2024年6月15日发(作者：)

颗粒(孔隙)及裂隙图像识别与分析系统（PCAS）

Particles (Pores) and Cracks Analysis System (PCAS)

PCAS软件主要功能是进行颗粒、孔隙和裂隙图像的自动识别、几何定量和统计分析。

软件适用于分析各类设备获得的颗粒、孔隙和裂隙网络图像，包括普通相机拍摄的

照片，光学显微照片，电子显微镜照片和CT图像等。与传统的人工测量方法比，

使用PCAS具有自动化、高精度和可重复等优点。

目前，PCAS已经出售给华南理工大学、浙江大学和长沙理工大学等单位。国内外二

十多个高校和科研机构采用PCAS开展研究，包括斯坦福大学、牛津大学、慕尼黑

理工大学、伊利诺伊大学、中科院、南京大学、中山大学、同济大学等。PCAS系

统已用于岩土体颗粒、孔隙、裂隙、页岩气孔隙和矿物颗粒等的定量识别和结构分

析，也可应用于材料、生物等领域。示例如下：

PCAS系统应用示例

高孔隙度砂岩孔

隙系统定量分析-

斯坦福大学

页岩气纳米级孔

隙定量分析-南京

大学

土体裂隙网络定

量分析-南京大学

岩脉结构分析和

几何定量分析-牛

津大学

土体微观孔隙系

统定量分析和分

布研究-浙江大

学，中山大学等

矿物识别和定量

分析-南京大学

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c

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d

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h

微观裂隙定量分

析-斯坦福大学

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0

目前，基于PCAS系统，已有二十余篇SCI和EI研究论文发表。关于程序原理，请参见

以下两篇论文：

Liu C., Shi B., Zhou J., Tang C., 2011. Quantification and characterization of microporosity by image processing, geometric

measurement and statistical methods: application on SEM images of clay materials. Applied Clay Science, 54(1), 97-106 [doi:

10.1016/.2011.07.022]

Liu C., Tang C., Shi B., Suo W., 2013. Automatic quantification of crack patterns by image processing. Computers and

Geosciences, 57, 77-80. [doi: 10.1016/.2013.04.008]

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