活性炭纖維外觀孔洞圖像的處理與虛擬表征.pdf

1、纖維外觀圖像具有豐富的信息，對其進行信息分析、提取與表征是分析纖維性能的一個重要手段?，F(xiàn)階段的分析方法主要有SEM，HRTEM，STM，XRD和等離子體法等手段，這些方法獲得的纖維外觀圖像，只能簡單從圖像上獲得一些直觀信息，屬于定性描述，而更具體、更有用的定量信息卻得不到，這就大大限制了圖像處理技術(shù)在紡織上的應(yīng)用。
　　 本文通過采用一組不改變其它炭化活化條件，而僅改變預(yù)處理浸漬時間的活性炭纖維電鏡掃描圖片，對其進行圖像預(yù)處理，

2、得到比較明顯的孔洞邊緣信息；通過邊緣鏈碼法提取圖像像素區(qū)域的分布特征和幾何特征尺寸并對其進行分析；在此基礎(chǔ)上，采用基于距離函數(shù)的聚類分析算法對活性炭纖維特征參數(shù)進行了統(tǒng)計和分類，提取并模擬出了孔洞的位置分布特征。
　　 通過對不同工藝的活性炭纖維電鏡圖片的圖像處理與特征提取，獲得了孔的面積、周長和特征長度等參數(shù)，經(jīng)過對其各個孔洞的統(tǒng)計分析，獲得活性炭纖維表面孔洞的大小和數(shù)目可以在不改變其它工藝條件時通過改變浸漬時間來控制，從而獲

3、取吸附能力不同，吸附分子大小不同的纖維外觀結(jié)構(gòu)。以纖維孔洞的特征參數(shù)為基礎(chǔ)，對其進行基于聚類分析方法的虛擬表征，經(jīng)對孔洞進行分類分簇，并對聚類結(jié)果線性擬合后，發(fā)現(xiàn)活性炭纖維表面大孔分布沿纖維軸向呈一定的角度排列，且隨著浸漬時間的延長，纖維表面孔洞沿軸向排列的角度越大，纖維的比表面積也越大，活性炭纖維吸附的分子越多，大小范圍也越大，速率也越快。這樣就可以通過控制浸漬時間的長短，來控制纖維孔洞沿軸向排列的角度，從而制得吸附性能和不同大小分子