基于图像处理的沥青混合料配合比验证的研究

基于图像处理的沥青混合料配合比验证研究（长沙理工大学交通运输工学院湖南长沙 410076）摘要：利用数字图像处理技术开发的“智能筛分系统”对沥青混合料生产过程对配合比进行快速智能验证分析；包括沥青混合料图像的获取、分析、增强处理、颗粒分析等技术，提出图像获取系统方案，获取高清晰数字图像；并采用灰度处理、中值滤波、二值化及数字形态学方法进行噪声点消除、信息修复，根据像素计算面积、颗粒形状分析、等效处理等，采用统计回归方法，建立合理的图像识别结果与实际沥青混合料配合比的相关关系，从而提出相应的识别模型。

利用二维图像智能分析还原得到集料的级配数据，为沥青混合料生产提供快速验证依据。

试验结果表明该方法效果良好。

关键词：沥青混合料；数字图像处理；智能筛分系统；配合比0、引言如今迅速发展和日臻完善的数字图像处理技术已经成为各领域有力的技术工具。

以其速度快，精度高，功能丰富的特点而备受青睐，已在很多科学领域得到了广泛应用，极大地促进了相关学科的发展。

在道路工程领域沥青混合料配合比验证，沥青混合料试件经压实成型后，通常用目测的方法经验地判断其级配和颗粒排布的大概情况。

如果要准确的量化测得集料的级配，通常要用抽提筛分试验，不仅耗时、耗力、耗资，而且抽提的化学试液与燃烧的烟尘对环境产生较大的污染，对实验人员的健康也造成一定的损害，而对颗粒的排布情况目前则是很难做到量化分析，不能够及时的对路面状况作出评价，指导生产。

为此，本项目将根据沥青混合料配合比设计试验，利用图像处理技术，以MATLAB(Matrix Laboratory)为研究开发平台利用图像处理技术，通过对数字图像的分析处理，通过开发沥青混合料配合比智能识别软件，实现沥青混合料配合比的快速智能验证，从而解决现有试验方法存在的缺点。

本项目的研究对沥青路面施工质量控制，具有重要的理论和实际意义及工程应用价值。

1、试验1.1 原材料与试件制作1.1.1选择材料：集料粗、细集料均采用广东珠海洪达石场生产的花岗岩（2.36～4.75mm档为肉红色花岗岩），集料性质均符合《公路工程集料试验规程》（JTJ058－2000）的要求。

填料采用广东省海丰县石灰厂的消石灰和龙门县恒锋石灰粉厂的矿粉。

填料性质均符合《公路工程集料试验规程》(JTG E42-2005)的要求。

沥青采用埃索A级70号沥青，各项指标均符合《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》（JTJ052－2000）的要求。

1.1.2制作马歇尔试件：参照《公路沥青路面施工技术规范》（JTG F40-2004）中表面层AC-13C配合比的级配和油石比范围及关键影响因素，确保沥青混合料的级配为统一的标准级配，便于进行试验结果的对比和验证，确定了沥青混合料统一采用的级配是AC-13C级配，见表2.4。

将各档料用各个筛依次进行筛分，然后合成，并加入1%的矿粉和2%的消石灰，其合成级配见表1可以看出，合成级配都较为接近级配中值，在级配范围内。

油石比为4.0%、4.5%、5.0%、5.5%、6.0%分别做六组试件，其中三组用来检测常规指标一保证该配合比下沥青混合料各项指标符合规范要求（如表2所示），另外三组分别对每个试件取两个不同的断面用来获取数字图像。

表1 沥青混合料AC-13C级配筛孔(mm) 16 13.2 9.5 4.75 2.36 1.18 0.6 0.3 0.15 0.075集料(97%) 100 97.4 74.3 50 33.0 22 17.5 11.3 5.7 3.3矿粉(1%) 100 100 100 100 100 100 100 100 99.8 93.6消石灰(2%) 100 100 100 100 100 100 100 99.9 99.5 95.3合成级配100 97.5 75.1 51.5 35.0 24.3 20.0 14.0 8.5 6级配上限100 100 76 54 40 32 25 19 12 8级配中值100 97.5 71 46 35 27 20 14 8.5 6级配下限100 95 66 38 30 22 15 9 5 4表2 AC-13C普通沥青混合料马歇尔试验结果油石比（%）技术性质沥青用量(%)沥青混合料最大理论密度沥青混合料毛体积密度空隙率VV(%)矿料间隙率VMA(%)沥青饱和度VFA(%)稳定度(kN)流值(mm)4 3.8 2.531 2.366 6.5 14.8 56.0 8.32 2.484.5 4.3 2.516 2.3855.2 14.6 64.3 8.54 2.645.0 4.8 2.499 2.406 3.7 14.2 73.8 9.24 2.87 5.5 5.2 2.482 2.438 1.8 13.8 87.2 9.73 2.756.0 3.8 2.445 2.430 0.6 14.3 95.7 9.28 3.12 1.2马歇尔试件切片、图像提取及处理试件切片（如图1所示）也是一个重要的过程，由于试件的尺寸较小，沥青胶浆的粘附性能有限很容易出现切偏、截面不平整、边缘有碎落等物理损坏，给实验带来误差，将切好的试件清图1：马歇尔试件切片洗干净晾干。

然后，采用数码相机在均匀光照的条件下拍摄，用红色作为背景颜色保证试件图片截面2280*2280（像素）左右的大小保存。

本项目采用CCD（Charge Coupled Device）相机直接获取数字图像。

由于该技术中相当于传统相机胶片的CCD是由众多精细光敏元件以点阵形式排列组成。

因此，获得的数字图像为相应的数据矩阵，适应于发挥MATLAB对矩阵处理的强大功能。

新获取的原始沥青混合料数字图像为24位真彩色RGB图像（如图2所示为便于排版以下所有图片大小均被调整过），根据沥青混合料数字图像特点首先对真彩图像进行复图2：原始数字图像原，在后期处理过程中为降低运算量，将图像转换成灰度图像作为分析对象。

沥青混合料图像的初步处理主要指图像质量分析处理，包括对比度、图像边缘失真、颗粒破碎、和灰度直方图分析处理。

在我国沥青混合料设计中多采用玄武岩，石灰岩，辉绿岩，花岗岩等作为粗集料，石屑、天然沙等为细集料。

一般情况下，混合料具有良好的色彩对比性，由于本项目采用的集料品种不同、颜色有较明显的差异直接进行灰度处理效果不很理想。

所以，首先对RGB图像分割，将感兴趣的对象提取出来，即将沥青混合料中不同档的集料从图像中提取出来。

图3：提取后图像及灰度图像 图4：合理组合处理再对提取后的图像进行灰度处理（如图3所示）。

图像处理的目的是为了分析更细致的颗粒对象，有目的地强调图像的整体或局部特性，扩大图像中不同对象之间的差别。

从而，提取出满足研究的判读和识别效果的图像处理过程。

先将图像转化为二值图像便于形态学计算；然后，对图像进行腐蚀、删除小面积（不作为研究对象的小于1.18mm 的颗粒）、膨胀合理组合处理（如图4所示）；最后，切取感兴趣的对象。

本研究采用最小的外接矩形将集料颗粒一一从图片中取出，以便进一步筛分式分析。

2、试验数据分析及处理2.2数据分析及处理2.2.1粒径的等效处理由于从图像中只能得到集料的二维形状和分布，怎么用二维图像来较接近三维的立体结构是个重要处理过程，本文在确定集料颗粒粒径大小过程中，总计开发了三种方案（如图5所示），综合选取最终形成了“智能筛分系统”:（1）等效面积圆:以与集料颗粒面积相等的圆直径作为颗粒的等效筛分粒径；（2）等效面积正方形:由于沥青混合料的集料筛分时采用方孔筛，故以与集料颗粒面积相等的正方形边长作为颗粒的等效筛分粒径；等效面积圆 等效正方形 智能筛分 面积131.55mm 2 直径12.94mm 边长11.47mm 边长14.97mm图5：粒径的等效处理（3）智能筛分系统:为了能够更合理的模拟实验室中集料的实际筛分过程（如图6），将二维集料分为三类:1)考虑到接近于正方形的颗粒以二维截面长边作为颗粒实际通过筛孔的粒径，故以长边作为较理想的等效筛分粒径；图6：实际筛分的模拟图2）考虑到椭球状颗粒二维截面外接矩形长宽比较大，而实际筛分是竖着通过筛孔的（如图7所示）。

经经实验得出当长宽比大于1.6时可以认为是细长型颗粒（针片状颗粒），以外接矩形的宽作为等效筛分粒径；a） b） c） d）图7：a）接近正方形，b、c）细长颗粒，d）主轴线位于接近x，y的45°直线3）考虑到细长型颗粒的主轴线位于接近x，y的45°直线上。

经分析计算发现所占比例较小对继配分析影响不大，所以不再考虑长宽比视同接近于正方形的颗粒处理满足实验要求。

经试验分析对比，采用方法1和2进行集料颗粒的粒径统计时发现：虽然计算简单速度较快，但统计出的颗粒粒径分布与原始级配偏差较大，尤其是部分细长颗粒的影响结果较为明显，难以反映实际的集料筛分过程。

用“智能筛分系统”统计集料粒径时，程序运行偏慢，但能较合理的模拟实际筛分的过程，“智能筛分系统”的结果可靠性较高。

2.3 集料颗粒数据处理级配的计算是在研究沥青混合料级配过程中，利用二维截面结合智能分析计算及各档的密度来确定集料级配的过程。

本研究以每档智能筛分统计的粒径作为边长等效成球体来计算沥青混合料的实际级配。

如图8、图9所示分别为其中两组试件的不同截面级配曲线图图8：第一组试件实验结果图9：第二组试件实验结果通过大量实验可以看出智能筛分系统分析实验结果的可靠性满足要求。

但是，结果分析发现2.36mm筛孔的智能通过百分率统计值均比原始级配百分通过率偏小。

对试件材料分析和处理过程发现，实验材料2.36～4.75mm档的集料采用的为肉红色花岗岩，其他均为青灰色，由于对图像处理采用的是相同的程序，造成结果有较明显的偏差。

在以后的软件开发中可以考虑到每档集料材质的不同，采用对每档设置颜色参数来处理该问题。

3、结论上述结论与目前经验基本一致，本研究以数字图象和识别技术为手段，对沥青混合料的二维图像进行了深入的研究，开发了沥青混合料级配验证分析系统的软件。

利用图象处理的分析软件，结合一定量的图像数字分析技术实验对沥青混合料的级配进行分析。

验证了沥青混合料数字图像处理技术的可行性，初步形成了以数字图像获取技术、分析及增强技术、级配组成分析等为主要内容的沥青混合料图像处理技术。

结果表明采用数字图像处理技术，大大缩短了处理时间，克服了以往手工分析过程所带来的费时、污染、人为因素多、误差大等缺点，而且结果直观，具有很强的指导意义。

该方法具有直观、快速、智能、精确的特点。

沥青混合料的数字图像分析方法在道路工程研究中仍属一个全新的领域，国内外不少学者和研究机构也都相继投入精力进行研究。

本文应用数字图象处理技术开发了沥青混合料级配验证的分析软件，并通过实验进行了一定的运用。