基于图像分析的粗集料形状特征参数及分布规律

沥青混合料的路用性能受粗集料的形状特征影响显著。为解决集料基本轮廓形状特征的测量和表征问题,通过对集料进行清洗、染色、烘干、平铺拍照等一系列试验,使用MATLAB软件编程计算,对试验采集的玄武岩粒径分别为4.75,9.5,13.2,16,19 mm的粗集料图像进行了增强、分割等处理。基于数字图像处理技术计算得到不同粒径集料的大小指标(长短轴、周长和面积)。引入形状参数指标(矩形度、形状指数和棱角性),通过集料大小指标计算了不同颗粒的形状特征参数。基于统计学方法研究了各形状特征参数的分布规律,利用线性回归模型分析了各形状特征参数与级配的相关性,并通过形状参数对集料加工和混合料级配进行了评价。结果表明:矩形度在数值上体现出较好的一致性,平均值与最大值变化幅度小,粒径为9.5 mm的集料矩形度分布更均匀;形状指数的平均值和最小值变化不明显,在数值上其差异性较大;不同粒径集料的棱角性差异性较大,棱角性大于1.20的集料颗粒较少;矩形度和棱角性与集料级配之间有着较好的相关性,而形状指数与级配不相关;矩形度和棱角性能够表征混合料级配的粗细;形状指数可以评价集料加工是否符合要求,为混合料级配范围的确定提供依据。     

再生粗集料棱角性对混合料高温性能评价

为分析再生粗集料棱角性对混合料高温性能的影响,采用动态颗粒图像分析仪测试了石灰岩、花岗岩、旧集料(花岗岩)3种集料不同粒径颗粒的形态结构,以球形度、凸形度、粗糙度3个指标定量评价集料颗粒的棱角性,分析集料棱角性的变化特征及不同掺配比例再生粗集料的棱角性与再生沥青混合料高温稳定性的相关性。结果表明:集料颗粒棱角性与其粒径大小呈线性相关,随着集料颗粒粒径的增大,其棱角性降低;旧集料与所选新集料相比,其棱角性会有一定程度降低;再生粗集料的棱角性随着旧集料掺配比例增大而减小,再生粗集料的棱角性与再生沥青混合料高温性能呈高度线性相关。     

基于X-ray CT和离散元法级配离析对沥青混合料骨架结构力学性能的影响

为从细观角度探究分析级配离析对沥青混合料骨架结构力学性能的影响,基于X-ray CT断层图像扫描技术和离散元法建立三维混合料骨架模型,对不同级配离析情况下的混合料骨架内部受力情况、抵抗荷载性能、应力传递性能等方面进行了对比和研究。结果表明:提出了利用X-ray CT断层图像扫描技术构建更接近于真实形态的集料颗粒模型的方法;骨架结构中较粗集料承受了主要的外力荷载作用;以典型的SMA-16级配为例,4.75~9.5 mm档集料是构成该级配集料骨架的关键粒径;骨架结构中细集料的增多有助于提高骨架的抗压强度,发生粗集料离析时,抗压强度将随着离析程度的加剧而显著地降低;不同的级配离析状态对混合料骨架结构的竖向与横向应力传递性能产生不同影响,其中细集料离析对应力传递性能的影响更大。     

基于图像处理的集料形态特征定量评价

数字图像处理技术的引入,将会实现矿质集料颗粒形态特征的直接、客观的定量评价。通过对矿质集料数字图像进行噪声消除、图像分割、二值化形态学处理、边缘跟踪以及颗粒分析,得到了各个集料颗粒的面积、周长、拟合椭圆等形态特征参数。进一步对各参数进行统计分析,得到了针对集料的圆度、棱角性、表面纹理以及针片状颗粒含量等形态特征指标的分析结果。基于成像相关知识,采用基于LED光源的背光图像采集平台,对不同档位的集料颗粒形态特征进行定量评价和分析。试验结果表明:通过数字图像处理技术对不同档位集料颗粒形态特征参数进行图像描述,可以遴选出高效可行的有利于定量分析形态特征的参数;背光源采集方法可以更好提取集料颗粒图像边缘特征,使图像更有利于后续处理;不同档位下集料的圆度趋势比较明显,随粒径的增大而减小;棱角性变化与圆度截然不同,其中粗集料棱角性基本不变,而细集料随粒径的增大变化明显;粗集料的纹理指标值变化不大;粗集料的针片状颗粒含量为0,细集料的针片状颗粒含量大于1%。研究可以为矿质集料进场质量的过程控制提供快速高效的定量依据。     

沥青路面粗集料棱角性表征方法及技术标准

利用ASTM D3398-97试验方法的改进表征法计算了粗集料颗粒指数Iap,采用数字图像处理技术提出了粗集料半径法棱角性指数IArm和梯度法棱角性指数IAgm的计算公式;通过对2类沥青混凝土的常规与动三轴试验,分析了粗集料棱角性表征指标对沥青混凝土性能和抗剪参数的影响规律,建立了沥青混凝土性能、抗剪参数与粗集料颗粒指数Iap的相关关系,结合沥青混凝土路用性能要求,提出了沥青路面粗集料棱角性技术标准。分析结果表明:Iap与棱角性指数IA具有明显的线性相关性,其回归系数可用于由粗集料颗粒指数Iap换算成IArm和IAgm;所提出的粗集料棱角性技术标准可作为沥青路面施工技术规范修订建议,有利于提高石料企业加工粗集料的质量。     

基于图像处理的集料颗粒特征参数研究

粗集料和细集料的特征参数是决定混合料性能的重要因素。传统测试方法由于试验仪器的限制,特征参数指标不易获得,数字图像处理技术的引入将直接快速地对集料特征参数进行采集分析。文中基于成像相关知识,采用基于LED背光源的图像采集平台对不同粒径范围的集料颗粒进行采集和定量分析,得到集料颗粒一次和二次特征参数与级配的相关性。结果表明,通过数字图像处理技术能够采集并分析集料颗粒特征参数,各特征参数与集料级配相关性较好,可为级配设计提供理论依据并表征混合料级配的粗糙程度。     

基于数字图像处理技术的粗集料针片状评价与实例验证

针对粗集料针片状颗粒含量检测方法普遍存在检测效率低、无法快速对其进行评价的问题,采用逆光拍摄粗集料颗粒图像的方法通过数字图像处理技术,对集料颗粒的正面图像和侧面图像进行采集,并采用最小外接椭圆法提取图像中集料颗粒的轮廓,分别对针状颗粒和片状颗粒进行评价,结合两者评价标准得出针片状颗粒含量评价指标;通过对粗集料颗粒针片状含量进行实测分析,并与现行规范方法实测结果进行相关性分析。结果表明:1)基于数字图像技术的集料颗粒针片状含量评价指标,能较好地评价粗集料针片状含量; 2)对比不同分档集料针片状颗粒含量实测结果,随着集料颗粒粒径的减小,图像法识别准确性降低,表明该方法对较大粒径集料颗粒针片状含量评价具有较好的适用性; 3) 9.5 mm以上的粗集料针片状评价相关系数能达到0.9以上,而9.5 mm以下相关系数在0.9以下,可靠性相对较低。     

基于级配理论的沥青混合料骨架结构研究

沥青混合料由集料、沥青胶结料和空隙组成.沥青混合料体积90％由集料构成,集料所形成的结构主要取决于集料的粒径分布及其形状.该文提出了基于集料级配理论的沥青混合料骨架结构,并以此来表征沥青混合料的路用性能.研究提出了一个基于球体填充理论的计算方法.参数包括:一级结构下的空隙率、一级结构的破坏因子和沥青胶结料在骨架结构的分布情况,它们可用于评价骨架结构的承载能力.采用骨架结构模型对几种不同级配的沥青混合料高温抗车辙能力和水稳性进行了预测,预测结果和室内外试验结果具有很好的相关性,建立的骨架结构模型可很好地用于判别沥青混合料的抗车辙性能.     

粗集料性能对沥青混合料高温性能的影响

为明确沥青混合料中粗集料的表面特性及几何形状对高温性能的影响机理,进而为集料选择及性能评定提供参考,结合当前沥青混合料高温性能的研究状况,通过大量室内试验,分析了粗集料表面纹理、棱角性、扁平颗粒含量对沥青混合料高温性能的影响.研究结果表明:粗集料表面纹理与内摩擦角、动稳定度呈线性关系,表面纹理越大,动稳定度越高;平均棱角性系数大于14.5%时,沥青混合料动稳定度提高幅度明显;粗集料扁平颗粒含量越高,其混合料的高温稳定性越差,同时不同级配条件下,扁平颗粒含量对混合料高温性能影响程度不同,骨架型级配最为敏感.     

基于成像技术评估粗集料尺寸和形状特征

使用三维成像系统——伊利诺伊大学集料图像分析仪(UIAIA),根据已建立的UIAIA试验方法,由粗集料颗粒图像分别定义出集料基于成像技术的三维形状、尺寸、棱角性和表面构造指数。应用统计学方法,结合图像分析确定了4类常用的粗集料形状特性数据。指出了粗集料基于成像的棱角性和表面构造指数之间存在的确定性关系,并且将它们联系到实验室和现场沥青混合料的使用性能。     

基于格子方差法的路面混合料均匀性评价研究

路面混合料的均匀性影响路面的路用性能和使用寿命。基于图像处理技术和 Python 程序语言,结合格子方差法提出颗粒分布离散系数作为均匀性评价指标。采用 CT扫描仪获取不同离析程度的集料截面图像,通过图像处理将集料按不同粒径范围分组,计算每档集料的离散系数,加权平均得出总离散系数;并将此评价指标应用于实际工程中。研究结果表明,用格子方差法计算得出的离散系数作为均匀性评价指标,能够定量地评价路面混合料的均匀性。通过试验研究给出路面混合料离析程度分类的建议值,为路面混合料的现场快速检测提供判定依据。     

基于数字图像处理的粗集料棱角性量化研究

基于数字图像处理技术,对粗集料棱角性进行量化研究,以取代传统的试验方法。首先从单个颗粒的棱角性定义出发,建立了4个粗集料棱角性量化指标:AR、ARmax、AP、APc;然后采用数字图像处理(DIP)技术,对拍摄的粗集料二维图像进行处理分析,得到粗集料样本棱角性量化结果,最后将20份粗集料样本的未压实空隙率试验与DIP试验进行了比较。结果表明:4个用于评价粗集料棱角性的量化指标与未压实空隙率之间均有较强的相关性,其中以AP指标最佳;AP和APc指标更好地拉大了两个棱角性极端,有利于区分不同棱角性的粗集料。4个量化指标的面积加权平均值与未压实空隙率之间的相关系数均要大于它们的算术平均值与未压实空隙率之间的相关系数,这也表明经面积加权的棱角性指标考虑了粗集料的宏观性能,因此更加合理。     

基于卷积神经网络的路表病害识别与测量

为进一步提高利用二维图像统计路面病害的精度与效率,将卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）技术引入了基于图像分析的路面病害识别与测量。首先,将原始图像进行等尺寸分割作为CNN的训练样本。其次,经结构设计、前反馈算法训练及样本测试3个步骤后,建立病害识别模型（CNN1）。用训练完成的CNN1对所有图像进行病害类型识别并将输出结果作为裂缝特征提取模型（CNN2）和坑槽特征提取模型（CNN3）的训练样本。采用相同步骤建立裂缝特征提取和坑槽特征提取模型,完成训练后,运行CNN2,CNN3对路面裂缝与坑槽图像进行特征提取。最后,分析图像分辨率对3个CNN识别和特征提取精度以及效率的影响。结果表明：CNN1可以准确识别多种病害,CNN2的裂缝长度提取的平均误差为4.27%,宽度提取的平均误差为9.37%,裂缝病害严重等级判断准确率为98.99%;CNN3的单张图像中的坑槽个数测量无误差,单个坑槽面积的平均误差为13.43%,坑槽病害等级判定准确率为95.32%,可见CNN具有较高的测量精度;CNN1在使用CPU的情况下测试完成原始图像平均用时为704 ms·幅^-1,CNN2用时为5 376 ms·幅^-1,采用图形处理器加速后CNN1用时为192 ms·幅^-1,CNN2测试平均用时为1 024 ms·幅^-1,可见CNN在图形处理器加速下效率具有显著优势,相比其他方法,在图像分辨率高于70像素时,CNN对路面裂缝与坑槽的识别与测量具有运算高效、结果精准等优势。     

SMA粗集料结构的数值模拟

针对沥青玛蹄脂碎石混合料（SMA）特有的骨架结构特点，采用蒙特卡罗方法随机生成集料颗粒，并按相容条件进行混合料骨架集成。根据此原理，以VC＋＋为平台，开发出离散球体堆积计算程序，并将该程序应用于SMA16骨架微观结构模拟分析，同时就骨架间隙率、配位数对结构边界约束条件及混合料级配的敏感性问题进行了讨论。结果表明：由计算机模拟的SMA骨架结构与实际情况接近，对集料配合比设计具有参考价值。     

路用粗集料的三维形态表征及加工工艺影响分析

为定量分析路用粗集料的形状特征，采用高精度三维扫描仪获取集料表面的特征点阵，建立粗集料颗粒的实体模型；对集料二维与三维形态指标进行分析，探讨各指标的适用性；分析不同加工工艺对集料形态的影响。结果表明：不同视角下的集料轮廓周长和投影面积的差异较大，与集料扁平率指标密切相关，集料越接近针片状，二维轮廓的代表性越差；球度指标能够较好地表征集料三维粒型，集料越接近立方体状态，其球度值越大；椭球度指标可以较好地表征集料的棱角特性，棱角性越差，相应的椭球度值越大；反击破碎加工的集料球度偏低，棱角性较好；整形破碎加工的集料球度最优，但棱角性偏低；结合实际的需求，可以选择不同加工工艺组合掺配的形式，获得粒型与棱角性较均衡的集料成品。     

CBR-V法在水泥稳定级配碎石配合比设计中的应用研究

矿料级配决定了矿料颗粒间嵌挤力的大小及混合料的密实程度,对路面的抗剪强度影响很大。目前的级配设计方法没有在设计过程中考虑矿料的性状,只考虑了矿料粒径的大小,矿料性状对级配及混合料性能的影响只能通过完成配比后进行试验验证。针对此缺陷,避开了级配设计,采用了可以反映矿料物理、工程和体积指标的CBR-V法,进行广东某高速公路水稳基层的配合比设计,取得了较好的效果。     

基于数字图像的道路平面线形恢复的研究

在老路改造过程中,需要道路的平面线形资料。基于对数字图像平面图像特性以及噪声分布规律的特点进行分析,运用特征空间聚类法对图像目标区域进行图像分割,提出了一种基于递归循环思想的噪声筛选算法对目标图像进行再处理,达到剔除噪声的效果。对道路的边线进行了标定及距离的测量,配合GPS设备在实践中进行了应用。实践证明方法在满足准确性的同时,也提高了运算的效率。     

抗滑AC-13C型沥青混合料路用性能的级配敏感性研究

为满足路面的抗滑需求,将SAC设计思想引入AC-13C型沥青混合料级配设计中,对疏松、一般和紧密3种骨架结构的沥青混合料的物理、力学及路用性能指标进行了测试,证实了骨架结构对相关指标影响的复杂性,发现紧密骨架结构的改良AC-13C型沥青混合料的最佳用油量大于其他2种骨架结构的沥青混合料,其抗滑性能、抗冻融性能也有所提高...