Мрамор – природный камень + методология определения качества материала

Мрамор – природный камень и методология определения качества материала

Камень — строительный материал, широко используемый для изготовления инструментов, сооружений, удовлетворения самых различных потребностей социума. Камни для поделок выбирают исходя из красоты, цены, стойкости, прочности и популярности. Цветовая гамма природных камней достаточно богатая – от полностью тёмной до светлой гаммы, от тёплых до холодных оттенков. Текстура может быть крупнозернистой, зернистой, плотной. Среди природных каменных образований мрамор представляет разновидность известняка (карбонат кальция – CaCО3), который также обладает обширным разнообразием цвета.

Мрамор – рождение и свойства природного камня

Высокие давления в области земной коры и температурные влияния оказываю долговременное воздействие на известняк, в результате чего образуется мрамор. Основная составляющая мраморной структуры — карбонат кальция.

Многие виды мрамора содержат до 99% карбоната кальция. Наличие в структуре солей алюминия и магния способствуют разнообразию окраски этого природного продукта. Чистый (беспримесный) мрамор имеет спокойный белый окрас.

История строительной сферы отмечена активным использованием именно белого мрамора. Египтяне и греки применяли такой материал под строительство национальных святынь. Иранцы также использовали белый мрамор на строительстве святых мест. Уникальным свойством этого природного камня выделяется энергетический потенциал.

Мрамор способен поглощать отрицательную энергию окружающей среды и распространять положительную энергию. Поэтому природное каменное образование этого вида традиционно используют при строительстве:

  • залов отдыха,
  • массажных кабинетов,
  • бассейнов и прочих сооружений.

Природный мрамор демонстрирует хорошую устойчивость в условиях высоких и низких температур, а также в условиях влажной среды.

Кристаллическая текстура мрамора придаёт цветовые характеристики особой яркости, поскольку свет проходит небольшое расстояние в глубину структуры и отражается находящимися в структуре кристаллами. Эта особенность характеризуется как внутреннее отражение, являющееся подходящим критерием различия для классификации материала.

Особенности получения оригинального строительного мрамора

Для изготовления конечного продукта мраморные камни разделяют на большие куски с помощью специальной техники. Затем изделия передаются в специальные мастерские по огранке камня, где нарезаются подходящими идеальными размерами. После резки мрамор покрывается лаком на специальном оборудовании с целью получения ровной плоской поверхности.

МРАМОРНЫЕ

Мрамор обработанный специальными машинами
Таким, примерно выглядит строительный материал после обработки на специальном оборудовании. Такого рода мраморная плитка является идеальной под облицовку разных сооружений

По сравнению с травертином, мрамор чаще используется для сооружения полов и лестниц по причине высокой жёсткости и малой пористости. Представленные на рынке декоративные камни высокого качества обычно отличаются от других типов своими привлекательными характеристиками, красивым внешним видом, достигаемым за счёт:

  • цвета,
  • текстуры,
  • размера зёрен,
  • лёгкости полировки.

Мрамор обычно поставляется белого, зелёного, жёлтого, лимонного и других цветов. Изменение свойств и наличие полос в структуре камня многих видов цветного тона обычно связаны с различными примесями минералов:

  • глины,
  • ила,
  • песка,
  • гравия,
  • оксидов железа,

что фактически обусловлено связями слоёв известняка.

Белый мрамор – это своего рода символ чистоты. Белый природный камень имеет полосы и окаменелости, придающие структуре особую красоту. Однако нередко примеси снижают экономическую ценность оригинального камня. Существует множество методов анализа для обнаружения конкретных показателей материала.

Методология обнаружения качественного мрамора

Методы обнаружения и анализа для определения уровня доступных примесей в белом мраморе, как правило, дорогостоящие, требуют много времени на изучение. Получение процентного содержания примесей или содержания различных полосок структуры белого мрамора имеет большое значение (особенно с экономической точки зрения).

В большинстве своём мраморные руды, добываемые в карьерах, имеют части без полосок и примесей. Такой продукт допустимо классифицировать и отделить только после резки камня. Классификация огранённых камней позволяет сортировать и продавать материал по разным ценам, что сопровождается экономическими преимуществами для производителей поделочных камней и плиток фасадов зданий.

В настоящее время количество шахт с мрамором первого сорта (достаточно ярким и без прожилок) ограничено. В основном эксплуатируются шахты, где идёт добыча мрамора более низкого качества. Такой камень часто встречается в природе.

ГЛАЗУРИ

Мрамор - добыча природного камня промышленным способом
Организованная добыча природного мраморного камня — это, как правило, крупное промышленное производство с применением различной техники

Используя методы обработки изображений совместно с искусственным интеллектом, становится возможным автоматически сортировать и классифицировать срезы белого мрамора. Разработка автоматического метода исследования степени загрязнения и наличия полос на поверхности мрамора видится существенной помощью для отрасли.

Автоматическое исследование уровня примесей на поверхности белого мрамора — подход, основанный на алгоритмах машинного обучения; Так, одной из основных задач исследования изображений автоматическими методами является точное и правильное разделение уровня примесей и имеющихся полос на поверхности камня.

Этот процесс имеет особое значение, а точность автоматических процессов:

  • обнаружение руд,
  • размер и образование руд,
  • определение видов и названий камней,

во многом зависит от степени точности результатов разделения руды на поверхности камня.

Алгоритмы планирования добычи ресурсов мрамора

За счет повышения эффективности компьютерного моделирования и использования моделей в области строительных камней, сформулирован и представлен интеллектуальный алгоритм для планирования добычи ресурсов декоративного камня. Разработан алгоритм, где за основу взят:

  • метод обработки изображений,
  • сглаживание по Гауссу,
  • расчёт изменения цвета,
  • расчёт степени порога.

Алгоритм использует методы построения эскизов изображений. Также разработан алгоритм (LGB — Lazy Grain Boundary) для определения контуров руды. Алгоритм разработан на основе цветовых свойств минералов с целью нахождения контуров минералов в шлифах. Этот алгоритм роста области используется в качестве основного инструмента для определения контуров.

Кроме того, использование передачи красочных систем и применение цветного пространства RGB, CIELab, YIQ и YUV – также являются эффективной методикой. Здесь предлагается окончательная модель разделения с использованием алгоритма разделения водоразделов.

Компьютерная программа (например, «TSecSoft») разделяет минералы на секции с использованием наименьшего количества цветовых помех и реализации алгоритмов обработки изображений. Окончательная модель разделения минералов получается путём регулирования и корректировки пользователем программы.

Успешно используется ультразвуковой метод измерения глубины трещин мраморных статуй. Этот метод был изучен на примере статуи Давида Микеланджело. Результаты показали возможность обнаружения эрозий на поверхностях и дисперсных трещин. Также введена метрика, называемая «Обозначение качества блока», предназначенная для исследования массива горных пород в мраморной промышленности.

Алгоритм автоматическое разделение примесей и присутствующих полос

Ниже рассматривается пример алгоритма на автоматическое разделение примесей и присутствующих полос на поверхности белого мрамора. Осуществляется разделение методами цифровой обработки изображений и кластеризации. Блок-схема предлагаемого алгоритма показана на картинке ниже.

НАСТЕННАЯ

Мрамор и схема алгоритма разделения примесей
Алгоритм разделения примесей: 1- предварительная обработка; 2 — ввод изображения; 3 — конвертация цветного в серый; 4 — приближение фона изображения; 5 — уменьшение фона; 6 — улучшение интенсивности света; 7 — определение порога уровня; 8 — конвертация в двоичный формат; 9 — применение фильтра; 10 — удаление очень малых (шумовых) элементов; 11 — расчёт областей полос и примесей

Кластеризация — одна из важных задач информатики. Цель кластеризации — обнаружение групп, имеющих похожие шаблоны, определение значимой и прикладной структуры в базе данных. Автоматическое разделение примесей и полос на белых мраморных поверхностях основано на кластеризации и цветных свойствах.

Таким образом, пиксели с одинаковой скоростью выше, чем α, помещаются в кластер, и после этого пиксели с одинаковой скоростью α и β помещаются в другую категорию. Затем пиксели со степенью сходства ниже, чем β, помещаются в другую группу.

Эту кластеризацию можно проводить на основе различных масштабов и передавать на основе примесей и отдельных полос в формате черно-белых (серых) изображений. Также степень сходства в кластере измеряется с помощью уравнения ниже, где вариация d представляет собой евклидово расстояние между входными пикселями и центром каждого кластера.

S = 1 / 1 + d2

Изначально перед вводом изображения выполняются операции предварительной обработки с целью подготовки исходных изображений с учётом согласования с предложенным алгоритмом. При обсуждении подготовки входного изображения выполнение операций предварительной обработки приведёт к лучшему результату этого алгоритма, чем в случае, когда операции предварительной обработки не были выполнены.

После ввода изображения первым делом нужно преобразовать цветное изображение в серое (это выполняется функцией rgb2gray в программном обеспечении MATLAB). Затем гармонизируется фон изображения с помощью функций морфологии. Дальше аппроксимация фона изображения с помощью функций морфологии, затем уменьшение относительно основного изображения.

Несмотря на то, что фон изображения гармонизирован, изображение не имеет соответствующей интенсивности света. Следовательно (используя функцию imadjust) следует улучшить интенсивность света изображения. Используя эту функцию, допустимо изменить диапазон освещенности изображения, после чего преобразовать изображение мраморной поверхности в двоичный формат.

Преобразование изображений в двоичный формат

Для преобразования изображения в двоичный формат требуется определить уровень (функция im2bw) на преобразование интенсивности света выше белого и ниже чёрного. Определение порогового уровня играет решающую роль в результате преобразования.

Для определения общего порогового уровня (функция MATLAB — graythresh) используется метод Оцу, которым определяется глобальный порог для изображения. Затем, с учётом порога, изображение преобразуется в двоичный формат, как показано на картинке ниже.

ИНСТРУМЕНТ

Мрамор - алгоритм расчёта и преобразование изображения
Преобразование в двоичный формат: A — мрамор на основном изображении; B — после процесса конвертации в серый; C — изображение, конвертированное в двоичный формат

На следующем этапе применяется средний фильтр — это линейный фильтр, широко применяемый при обработке и анализе изображений. Этот фильтр делает изображение более гладким, что упрощает обработку и анализ изображения.

Рассчитав площадь, полученную по полосам и загрязнениям на поверхности мрамора, и разделив на общую площадь поверхности камня, получают процентное содержание примесей на поверхности.

Получение этой площади очень важно при классификации мрамора. Каждый вырезанный кусок белого мрамора можно разделить на классы 1, 2, 3, 4, чтобы учитывать различную экономическую ценность каждого.


При помощи информации: CivileJournal