基于形态学的嫦娥五号月球风化层颗粒定量表征与自动分类

《Acta Astronautica》：Morphology-Based Quantitative Characterization and Automatic Classification of Chang’E-5 Lunar Regolith Particles

　　

• 开发了一种基于分形的方法框架，用于月壤颗粒形态与纹理的解耦表征；• 对月壤颗粒类别进行定量区分，超越传统定性分类方法；• 基于Micro-CT三维描述子实现高精度形态驱动分类；以及• 数值演示颗粒组成（特别是胶合颗粒比例）对月壤颗粒堆积休止角的影响。

引言

月壤是由具有强离散性和随机性的物质组成的集合体。在长期的撞击破碎和空间风化作用下，其颗粒形态在多个空间尺度上表现出高度不规则性和变异性。这些形态特征的不确定性导致月壤宏观物理行为（如力学、热学和流动特性）出现显著差异，从而影响科学解释和工程载荷性能。因此，定量表征月壤颗粒形态、识别离散颗粒群中的共性特征、对月壤颗粒进行分类、计算和预测比例，是理解月表形成与演化过程及其物理行为的关键。

近年来Micro-CT的进展使得对许多具有复杂几何形状的月壤颗粒进行三维重建成为可能。Zheng等[1]利用Micro-CT重建并分析了21个月壤颗粒的表面特征和内部矿物特征。Wu等[2]进一步对嫦娥五号月壤CT图像进行了三维颗粒重建，并基于矿物对比度差异分析了月壤密度、矿物学性质和矿物比例。Wu等[2]和Zhou等[3]均采用球谐函数拟合和计算分析月壤颗粒的形状特征。Jun Katagiri等[4]利用CT扫描重建月壤颗粒，根据三维形状和内部孔隙或裂纹结构将其分为四类，并研究了颗粒体积比对休止角的影响。Jay Goguen等[5]利用Micro-CT、Nano-CT和SEM表征月壤和模拟物颗粒，并对表面孔隙和粒径分布进行了统计分析。然而，这些研究大多主要关注颗粒重建、分类和整体统计指标，未能系统探索月壤的详细形态特征。此外，月壤颗粒（尤其是胶合颗粒）通常具有高度不规则的表面、内部孔隙、破碎边界和非理想闭合几何体，这使得球谐函数拟合、高度图投影或局部法线估计容易受到投影畸变、网格质量、分割噪声和局部表面不连续性的影响，从而降低后续评估的准确性。因此，需要一种更鲁棒的分割和重建方法，能够忠实地描绘颗粒边界和精细结构，以实现可靠且深入的形态量化。

除了三维技术外，传统的颗粒形态表征本质上是一个三维问题；然而，当前国际主要标准主要针对颗粒的二维图像分析制定[6]，不足以直接应用于月壤精细形态特征的综合定量表征。Li等[7]基于嫦娥五号月壤薄片二维图像分析了颗粒粒径和部分形态特征。Yu等[8]对月壤二维薄片图像进行分割，统计分析了颗粒形状和尺寸。Yang Liu等利用基于SEM的二维图像研究了阿波罗月尘样品的纵横比和复杂性分布，并与模拟物进行了比较。Yang等[9]对嫦娥五号月壤的成分和粒径进行了统计分析，并基于这些特征进行了分类。Jiang Mingjing等[10]建立了月壤的三维接触模型，确定了不同尺寸颗粒的形状参数，并建立了宏观力学和流动响应。

这些技术获得的数据集为定量分析提供了前所未有的机遇，但也对传统形状表征方法提出了重大挑战。具体而言，这些方法无法有效处理具有内部空隙或非闭合特征的颗粒。此外，当前定量分析方法存在评估尺度模糊的问题。由于来源和改造过程的差异，月壤颗粒表现出多尺度形态特征。颗粒的整体形状与大规模改造过程相关，而表面纹理特征则与微陨石撞击和太阳风作用等空间风化过程有关。大多数现有研究采用混合评估方法来评估月壤颗粒，缺乏统一的形态和纹理评估体系，这限制了定量分析的可比性和可重复性。

尽管月壤颗粒的形态特征表现出显著的随机性和变异性，但对扫描电子显微镜（SEM）图像的定性解释通常可以根据形成机制、空间风化过程和定性特征将月壤分类为胶合颗粒、岩石碎片、单矿物颗粒和玻璃[11]。虽然该方法提供了有价值的见解，但它本质上具有主观性，难以规模化用于评估大型数据集。更重要的是，缺乏能够可靠区分这些类别的定量描述指标，阻碍了可重复分类方案的发展，并限制了将颗粒尺度信息整合到数据驱动分析中的可能性。此外，一个更广泛的挑战在于建立颗粒尺度形态与月壤宏观物理特性之间具有物理意义的联系，这一工作严重依赖于大量数据特征分析和模拟计算。然而，连接这两个尺度的定量分析途径尚不成熟。这一差距部分归因于缺乏既具有物理可解释性又适用于大量颗粒的稳健形态描述子。

为解决上述挑战，本研究提出了一种基于分形尺度驱动形态与纹理解耦的月壤颗粒定量表征和分类新框架。通过建立颗粒几何特征在下采样过程中对尺度的依赖响应，该框架利用分形维数作为指标将颗粒特征解耦为低频整体形态和高频表面微纹理。该方法能够在无需手动表面正则化或闭合处理的情况下，对复杂颗粒几何体进行一致且物理可解释的表征。基于解耦后的形态-纹理特征参数，进一步建立了无需人工干预的颗粒类别自动分类方法，实现月壤颗粒组成比例的批量获取。最后，通过调节组成比例和环境参数，构建月壤颗粒堆积的数字模型，建立从单个月壤颗粒到宏观物理性质的逻辑关联，从而为未来预测月表物理特性提供有效支持。

章节摘要

整体框架

鉴于本研究的方法框架涉及数据传输和多阶段处理工作流，整体技术路线具有程序性和层次性特征。因此，在详述具体方法之前，首先提供对整体框架及各阶段间数据流关系的统一描述。

如图1所示，本研究的整体技术路线分为三个层次递进的模块：（A）月壤颗粒的Micro-CT图像分割与三维重建

经分割和重建后，共获得124,681个颗粒，其中大部分等效球径集中在0.001–0.004 mm范围内。分割性能的统计结果见表2。为便于对重建颗粒进行有效的定量评估，仅选取粒径大于0.050 mm的颗粒进行高精度评估。在1 μm的重建分辨率下，颗粒更小

结论

本研究聚焦于月壤颗粒形态的定量表征与自动分类，提出了一种面向复杂颗粒的多尺度形态分析方法。通过对三维颗粒结构进行系统性提取和参数化表征，实现了形态与纹理特征的有效解耦与协同表征，建立了适用于不规则颗粒的统一形态描述体系。

CRediT作者贡献声明

张旭：方法论，数据管理。蒋盛源：论文审阅与编辑，方法论，资助获取，概念构思。张露：论文初稿撰写，方法论，调查研究。邓宗权：论文审阅与编辑，资助获取，概念构思。李文浩：数据管理。郭雷：论文初稿撰写，软件，方法论。商开博：论文初稿撰写，方法论。Anton Lioznov：论文初稿撰写，验证，方法论。王灵欣：

未引用参考文献[12]，[13]。

数据和代码可用性

本文提出的月壤颗粒分析框架的源代码将公开发布在 https://github.com/Catsup0059/LUPA-Lunar-Regolith-Particle-Analyzer。支持本研究的处理数据集及其他材料可向通讯作者提出合理请求后获取。

利益冲突声明

? 作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知的竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本研究得到黑龙江省重点研发计划（批准号：2024ZXDXB52）资助。作者感谢中国国家航天局提供宝贵的嫦娥五号月壤样品（样品编号：CE5C0600YJFM00305H）。作者还感谢哈尔滨工业大学分析测试中心提供Micro-CT扫描支持，以及哈尔滨工业大学高性能计算中心提供

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