2019, Vol. 51
2. 济祁高速公路(砀山段)项目办公室，安徽 宿州 235300;
3. 长安大学 公路工程学院，西安 710064
2. Jiqi Expressway(Dangshan section), Project Office, Suzhou 400074, Anhui, China;
3. Highway Engineering Institute, Chang'an University, Xi'an 710064, China
PVA纤维是一种直径仅为几个微米，且都以束状形态存在的材料，同时表面光滑还具有较强的亲水性，在水泥基复合材料中难以均匀分散，影响了PVA纤维水泥基复合材料的机能，限制了PVA纤维作为功能材料的普及运用[1-2].实验研究表明，在水泥基复合材料中掺入PVA纤维，可有效地改善水泥基复合材料的抗裂性能、抗冲击、抗渗、抗收缩性能以及弯曲韧性[3].因此，在PVA纤维掺入水泥基复合材料搅拌之前，需将PVA纤维束分散成单丝状并形成均匀的三维网状结构，使分散后的PVA纤维与水泥基复合材料材料更加容易拌和均匀，发挥出其对水泥基复合材料材料的改善作用.
一直以来，纤维分散的均匀性评价方法较多，国内外学者通过直观对比法、参数评价法和数值图像法等对PVA纤维进行分散均匀性评价[4-7].其中直观对比法只能进行分散效果比较明显，用肉眼能直接辨别的搅拌分散；参数评价法是用一些高精度测量仪器，测量搅拌后纤维溶液中的参数，用来定量评价纤维的分散效果，这种方法对操作要求高、测量仪器昂贵；数字图像法是利用数字图像处理技术，将搅拌分散后的纤维图像进行采集，分析图像特征信息，从而评价纤维分散效果.灰度共生矩阵法属于数字图像法的一种，通过提取图像纹理特征，获取图像的特征参数值来作为评价指标，这种方法具有操作简单、精度高、再现性好、获取信息多等优点.所以本文选用灰度共生矩阵法，依据纤维分散后的图像特征参数来评价纤维的分散效果，从分散剂、搅拌参数、搅拌设备部分开展纤维分散研究且评价分散均匀性.本文运用PVA纤维束搅拌设备样机，依据灰度共生矩阵理论，应用图像特征参数从分散剂种类、搅拌桨转速和搅拌桨类型三个方面来评价PVA纤维分散均匀性, 为PVA纤维束搅拌分散技术提供指导.
1 PVA纤维分散效果评价方法 1.1 灰度共生矩阵理论灰度共生矩阵表述的是图像中灰度在方向、相邻间隔和变化幅度方面的综合信息.灰度共生矩阵属于数字图像法的一种，通过提取纤维分散图像中的纹理特征，获取图像的特征参数值，依据纤维分散后的图像特征参数来评价纤维的分散效果.在整张图像中，统计每一组灰度对出现的频率为P(i, j, d, θ)，称方阵[P(i, j, d, θ)]GxG为灰度共生矩阵.灰度共生矩阵实质上就为两像素点的联合直方图，若距离间隔值(Δx, Δy)取不同的数值组合，就能够获得图像沿一定方向θ、相距一定距离
| $ \begin{array}{l} P\left( {i,j,d,\theta } \right) = \\ \;\;\{ [\left( {x,y} \right),\left( {x + \Delta x,y + \Delta y} \right)|f\left( {x,y} \right) = \\ \;\;i;f\left( {x + \Delta x + \Delta y} \right) = i]\} . \end{array} $ |
为了便于实际中的计算，灰度共生矩阵元素往往用概率值来表示，即各元素P(i, j, d, θ)除以各元素之和S，获得各元素都小于1的归一化值
| $ \hat p\left( {i,j,d,\theta } \right) = p\left( {i,j,d,\theta } \right)/s. $ |
灰度共生矩阵具有大量的特征参数，Haralick等人定义了14个用于纹理分析的灰度共生矩阵参数[9].其中:熵值是表征纹理粗细和复杂度的参数，是图像所包含的信息量的表征; 角二阶矩是表征灰度分布均匀度的参数, 是图像灰度分布均匀性的表征.
1) 熵f1的表达式：
| $ {f_1} = - \sum\limits_{i = 0}^{G - 1} {\sum\limits_{j = 0}^{G - 1} {\hat P(i,j,d,\theta )} } lg\hat P(i,j,d,\theta ). $ | (1) |
若图像中无纹理，则灰度共生矩阵基本为零阵，其熵值f1接近为零.如果图像中布满着细纹理，则
2) 角二阶矩f2的表达式：
| $ {f_2} = \sum\limits_{i = 0}^{G - 1} {\sum\limits_{j = 0}^{G - 1} {{{\hat P}^2}(i,j,d,\theta )} } . $ | (2) |
从图像整体来看，纹理越粗，角二阶矩f1越大，也可以理解为粗纹理含有较多的能量.反之，纹理越细，则角二阶矩f1就越小，也就是它具有较少的能量.
1.3 Matlab实现本文的灰度共生矩阵法要借助于MATLAB编程算法来实现.在PVA纤维搅拌分散后，通过图像采集设备得到纤维的RGB真彩色图像，利用rgb2gray()程序将PVA纤维RGB图像转换为灰度图像.然后将灰度图像保存为bmp格式，导入灰度共生矩阵算法程序，得到灰度共生矩阵特征参数值.程序的算法步骤如下：
1) 将原始图像的256灰度级进行压缩，转化为16级灰度.
2) 取d=1，θ=0°、45°、90°和135°，分别计算4个灰度共生矩阵.
3) 对共生矩阵进行归一化处理.
4) 根据式(1)和式(2)，计算灰度共生矩阵的角二阶矩和熵这两个特征参数值.
5) 分别对0°、45°、90°和135°这4个方向的特征值求平均值，得到最终的二维纹理特征.
2 试验及试验结果分析 2.1 试验设计本文研究的PVA纤维选用的是安徽皖维集团生产的混凝土用改性PVA纤维, 分散剂选用山东特耐斯化工有限公司生产的分散剂进行研究，搅拌设备为PVA纤维束搅拌样机，搅拌桨的结构类型为四直叶、三斜叶、四斜叶和组合桨, 如图 1~4所示.
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图 1 四直叶 Figure 1 Four straight blades |
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图 2 三斜叶 Figure 2 Triclinic blades |
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图 3 四斜叶 Figure 3 Quadrature blades |
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图 4 组合桨 Figure 4 Combined paddles |
为了保证试验数据的准确性与客观性，本文对分散剂种类、搅拌桨类型和搅拌桨转速每个变量都重复10组试验，通过图像采集和纹理特征提取之后，得到10组不同的角二阶矩和熵值.在数据处理中，将10组数据去除最大值和最小值后求平均值，将该平均值作为各组变量的数值.
在数字图像的采集、传送和转换过程中，由于噪声等原因会造成图像的模糊和失真，需要根据图像退化的逆向过程进行还原，因此在进行求解数字图像的特征参数之前，需要对真彩色图像进行压缩、灰度化、滤波去噪、直方图均衡化、集料小颗粒过滤、图形的膨胀与腐蚀、开运算以及闭运算以及中值滤波处理，提升对比度与灰度色调的变化，消除噪点，使得像素更加分明和逼真，为纹理特征的提取和计算提供更加可靠和准确的角二阶矩阵和熵值.
2.2 不同添加剂的分散效果评价PVA纤维缠敷性很强，机械搅拌时无法较好地将纤维束分散，添加分散剂可有效改善分散效果. PVA纤维表面具有极性羰基基团和羟基基团，使PVA纤维束具有较强的亲水性.选用的甲基纤维素(MC)、羟乙基纤维素(HEC)和羧甲基纤维素钠(CMC-Na)这3种分散剂都具有极性羟基基团[10].
在使用前，将分散剂均配为15%的水溶液.采用4种类型搅拌桨，转速设置为600 r/min，搅拌时间为3 min，分别进行无分散剂和添加MC、HEC和CMC-Na这3种分散剂的试验.试验中添加每种分散剂搅拌后，PVA纤维按照标签依次放置，如图 5所示.
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图 5 试验搅拌后的PVA纤维 Figure 5 PVA fiber after agitation |
采集分散后PVA图像，进行灰度共生矩阵特征参数提取，试验得到的无分散剂和添加分散剂的角二阶矩和熵值曲线图如图 6、7所示.
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图 6 不同分散剂种类的角二阶矩曲线图 Figure 6 Angular second moment curves of different dispersant types |
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图 7 不同分散剂种类的熵值曲线图 Figure 7 Entropy curves of different dispersant types |
添加HEC和CMC-Na分散剂的角二阶矩曲线处于整个曲线图的下方，除四直叶工况CMC-Na角二阶矩大于无分散剂外，其他3种搅拌桨工况的2种分散剂角二阶矩均小于添加MC和无分散剂；处于曲线图上方的无分散剂和MC分散剂，除四直叶工况MC角二阶矩大于无分散剂外，其他2种搅拌桨工况的添加MC分散剂角二阶矩均小于无分散剂.在4种搅拌桨工况下，添加HEC分散剂的熵值均最大，在组合桨工况下达到最大值1.3825，其次是添加CMC-Na分散剂，其熵值略小于HEC分散剂；添加MC分散剂和无分散剂熵值曲线处于整个曲线图下方.
综上所述，根据角二阶矩越小，熵值越大，PVA纤维束分散效果越好的评价标准，得出以下试验结论：添加HEC分散剂对PVA纤维束的分散效果最好，而添加MC分散剂对纤维的分散效果最差.
2.3 不同转速的分散效果评价在试验过程中，观察到当高转速时，搅拌桨产生的离心力增大，虽然大于纤维的内摩擦力，但是纤维由于离心力的作用无法靠近搅拌叶片边缘，附着在搅拌槽壁面，无法充分分散；当低转速搅拌时，搅拌的离心力和剪切力小于纤维之间的内摩擦力，纤维依然呈缠敷状态，也无法充分分散.试验中高低转速时搅拌槽内的纤维状态图如图 8、9所示.
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图 8 高转速时纤维状态图 Figure 8 Fiber state diagram at high speed |
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图 9 低转速时纤维状态图 Figure 9 Fiber state diagram at low speed |
转速范围选取450~750 r/min区间，间隔为50 r/min.添加分散剂为HEC分散剂，搅拌桨选取四直叶、三斜叶、四斜叶及其组合桨.同样对每种转速进行10次试验，采集分散后的PVA纤维图像，进行灰度共生矩阵特征参数提取，得到不同转速下4种搅拌桨的角二阶矩和熵值曲线图, 如图 10、11所示.
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图 10 整数转速的角二阶矩曲线图 Figure 10 Angular second moment curves of the integer rotational speed |
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图 11 整数转速的熵曲线图 Figure 11 Entropy curves of integer speed |
根据搅拌桨转速的角二阶矩和熵值曲线图，对比分析可得：随着转速的增大，角二阶矩先增大后减小，转速750 r/min的角二阶矩在4种搅拌桨工况下大于其他转速，转速650 r/min的角二阶矩在4种搅拌桨工况下大于其他转速；随着转速的增大，角二阶矩先减小后增大，转速650 r/min的熵值在4种搅拌桨工况下大于其他转速，转速450、500 r/min的熵值在4种搅拌桨工况下最小.
综上所述，根据角二阶矩越小，熵值越大，PVA纤维束分散效果越好的评价标准，得出以下试验结论：在转速650 r/min时，角二阶矩最小，熵值最大, 因此650 r/min为分散PVA纤维的最佳搅拌转速.
2.4 不同搅拌桨的分散效果评价由于搅拌桨叶片的类型不同，其运动形态可以分为径向流、轴向流和切向流，因此不同形状的叶片类型对PVA纤维分散的效果有很大的影响.四直叶片属于径向流型叶片，其叶片末端的剪切作用力大，但是耗散的功率也较大.三斜叶、四斜叶属于轴流型叶片，混合效果较好.组合桨则属于混合型或者叠加型叶片，其剪切和混合效果有的只是简单的叠加，有的则是有显著的互补与促进分散的作用.
本文采用的4种类型搅拌桨可以有效地对流动形态进行试验研究，搅拌时间为3 min，添加分散剂为HEC分散剂，转速间隔为35 r/min，绘制出转速范围在450~750 r/min的4种不同类型搅拌桨的熵值曲线图, 如图 12、13所示.
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图 12 不同搅拌桨的角二阶矩折线图 Figure 12 The second order moments of different agitating paddles |
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图 13 不同搅拌桨的熵值折线图 Figure 13 Entropy values of different agitating paddles |
在图 12中，4种搅拌桨都呈现先减小后增大的趋势，组合桨的角二阶矩均小于其余2种搅拌桨；在图 13中，4种搅拌桨都呈现先增大后减小的趋势，组合桨的熵均大于其余2种搅拌桨，在650r/min达到了最大值. 4种搅拌桨对PVA纤维的分散效果为：组合桨>四直叶>四斜叶>三斜叶.
综上所述，得到本文中PVA纤维束搅拌分散设备的最优搅拌作业参数为：添加HEC分散剂，转速650 r/min、组合桨.
3 结语1) 本文利用数字图像处理技术对拍摄的PVA纤维图像进行分析和预处理，在灰度共生矩阵理论的基础上，提出应用灰度共生矩阵特征参数熵值进行PVA纤维分散性判别的方法，运用MATLAB软件，依据试验后提取的PVA纤维图像特征参数的熵值，来评价PVA纤维的分散性，得到一种快速、准确的PVA纤维束分散效果评价方法.
2) 分析了在不同种类分散剂、不同搅拌转速、不同搅拌桨搅拌参数下PVA纤维的分散效果.结果表明：添加HEC分散剂使PVA纤维分散效果更好，可以有效促进PVA纤维束的分散；搅拌转速越大，PVA纤维分散效果越好，转速650 r/min是PVA纤维束搅拌设备的最佳搅拌转速；四直叶桨属于径流型搅拌设备，具有较好的剪切作用，四斜叶桨则为轴向型，能够产生良好的整体循环流动，组合桨在二者的交互作用下，总体对流循环与分散效果更好，能够产生更强的剪切与混合作用，可以更有效地促进PVA纤维束的搅拌分散.
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