초록 close

섬유복합재료의 역학적인 관점에서 볼 때 PVA-ECC (polyvinyl alcohol-engineered cementitious composite)의 섬유분산성 평가는 매우 중요한 요소이다. 그러나 PVA 섬유의 낮은 명암비 때문에 시멘트계 재료와 섬유를 구별하기가 어려우므로, PVA-ECC의 섬유분산성 평가를 하기에는 어려운 점이 있다. 이 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PVA-ECC 내의 섬유분산성을 평가할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 형광의 원리를 이용하여 섬유복합재료 단면에서 PVA 섬유가 초록빛을 발하는 이미지를 얻었고, PVA-ECC 시편에 대한 섬유분산성은 형광 현미경에 부착된 CCD (charge coupled device) 카메라를 통하여 얻어진 이미지를 이미지 프로세싱 기법과 통계적인 방법을 이용하여 평가하였다. 또한 형상분석을 통하여 섬유의 방향성이 분산성에 미치는 영향을 파악하였으며, 판별함수기법과 분수령 알고리즘을 이용하여 섬유 검출 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제시하였다.


The fiber dispersion in fiber-reinforced cementitious composites is a crucial factor with respect to achieving desired mechanical performance. However, evaluation of the fiber dispersion in the composite PVA-ECC (polyvinyl alcohol-engineered cementitious composite) is extremely challenging because of the low contrast of PVA fibers with the cement-based matrix. In the present work, a new evaluation method is developed and demonstrated. Using a fluorescence technique on the PVA-ECC, PVA fibers are observed as green dots in the cross-section of the composite. After capturing the fluorescence image with a charged couple device (CCD) camera through a microscope, the fiber dispersion is evaluated using an image processing technique and statistical tools. In this image processing technique, the fibers are more accurately detected by employing an enhanced algorithm developed based on a discriminant method and watershed segmentation. The influence of fiber orientation on the fiber dispersion evaluation was also investigated via shape analyses of fiber images.