournalofVolcanologyandGeothermalResearch.2002,113,1-18分形的概念1986年，Mandelbrot把分形定義為“局部以某種方式與整體相似的形〞。更數(shù)學(xué)化的分形定義是“其Hausdorff維數(shù)大于拓?fù)渚S數(shù)的集合〞。給分形下一個(gè)精確的定義是很困難的，因?yàn)椴还苋绾味x，都要排除一些分形的例子。英國(guó)科學(xué)家Falconer認(rèn)為，分形的定義應(yīng)該以生物學(xué)家給出“生命〞定義的類似方法給出，即不尋求分形確實(shí)切簡(jiǎn)明的定義，而是尋求分形的特性，一般認(rèn)為分形具有以下典型性質(zhì)：不規(guī)那么，以至它的整體和局部都不能用傳統(tǒng)的幾何語(yǔ)言來(lái)描述。具有精細(xì)結(jié)構(gòu)，即在任意小尺度下，都有同樣復(fù)雜的細(xì)節(jié)。通常具有自相似的性質(zhì)，嚴(yán)格的自相似只出現(xiàn)在數(shù)學(xué)模型中，自然界中的分形是近似的或統(tǒng)計(jì)的自相似。一般地，分形維數(shù)(以某種方式定義)大于它的拓?fù)渚S數(shù)。在大多數(shù)的情況下，分形可以以非常簡(jiǎn)單的方式定義，并可由迭代產(chǎn)生?？梢钥闯?，這一描述性的定義有較大的靈活性，對(duì)于各種不同的分形，有的可能具有上述全部的性質(zhì)，有的可能具有其中的大局部性質(zhì)而對(duì)某個(gè)性質(zhì)例外。分形的特性自相似性。就是分形體的局部與整體在形態(tài)、功能和信息等方面具有統(tǒng)計(jì)意義上的自相似性，適當(dāng)?shù)胤糯蠡蚩s小分形對(duì)象幾何尺寸，整體結(jié)構(gòu)并不改變。自然界中廣泛存在的幾何形體是不規(guī)那么的，如地球外表的山脈、河流、海岸線等，這些形體具有統(tǒng)計(jì)意義下的自相似性，它們不是嚴(yán)格對(duì)稱的。數(shù)學(xué)上的許多不規(guī)那么的但自相似的幾何圖形，如Koch曲線、Peano曲線等都是按一定的數(shù)學(xué)法那么生成的，它們具有嚴(yán)格的自相似性?？傊?，自相似性是自然界中普遍存在的一個(gè)客觀規(guī)律，是分形的根本屬性之一。標(biāo)度不變性。在分形上任選一局部區(qū)域，不管在多大的放大倍數(shù)下觀察，都會(huì)看到同樣相似的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，或者說(shuō)是同樣的精細(xì)結(jié)構(gòu)，從而無(wú)法從圖象上斷定所用的觀測(cè)尺度，即分形沒(méi)有特征尺度。通常具有自相似特性的物體必定滿足標(biāo)度不變性，而任何規(guī)那么的幾何形狀都具有一定的特征尺度。對(duì)于分形，不管將其放大還是縮小，它的形態(tài)、復(fù)雜程度、不規(guī)那么性等各種特性均不會(huì)發(fā)生變化。除了嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型外，對(duì)于實(shí)際的分形體來(lái)說(shuō)，這種標(biāo)度不變性只在一定的范圍內(nèi)實(shí)用。分形維數(shù)。分形維數(shù)是分形理論中最核心的概念與內(nèi)容，它是度量不規(guī)那么物體或分形體最主要的指標(biāo)，是定量描述分形所具有的自相似性的參數(shù)。分形維數(shù)和自相似性是分形理論最主要的特征。我們已經(jīng)知道：線是一維的，面是二維的，體是三維的。而在分形中，維有更廣的涵義，它不必是整數(shù)。比方，海岸線的分維通常在1.15到1.25之間，雪花的分維接近1.26。分形維數(shù)的定義有多種，且對(duì)于同一物體以不同方式定義的分形維數(shù)也各不相同。常用的分形維數(shù)有：自相似維數(shù)、豪斯道夫-別西科維奇維數(shù)、計(jì)盒子維數(shù)、信息維數(shù)等等。顆粒分形分布的根本概念分形幾何學(xué)最顯著的特征是將看起來(lái)十分復(fù)雜的事物，以含很少參數(shù)的簡(jiǎn)單公式予以描述，實(shí)現(xiàn)了由數(shù)表達(dá)的幾何體到函數(shù)式表述幾何體之間的過(guò)渡，它的主要價(jià)值在于，它在極端有序和真正混沌之間提供了一種中間可能性。許多分形是由一定程度上與整體相似的各個(gè)局部組成，這種自相似性是分形所具有的重要性質(zhì)，通常也是用它來(lái)定義分形的。如果具有特征線性尺度的客體數(shù)目滿足以下關(guān)系：那么便定義了一個(gè)具有分維D及比例常數(shù)C的分形分布。分形概念也用于客體的統(tǒng)計(jì)分布。如果具有大于r的特征線性尺度的客體數(shù)目N滿足以下關(guān)系式：那么定義了一個(gè)分形分布。顆粒的分維數(shù)顆粒數(shù)量粒徑分分維數(shù)1986年Turcotte[[]TurcotteDL.Fractalsandfragmentation[J].JGeophysResB,1986,91(2):1921-1926.][]TurcotteDL.Fractalsandfragmentation[J].JGeophysResB,1986,91(2):1921-1926.式中：N(r>R)為粒徑大于R的顆粒數(shù)量；D為顆粒數(shù)量—粒徑分布分維數(shù)。與上式相似的另外兩種顆粒數(shù)量—粒徑的分形模型可表示為[[]陶高梁,張季如.表征孔隙及顆粒體積與尺度分布的兩類巖土體分形模型[J].科學(xué)通報(bào),2021,54(6):497-846.[]陶高梁,張季如.表征孔隙及顆粒體積與尺度分布的兩類巖土體分形模型[J].科學(xué)通報(bào),2021,54(6):497-846.式中：C=(3?D)/(DKL?D)為常數(shù)；KV為顆粒體積形狀因子；L為所考慮的巖土體的總尺度。上邊兩式成立條件是，Rmax為最大顆粒粒徑。應(yīng)指出的是，有些學(xué)者的分維數(shù)大于3，沒(méi)有滿足這個(gè)條件。顆粒質(zhì)量粒徑分分維數(shù)正是因?yàn)轭w粒數(shù)量—粒徑分布的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)很難得到，在假設(shè)顆粒密度相同的條件下,Tyler等人[[]TylerSW,WheatcraftSW.Fractalscalingofsoilparticlesizedistributions:analysisandlimitations[J].SoilSciSocAmJ,1992,56(2):362-369.]推導(dǎo)出顆粒質(zhì)量[]TylerSW,WheatcraftSW.Fractalscalingofsoilparticlesizedistributions:analysisandlimitations[J].SoilSciSocAmJ,1992,56(2):362-369.式中：M(r<R)為顆粒尺度小于R的顆粒質(zhì)量；MT為顆?？傎|(zhì)量；RL為最大顆粒尺度由于顆粒的質(zhì)量分布很容易得到，故國(guó)內(nèi)外關(guān)于顆粒的分維數(shù)大多是利用式進(jìn)行計(jì)他們計(jì)算了不同質(zhì)地的土體的分維數(shù)的變化，認(rèn)為顆粒質(zhì)量—粒徑分布分維數(shù)隨粘粒的含量增大而增大，故有學(xué)者用此分維數(shù)來(lái)定量描述土體沙漠化程度，另外一些學(xué)者認(rèn)為粒質(zhì)量—粒徑分布分維數(shù)與土壤有機(jī)含量等特性存在明顯的線性相關(guān)。顆粒體積粒徑分分維數(shù)利用顆粒粒徑分布密度函數(shù)f(R)[2]可得到顆粒尺度小于R的顆粒體積V(≤R)，進(jìn)行簡(jiǎn)單變形可得到：式中：V0為顆?？傮w積；Rmax為最大顆粒粒徑，這與王國(guó)梁提出顆粒體積—粒徑分布分形模型一致。利用激光粒度分析儀很容易得到顆粒體積—粒徑分布實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)王國(guó)梁對(duì)不同利用方式下土壤的顆粒體積—粒徑分布分維數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得出了一些有益的結(jié)論[[]王國(guó)梁,周生路,趙其國(guó).土壤顆粒的體積分形維數(shù)及其在土地利用中的應(yīng)用[J].土壤學(xué)報(bào),2005,42(4):545-550.[]王國(guó)梁,周生路,趙其國(guó).土壤顆粒的體積分形維數(shù)及其在土地利用中的應(yīng)用[J].土壤學(xué)報(bào),2005,42(4):545-550.顆粒原狀面積體積分布分維數(shù)上述顆粒分維數(shù)求解時(shí)都需要對(duì)土體顆粒進(jìn)行分散后測(cè)量顆粒分布情況，實(shí)質(zhì)上不能反響土體原狀特性，反響原狀特性的分維數(shù)應(yīng)為顆粒原狀面積(體積)分布分維數(shù)。顆粒原狀面積(體積)分布分維數(shù)的計(jì)算方法有兩種，一種是利用盒計(jì)數(shù)法，盒計(jì)數(shù)法是分形理論的一種根本方法，它一般依靠土壤切片及數(shù)字圖像技術(shù)計(jì)算不同分辨率的情況下土體顆粒所占據(jù)的方格數(shù)，然后利用分形理論的根本知識(shí)求得。這種方法已得到廣泛應(yīng)用。另外，推導(dǎo)的一種分形模型為：式中：A(≥r)為孔徑大于或等于r的孔隙面積；Aa為考慮范圍內(nèi)巖土體總面積；D為顆粒原狀面積分布分維數(shù)。在孔隙分布的情況下可以通過(guò)上式求得顆粒原狀面積分布分維數(shù)。利用土壤切片及數(shù)字圖像技術(shù)或汞壓技術(shù)都可以測(cè)量孔隙的分布，從而可以利用此式計(jì)算相應(yīng)的分維數(shù)。值得說(shuō)明的是相同條件下盒計(jì)數(shù)法計(jì)算的顆粒原狀面積分布分維數(shù)比式此式的要稍大，因?yàn)楹杏?jì)數(shù)法可能把已經(jīng)區(qū)分的孔隙的一局部面積計(jì)算在顆粒所占據(jù)的方格內(nèi)。本文研究中采用Turcotte根據(jù)分形的概念提出的顆粒數(shù)量—粒徑的分形模型由顯微觀測(cè)拍攝不同粒徑和不同水分含量下的煤顆粒圖片，然后用圖像分析軟件imagepro分析所得圖片，統(tǒng)計(jì)出顆粒的粒徑〔最大，最小，和平均〕和長(zhǎng)寬比，然后再用excel統(tǒng)計(jì)出大于某粒徑或者長(zhǎng)寬比的顆粒數(shù)目，如此就可以用直線擬合的方法求出分形維數(shù)。

圖像處理圖像處理技術(shù)數(shù)字圖像處理(DigitalImageProcessing)，目前已廣泛地應(yīng)用于科學(xué)研究、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生物醫(yī)學(xué)工程、航空航天、軍事、工業(yè)檢測(cè)、機(jī)器人視覺(jué)、公安司法、軍事制導(dǎo)、文化藝術(shù)等,已成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科，發(fā)揮著越來(lái)越大的作用[[]凌玲，陳大融，孔閑梅.鐵譜磨粒圖像的計(jì)算機(jī)圖像處理.機(jī)械設(shè)計(jì)與研究，1994(1)[]凌玲，陳大融，孔閑梅.鐵譜磨粒圖像的計(jì)算機(jī)圖像處理.機(jī)械設(shè)計(jì)與研究，1994(1)圖像處理技術(shù)開(kāi)展?fàn)顩r數(shù)字圖像處理(DigitalImageProcessing)又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)并應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程[[]學(xué)報(bào)，1991(1)[]學(xué)報(bào)，1991(1)數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)開(kāi)展到一定水平，人們開(kāi)始利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理圖形圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門科學(xué)大約出現(xiàn)于20世紀(jì)60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖片的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺(jué)效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)，復(fù)原，編碼，壓縮等。首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室〔JPL〕。他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者7號(hào)在1964年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌怯昧藞D像處理技術(shù)，如幾何校正，灰度變換，去除噪聲等方法，進(jìn)行了處理，并考慮了太陽(yáng)位置和月球環(huán)境的影響，由計(jì)算機(jī)成功繪制出月球外表地圖，獲得巨大成功，也推進(jìn)了數(shù)字圖像處理這么學(xué)科的誕生。在以后的宇航空間技術(shù)，如對(duì)火星，土星等星球的探測(cè)研究中，數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個(gè)巨大成就是在醫(yī)學(xué)上。1972年英國(guó)EMI公司工程師housfield創(chuàng)造了用于頭顱診斷的X射線計(jì)算機(jī)斷層攝影裝置，也就是我們通常所說(shuō)的CT〔computertomograph〕。CT的根本方法是根據(jù)人的頭部截面的投影，經(jīng)計(jì)算機(jī)處理來(lái)重建截面圖像，稱為圖像重建。1975年EMJ公司又成功研制出全身用的CT裝置，獲得了人體各個(gè)部位鮮明清晰的斷層圖像。1979年，這項(xiàng)無(wú)損傷診斷技術(shù)獲得了獲得了諾貝爾獎(jiǎng)，說(shuō)明了它對(duì)人類作出了劃時(shí)代的奉獻(xiàn)。與此同時(shí)，圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開(kāi)拓性成就[[]MichaelA.Taylor,Quantitativemeasureforshapeandsizeofparticles,Powder[]MichaelA.Taylor,Quantitativemeasureforshapeandsizeofparticles,PowderTechnology,2002(124)隨著圖像處理的深入開(kāi)展，從70年代中期開(kāi)始，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能，思維科學(xué)研究的迅速開(kāi)展，數(shù)字圖像處理向更高更深層次開(kāi)展。人們已經(jīng)開(kāi)始研究如何用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實(shí)現(xiàn)類似人類視覺(jué)系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計(jì)算機(jī)視覺(jué)。很多國(guó)家，特別是興旺國(guó)家，投入更多的人力物力到這項(xiàng)研究，取得了不少重要研究成果。到了20世紀(jì)80年代，圖像處理技術(shù)進(jìn)入普及期，此時(shí)的微機(jī)已經(jīng)能夠擔(dān)當(dāng)起圖像處理的任務(wù)。20世紀(jì)90年代是圖像處理的實(shí)用化時(shí)期，圖像處理的信息量巨大，對(duì)處理速度的要求極高。圖像處理雖然在理論方法研究上取得了不少進(jìn)展，但它本身是一個(gè)比擬難的研究領(lǐng)域，存在不少困難，因此圖像處理技術(shù)是一個(gè)有待人們進(jìn)一步探索的新領(lǐng)域。數(shù)字圖像顆粒研究狀況在顆粒物性的描述中，尺寸是一個(gè)重要的參數(shù)[[]M.Taylor,Propertiesofaggregatesreport,GraniteRock,Watsonville,CA,2000(1)]。原始材料很少可以直接利用，往往需要進(jìn)行研磨，分解，氣化，加熱或化學(xué)反響等方法轉(zhuǎn)換為精細(xì)的可用產(chǎn)品。在這一系列過(guò)程中，顆粒的尺寸具有重要的意義和影響。因此有關(guān)顆粒大小的測(cè)試技術(shù)和方法以及測(cè)試儀器就大量涌現(xiàn)。現(xiàn)代顆粒測(cè)試技術(shù)和方法從原理上可分為幾類：篩分法，顯微鏡法，沉降法和電感應(yīng)法等。下面針對(duì)這些顆粒測(cè)試方法和技術(shù)的主要局部做一概述。[[]M.Taylor,Propertiesofaggregatesreport,GraniteRock,Watsonville,CA,2000(1)[]郭永彩，高潮，超細(xì)顆粒檢測(cè)技術(shù)，重慶職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)〔綜合版〕2004年1月，第13卷第1期，1~4。篩分法是最早最經(jīng)典的方法，將被測(cè)樣品經(jīng)過(guò)不同大小孔徑的篩網(wǎng)過(guò)篩，然后再稱量獲取粒子大小及重量分布。它的方法簡(jiǎn)單，但是準(zhǔn)確性差且較為耗時(shí)，尤其是對(duì)超細(xì)顆粒更是如此[[]王績(jī),李維琳.CCD檢測(cè)和圖像處理在分子生物學(xué)中的應(yīng)用.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，1997(5)[]王績(jī),李維琳.CCD檢測(cè)和圖像處理在分子生物學(xué)中的應(yīng)用.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，1997(5)顯微鏡法最為直接，它是一種絕對(duì)的測(cè)量。光學(xué)顯微鏡的方法是通過(guò)人眼直接觀察，人為因素引起的誤差較大；電子顯微鏡的方法是通過(guò)電子掃描獲取圖像，再結(jié)合圖像分析技術(shù)進(jìn)行測(cè)量。它減少了人為觀測(cè)誤差，但它制樣要求高，復(fù)雜且設(shè)備昂貴。沉降法是七八十年代用的最多的粒度分析技術(shù)，相應(yīng)的商用儀器也有許多。用沉降法測(cè)定顆粒時(shí)，細(xì)粉的沉降速度很慢，測(cè)定需要很長(zhǎng)時(shí)間。同時(shí)由于環(huán)境溫度的影響，超細(xì)顆粒的布朗運(yùn)動(dòng)以及再凝聚等原因，得不到高的測(cè)量精度[[]Mandelbrot,BB.Thefractalgeometryofnature.SanFrancisco:Freeman,1982[]Mandelbrot,BB.Thefractalgeometryofnature.SanFrancisco:Freeman,1982采用電感應(yīng)法測(cè)定顆粒粒度和數(shù)目獲得的是顆粒尺寸的二次信息，必須通過(guò)轉(zhuǎn)換才能獲得顆粒尺寸信息[[][英]T.艾倫.顆粒大小測(cè)定.北京：中國(guó)建筑出版社，1984[][英]T.艾倫.顆粒大小測(cè)定.北京：中國(guó)建筑出版社，1984傳統(tǒng)的顆粒分析方法十分繁多，這些檢測(cè)方法又都有自己的適用情況，但又都存在一定的局限性。隨著科學(xué)技術(shù)的開(kāi)展，人們開(kāi)展了圖像顆粒測(cè)試技術(shù)。利用圖像處理技術(shù)，不僅可以對(duì)粉體顆粒進(jìn)行進(jìn)行亞微米甚至納米程度上的結(jié)構(gòu)觀測(cè)，定量的分析粉體的性質(zhì)，提取顆粒結(jié)構(gòu)的各種有用信息[[]B.J.Raylance,etal.DevelopmentinweardebrismorphologicalanalysisatRAFearly[]B.J.Raylance,etal.DevelopmentinweardebrismorphologicalanalysisatRAFearlyfailure,Detectioncenters,Proc.OfTechnologyShowcase96,1996通過(guò)顆粒檢測(cè)掌握顆粒的物理化學(xué)性質(zhì)，從而掌握大量顆粒特性的規(guī)律，并將其應(yīng)用到生產(chǎn)生活實(shí)踐當(dāng)中，有力的推動(dòng)了科技的開(kāi)展。如：在地質(zhì)學(xué)中，通過(guò)對(duì)礦物顆粒的研究，可以獲取地質(zhì)礦物信息，為預(yù)防地質(zhì)災(zāi)害，尋找礦藏等提供有力的支持；在生命科學(xué)研究當(dāng)中，可以通過(guò)對(duì)細(xì)胞蛋白質(zhì)等微結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究[[]B.J.Raylance,etal.Thedevelopmentofacomputer-aidedsystematicparticle[]B.J.Raylance,etal.Thedevelopmentofacomputer-aidedsystematicparticleanalysisprocedure--CASPA.LubricationEngineering,1992,48(12)顆粒的根本物理特征包括，孔隙，形狀，粒徑以及顆粒分布等參數(shù)?？紫斗从沉祟w粒的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從而影響到顆粒的相關(guān)特性，如在土壤研究中，孔隙結(jié)構(gòu)是重要的研究對(duì)象；而對(duì)于工業(yè)生產(chǎn)中，由于顆粒多是作為材料介質(zhì)出現(xiàn)，因此其外形特征較為受到關(guān)注。例如磨粒由于其形態(tài)與接觸外表的磨損信息有關(guān)，據(jù)此可以進(jìn)行機(jī)器的狀態(tài)檢測(cè)和故障診斷，磨粒的形態(tài)研究是非常重要的。當(dāng)然不同的顆粒特性需要不同的檢測(cè)方法才能獲得，分析顆粒需要綜合相關(guān)的檢測(cè)方法以獲取全面的顆粒信息。根據(jù)顆粒分析的需要，確定顆粒分析的方法是很有必要的。因此我們?cè)谶x擇顆粒測(cè)量方法時(shí)，一般是根據(jù)需要來(lái)確定方法。應(yīng)用圖像處理技術(shù)對(duì)煤顆粒顆粒進(jìn)行檢測(cè)與傳統(tǒng)的測(cè)試方法相比擬：圖像處理技術(shù)使顆粒分析的結(jié)果，更為快捷、方便、準(zhǔn)確。從煤顆粒顆粒圖像中，我們可以獲得相關(guān)煤顆粒特性，粒徑、面積、周長(zhǎng)等形狀參數(shù)，粒徑分布、濃度分布和顆粒聚集等統(tǒng)計(jì)參數(shù)，以及一些復(fù)雜的特性參數(shù)。一般的分析過(guò)程是在對(duì)顆粒的圖像進(jìn)行觀測(cè)，提取及背景去除，分割處理和邊緣檢測(cè)之后，通過(guò)相關(guān)特征提取即可獲得顆粒特性參數(shù)[[]C.Wightman,F.Muzzio,J.Wilder.Aquantitativeimageanalysismethodfor[]C.Wightman,F.Muzzio,J.Wilder.Aquantitativeimageanalysismethodforcharacterisingmixturesofgranularmaterials.PowderTechnol,1996,89,165–176用計(jì)算機(jī)可以對(duì)圖像作各種處理，即加快了圖像分析處理的速度，又突出了人們需要的信息。許多直接觀察不到的重要信息，通過(guò)計(jì)算機(jī)圖像處理后可以清楚的看到。煤顆粒的圖像可以通過(guò)數(shù)碼相機(jī)獲得，再進(jìn)入計(jì)算機(jī)做圖像處理，將其中的煤粒信息進(jìn)行提取，最后將這些數(shù)據(jù)通過(guò)一系列的圖像處理方法，就可以得到滿足不要研究需要的各種關(guān)于顆粒物理結(jié)構(gòu)等方面的信息，從中我們不僅可以獲得顆粒外觀輪廓的信息[[]ZhijunWu,etal.Animage-shiftingtechniquebasedongrey-scaleclassificationfor[]ZhijunWu,etal.Animage-shiftingtechniquebasedongrey-scaleclassificationforparticleimagevelocimetry.OpticsandLasersinEngineering,2002,38,567-575圖像分析圖像分析就是通過(guò)分析圖片的方法來(lái)測(cè)量圖片上測(cè)量對(duì)象的測(cè)量數(shù)值。圖像分析是一種間接的測(cè)量方法，在許多情況下，無(wú)法進(jìn)行實(shí)際的測(cè)量時(shí)，使用圖像分析的方法能有效地完成準(zhǔn)確的測(cè)量。采用圖像分析的方法進(jìn)行測(cè)量分析時(shí)，一般是以下這個(gè)過(guò)程：明確需要測(cè)量分析的對(duì)象。使用適當(dāng)?shù)姆椒ㄅ臄z下這個(gè)對(duì)象。分析照片上的圖像元素，確定能反映測(cè)量對(duì)象的圖像圖形。測(cè)量照片上的圖形的測(cè)量參數(shù)，進(jìn)而得到測(cè)量對(duì)象的測(cè)量數(shù)據(jù)。對(duì)測(cè)量對(duì)象進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。明確圖像分析的測(cè)量過(guò)程對(duì)我們理解應(yīng)用圖像分析方法進(jìn)行測(cè)量分析是非常重要的。這有助于我們正確地設(shè)計(jì)圖像分析過(guò)程。Image-proplus圖像分析軟件Image-ProPlus是功能強(qiáng)大的2D和3D圖像處理、增強(qiáng)和分析軟件，具有異常豐富的測(cè)量和定制功能。作為鼎鼎大名的Image-Pro軟件系列中功能最強(qiáng)大的成員之一，它包含了異常豐富的增強(qiáng)和測(cè)量工具，并允許用戶自行編寫針對(duì)特定應(yīng)用的宏和插件。是世界最頂級(jí)的圖像分析軟件包。適用范圍：熒光成像、質(zhì)量控制、材料成像以及其它的多項(xiàng)科研、醫(yī)學(xué)與工業(yè)應(yīng)用。其他比擬常用的圖像分析軟件有ImageJ，seionimage，另外還有許多專用的圖像分析軟件，如專門分析凝膠的軟件等等，其功能很專一,應(yīng)用于某一個(gè)工程上?；叶入娮訄D片通過(guò)屏幕上每個(gè)象素點(diǎn)的明暗不同來(lái)組成一張圖片。圖片上一個(gè)象素點(diǎn)的明暗程度對(duì)應(yīng)著圖片文件上的一個(gè)數(shù)值，這就是灰度值。這個(gè)灰度值是反映圖片上象素點(diǎn)的性質(zhì)的。通過(guò)灰度分析可以照片上表現(xiàn)的物體的亮度性質(zhì)。圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s11如REF_Ref20737\h圖STYLEREF1\s3-1所示，對(duì)于圖片，最亮處是灰度最大值，白色。灰度為255。當(dāng)照片反響的是光源發(fā)光強(qiáng)度時(shí)，最亮度對(duì)應(yīng)的是亮度無(wú)窮大光源。此時(shí)光源亮度與灰度數(shù)值的對(duì)應(yīng)關(guān)系是一個(gè)指數(shù)關(guān)系。當(dāng)照片反映的是透射物時(shí)，其遮擋光線透過(guò)的性質(zhì)稱為光密度。黑色對(duì)應(yīng)的光密度值為無(wú)窮大，白色對(duì)應(yīng)于0。作灰度分析時(shí)，首先要分清照片灰度所反映的拍攝對(duì)象的性質(zhì)，是光源亮度，還是透射密度還是反射的灰度。這些是最根本的概念，對(duì)于彩色照片，先要把彩色轉(zhuǎn)換成灰度，然后用灰度照片來(lái)分析。像素像素像素像素，又稱畫素，為圖像顯示的根本單位，譯自英文“pixel〞，pix是英語(yǔ)單詞picture的常用簡(jiǎn)寫，加上英語(yǔ)單詞“元素〞element，就得到pixel，故“像素〞表示“圖像元素〞之意，有時(shí)亦被稱為pel〔pictureelement〕。每個(gè)這樣的信息元素不是一個(gè)點(diǎn)或者一個(gè)方塊，而是一個(gè)抽象的采樣。仔細(xì)處理的話，一幅圖像中的像素可以在任何尺度上看起來(lái)都不像別離的點(diǎn)或者方塊；但是在很多情況下，它們采用點(diǎn)或者方塊顯示。每個(gè)像素可有各自的顏色值，可采三原色顯示，因而又分成紅、綠、藍(lán)三種子像素〔RGB色域〕，或者青、品紅、黃和黑〔CMYK色域，印刷行業(yè)以及打印機(jī)中常見(jiàn)〕。照片是一個(gè)個(gè)采樣點(diǎn)的集合，故而單位面積內(nèi)的像素越多代表分辨率越高，所顯示的圖像就會(huì)接近于真實(shí)物體。圖片分析測(cè)量的幾何數(shù)值單位是象素。這是電子圖片本身的性質(zhì)所決定。一個(gè)象素點(diǎn)只代表顯示屏上一個(gè)色點(diǎn)。一條線是由一串象素點(diǎn)所組成，它的長(zhǎng)度就是多少個(gè)象素點(diǎn)。一個(gè)圓形的區(qū)域面積那么是其外輪廓所圍住的象素點(diǎn)數(shù)量。

潮濕細(xì)顆粒煤團(tuán)聚研究實(shí)驗(yàn)設(shè)備進(jìn)行微顆粒的形狀分形研究的設(shè)備有很多，綜合比擬測(cè)定微顆粒形狀和粒徑的儀器，根據(jù)本實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的根本情況，實(shí)驗(yàn)過(guò)程中所用到的設(shè)備：MA2000型透反射式工業(yè)檢驗(yàn)顯微鏡〔重慶光電儀器〕，尼康數(shù)碼相機(jī)，分析天平，外表皿等。試樣本實(shí)驗(yàn)中的煤試樣取自布爾臺(tái)選煤廠，分別為0.1-0.5mm粒徑的煤試樣和0.11-0.05mm粒徑的煤試樣。實(shí)驗(yàn)過(guò)程第一步，用分析天平測(cè)量不同編號(hào)的外表皿的質(zhì)量，然后稱取0.1-0.5mm粒徑的煤顆粒試樣約20g，再次測(cè)量放置試樣的外表皿的重量。第二步，在實(shí)驗(yàn)室中給煤試樣加不同含量的外水，對(duì)煤試樣噴水，然后用保鮮膜將器皿密封，靜置一天，以使得水分滲入煤試樣內(nèi)部。第三步，撤去保險(xiǎn)膜再次稱量各放置試樣的外表皿的重量。第四步，使用膠帶粘取法粘連煤顆粒及團(tuán)聚體。放置顯微鏡下用數(shù)碼相機(jī)拍攝不同放大倍數(shù)的團(tuán)聚圖片。對(duì)0.11-0.05mm粒徑的煤顆粒處理方法同上。第五步，用imagepro軟件分析所拍攝的圖片，獲得顆粒及其團(tuán)聚體的形狀參數(shù)。第六步，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算顆粒的分形維數(shù)。第二步加水過(guò)程中稱重?cái)?shù)據(jù)表格如REF_Ref14823\h錯(cuò)誤！未定義書簽。：皿編號(hào)皿重〔g〕皿+煤〔g〕皿+煤+水外水含量〔%〕114.09624.094857.91917.57227.57728.5719.94315.08425.08326.27711.94414.40624.40625.56911.63114.08324.08424.8858.01315.08125.08326.0039.20414.40624.40425.57511.71917.56527.56428.95513.91表格STYLEREF1\s4-SEQ表格\*ARABIC\s11然后就可以計(jì)算含水量。計(jì)算所得不同粒徑不同水分含量的試樣數(shù)據(jù)如REF_Ref14911\h錯(cuò)誤！未定義書簽。：顆粒度水分含量0%%1%1%08.02%%表格STYLEREF1\s4-SEQ表格\*ARABIC\s12

imagepro處理圖片過(guò)程定標(biāo)在顯微鏡下拍攝放大倍數(shù)分別為10倍，20倍，40倍的微標(biāo)尺圖像，用來(lái)。圖像分析時(shí)定標(biāo)使用。圖片分析測(cè)量的幾何數(shù)值單位是象素。這是電子圖片本身的性質(zhì)所決定。一個(gè)象素點(diǎn)只代表顯示屏上一個(gè)色點(diǎn)。一條線是由一串象素點(diǎn)所組成，它的長(zhǎng)度就是多少個(gè)象素點(diǎn)。一個(gè)圓形的區(qū)域面積那么是其外輪廓所圍住的象素點(diǎn)數(shù)量。在圖像分析過(guò)程中，程序只能處理象素，要把象素值轉(zhuǎn)換成實(shí)際物體的長(zhǎng)度與面積，就必須告訴程度：一個(gè)象素對(duì)應(yīng)著多大的實(shí)際尺寸，標(biāo)尺的操作就是告訴程序這個(gè)轉(zhuǎn)換的系數(shù)是多少。定標(biāo)的步驟：運(yùn)行imagepro軟件，翻開(kāi)微標(biāo)尺圖片，如REF_Ref10179\h圖STYLEREF1\s4-1所示。本實(shí)驗(yàn)中所得的圖片放大倍數(shù)有兩種，一種是10倍的，一種是20倍的，需要注意的是處理兩批圖片的時(shí)候要分別定標(biāo)。圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s11將微標(biāo)尺圖片轉(zhuǎn)為灰度圖，并放大，以看的更清晰，進(jìn)而便于下一步的定標(biāo)。具體操作為鼠標(biāo)左鍵單擊菜單欄edit，在下拉菜單中選擇convertto，然后繼續(xù)選擇grayscale8，如此就將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖了。將圖片放大的方法是鼠標(biāo)滑輪向上滑。效果如REF_Ref12703\h圖STYLEREF1\s4-2所示。圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s12建立新標(biāo)尺。鼠標(biāo)左鍵單擊菜單欄measure，在下拉菜單中選擇calibration，繼續(xù)選擇spatial，在spatial面板上單擊new按鈕，將name改為100μm，unit選擇μm，然后單擊image按鈕，在框里輸入100。然后再圖片上選擇100μm的距離，如REF_Ref14101\h圖STYLEREF1\s4-3所示，然后單擊ok按鈕，如此就創(chuàng)立了名為100μm的標(biāo)尺。圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s13單個(gè)圖像處理流程此處以單個(gè)圖片的一步一步處理過(guò)程來(lái)演示圖片處理的具體流程，然而真實(shí)的操作過(guò)程中由于圖片很多，并非真的這樣一步一步的操作，而是將重復(fù)的可以合并的步驟合并為一個(gè)步驟，即錄制宏，用點(diǎn)擊宏這一個(gè)操作取代原來(lái)的多步操作，僅僅對(duì)于那些不能用計(jì)算機(jī)自動(dòng)處理的步驟才另外操作。操作步驟：翻開(kāi)圖片，轉(zhuǎn)為灰度圖，和上邊翻開(kāi)微標(biāo)尺圖片的操作相同，不再贅述。然后是調(diào)整圖片黑白比照度，以便于分別出背景與測(cè)量的顆粒。方法是，鼠標(biāo)左鍵單擊菜單欄enhance，在下拉菜單中選擇displayrange，在所示面板中用鼠標(biāo)拖拽REF_Ref16040\h圖STYLEREF1\s4-4中的兩條線就可以調(diào)整黑白比照度，根據(jù)自己的反復(fù)嘗試和經(jīng)驗(yàn)將之調(diào)到適宜的程度。然而在批量處理的過(guò)程中，如果每個(gè)圖片都這樣調(diào)整黑白比照度，將增加很大的工作量，因此實(shí)際測(cè)量過(guò)程中，用的是面板中的bestfit按鈕，即軟件自動(dòng)將圖片調(diào)整到適宜的程度。盡管實(shí)踐證明這樣的自動(dòng)化效果并不太理想，然而為了減少工作量，提高效率，這樣的簡(jiǎn)化是必要的。

圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s14選擇測(cè)量區(qū)域。如REF_Ref17438\h圖STYLEREF1\s4-5所示，點(diǎn)擊菜單欄上的不規(guī)那么圖形選擇按鈕〔凹陷的那個(gè)按鈕〕，鼠標(biāo)左鍵在圖片上某處點(diǎn)擊，即從此處開(kāi)始選擇包圍區(qū)域，鼠標(biāo)左鍵每點(diǎn)擊一次就選擇了一個(gè)點(diǎn)，最終選擇了一個(gè)閉合的多邊形區(qū)域。然后單擊鼠標(biāo)右鍵，就選好了區(qū)域。注意，如果鼠標(biāo)左鍵單擊沒(méi)用選中一個(gè)點(diǎn)而是選擇了一塊邊界，那么是需要調(diào)整選擇模式的問(wèn)題，點(diǎn)擊trace按鈕，就調(diào)整到這種選擇模式了。再者其實(shí)不規(guī)那么按鈕左邊的兩個(gè)按鈕，圓形選擇按鈕和方形選擇按鈕其實(shí)都是用來(lái)選擇測(cè)量區(qū)域的，那么為什么本例中選擇不規(guī)那么按鈕，而非其他兩個(gè)按鈕哪？是因?yàn)椴捎檬裁催x擇方法取決于圖片，本例圖片中煤顆粒比擬大，數(shù)目比擬小，因此需要采用不規(guī)那么選擇按鈕，認(rèn)真的選擇測(cè)量區(qū)域，如果圖片中煤顆粒數(shù)目很多且顆粒很小，就直接用圓形或者方形選擇按鈕隨便選一個(gè)區(qū)域就可以了，如REF_Ref19489\h圖STYLEREF1\s4-6所示。

圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s15圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s16選擇標(biāo)尺。此處在下拉菜單中選擇先前創(chuàng)立的100μm標(biāo)尺，然后點(diǎn)擊ok按鈕，如REF_Ref20070\h圖STYLEREF1\s4-7所示。

圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s17翻開(kāi)測(cè)量面板，選擇測(cè)量工程。具體步驟，鼠標(biāo)左鍵單擊菜單欄上的測(cè)量圖標(biāo)，翻開(kāi)測(cè)量面板，然后左鍵單擊measure，選擇selectmeasurements，就翻開(kāi)了測(cè)量工程選擇面板。在面板中選擇area〔面積〕，aspect〔長(zhǎng)寬比〕，diameter〔max〕，diameter〔mean〕，diameter〔min〕，并對(duì)五個(gè)測(cè)量工程設(shè)置測(cè)量范圍，最小值分別設(shè)為20,1〔不用設(shè)置〕，4,3,2。如REF_Ref21739\h圖STYLEREF1\s4-8所示。圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s18然后選擇測(cè)量的灰度范圍。由于前邊已經(jīng)將原圖片轉(zhuǎn)為灰度圖了，因此是通過(guò)選擇測(cè)量的灰度范圍來(lái)區(qū)分背景和被測(cè)的顆粒，故而能準(zhǔn)確恰當(dāng)?shù)倪x擇這個(gè)范圍對(duì)于測(cè)量的準(zhǔn)確性有決定性的影響。操作方法為：返回count/size面板，點(diǎn)擊selectranges按鈕，進(jìn)入調(diào)節(jié)截面，鼠標(biāo)拖拽圖中的紅線，待左側(cè)圖片中選中的范圍與實(shí)際情況符合的較好的時(shí)候，點(diǎn)擊close按鈕返回。如REF_Ref23486\h圖STYLEREF1\s4-