論文の概要: Robust Technique for Representative Volume Element Identification in Noisy Microtomography Images of Porous Materials Based on Pores Morphology and Their Spatial Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03035v1
• Date: Mon, 6 Jul 2020 19:34:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 03:02:17.475823
• Title: Robust Technique for Representative Volume Element Identification in Noisy Microtomography Images of Porous Materials Based on Pores Morphology and Their Spatial Distribution
• Title（参考訳）: 多孔質材料のノイズマイクロトモグラフィー画像における多孔質形状と空間分布に基づく代表成分同定のためのロバスト手法
• Authors: Maxim Grigoriev, Anvar Khafizov, Vladislav Kokhan, Viktor Asadchikov
• Abstract要約: 本研究は, ポーシティなどの物理パラメータを考慮せずに, 代表的な初等音量同定に光を当てる。 得られたボリューム要素は、画像がフィルタリングされバイナライズされた場合、領域の物理特性の計算に使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Microtomography is a powerful method of materials investigation. It enables to obtain physical properties of porous media non-destructively that is useful in studies. One of the application ways is a calculation of porosity, pore sizes, surface area, and other parameters of metal-ceramic (cermet) membranes which are widely spread in the filtration industry. The microtomography approach is efficient because all of those parameters are calculated simultaneously in contrast to the conventional techniques. Nevertheless, the calculations on Micro-CT reconstructed images appear to be time-consuming, consequently representative volume element should be chosen to speed them up. This research sheds light on representative elementary volume identification without consideration of any physical parameters such as porosity, etc. Thus, the volume element could be found even in noised and grayscale images. The proposed method is flexible and does not overestimate the volume size in the case of anisotropic samples. The obtained volume element could be used for computations of the domain's physical characteristics if the image is filtered and binarized, or for selections of optimal filtering parameters for denoising procedure.
• Abstract（参考訳）: マイクロトモグラフィーは材料調査の強力な方法である。 研究に有用な多孔質媒体の物性を非破壊的に得ることができる。 応用方法の1つは、濾過業界で広く普及している金属セラミックス膜(サーメット)の細孔度、細孔径、表面積、その他のパラメータの計算である。 これらのパラメータは従来の手法とは対照的に同時に計算されるため,マイクロトモグラフィー手法は効率的である。 それでも、マイクロCT再構成画像の計算には時間を要するため、それらを高速化するために代表ボリューム要素を選択する必要がある。 本研究は, ポーシティなどの物理パラメータを考慮せずに, 代表的な初等音量同定に光を当てる。 したがって、ボリューム要素はノイズやグレースケールの画像でも見られる。 提案手法は柔軟であり,異方性試料の場合の体積径を過大評価しない。 得られたボリューム要素は、画像がフィルタリングされバイナライズされた場合の領域の物理特性の計算や、手順を記述するための最適なフィルタリングパラメータの選択に使用できる。

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