粗粒土料是土石坝的主要填料,高土石坝的流变已成为坝工专家和工程师广为关注的问题,其流变特性是研究的基础。粗粒土料的流变特性是进行土石坝流变研究的基础,但目前对粗粒土料流变特性的试验研究欠缺。由于粗粒土的离散特征,粗粒土的很多力学特性都难以用现有的连续体力学理论予以反映,作为一种散体材料,土颗粒间位置排列和粒间作用力对于粗粒土的力学性质有重要的影响。本文首次从图像分析的角度,利用MRI(Magnetic resonance imaging,核磁共振成像)技术获得粗粒土组构图像,采用颗粒图像的分割和特征提取方法分析观测粗粒土试样受力变形过程中内部结构的动态变化,探索建立其力学体系的方法和途径。粗粒土试样的纵向断面图很好地展现了压力试验下石料颗粒的状况。对粗粒土图像进行研究的一个关键步骤是通过图像分割算法,将每一个颗粒作为目标提取出来,分析其形态信息,并进一步得出颗粒之间相互作用的情况。针对图像的特点,本文先对图像做最优阈值分割,得到二值图像,白色部分为颗粒,黑色部分为背景。最优阈值分割所确定的颗粒边缘轮廓线一般很准确,但可以发现大部分颗粒之间“粘连”在一起。针对颗粒粘连部分轮廓线曲率较大的特点,可以通过求角点的办法先大致定位。本文选取了Harris角点检测算法,该算法稳定性好,对噪声不敏感,对角点的检测准确性较高。最后在粗粒土组构图像测量系统中实现了组构要素的定量统计分析,为后续的组构力学效应分析和建立组构力学模型提供了很好的数据支持。