CN107121440A - 一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，采用自主开发的图像采集装置采集检测路段沥青路面表面的纹理图像，利用MATLAB自编程序对路表图像进行处理得到路表宏观构造宽度指标K作为沥青路面表面集料分布均匀性评价标准，判定检测路段的路表集料分布均匀性，然后在检测路段上钻取密度代表性芯样，通过改进的迭代式阈值分割算法对代表性芯样的CT断层图像进行分析，并计算粗集料水平不均与系数DH、竖向不均匀系数DV1和DV2来评价路面结构内部的集料分布均匀性，该方法从路表和内部出发评价集料的分布情况，弥补我国现行路面质量验收体系中缺乏沥青路面施工均匀性检测指标的不足，为沥青路面集料分布均匀性的检测与评价提供一定的参考依据。

Description

一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法
技术领域
本发明属于沥青路面施工均匀性评价的应用领域，具体涉及一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法。
背景技术
保证质量均匀与稳定是任何结构与材料设计最为重要的一个原则，非均匀性是沥青路面局部区域出现的质量不均匀和不稳定现象。非均匀的部位在行车荷载和自然因素的作用下，首先出现局部损害，并进而发展成较大面积的损坏，如由于局部离析引起的松散与坑槽，局部路段级配不良或压实不足引起的车辙等。非均匀性现象已成为沥青路面早期病害的主要原因。由于缺乏与路面材料分布均匀性相关的评价指标，在交(竣)工验收时无法对沥青路面的施工均匀性进行评价，故而造成承包商丧失保证施工质量稳定的主动性和积极性。因此，现行路面质量验收体系中缺乏反映沥青路面施工均匀性的检测指标，是目前沥青路面虽然各项检测指标符合规范要求，但病害依然出现的重要原因。
根据沥青路面非均匀性的产生过程及形成特点，可将施工均匀性分为两类，一是集料分布均匀性，二是压实均匀性。其中，集料分布均匀性是沥青路面施工均匀性的重要方面，集料分布情况反映的是各档集料在混合料中的数量及位置分布，是沥青路面力学特性优劣的重要影响因素。目前，一些工程中常采用矿料级配和路表的构造深度等指标评价沥青路面的集料分布情况。但是，燃烧法或抽提法得到的矿料级配虽然能反映沥青混合料中各档集料的级配组成与设计级配的差异，但无法反映混合料中集料在空间上的排列情况。而采用铺砂法得到的构造深度指标评价路面的集料离析情况时仅从路面的表面出发，未能反映路面内部集料的离析情况。
路面表面和结构内部均是沥青路面的有机组成部分，在一些表面离析区域钻取芯样发现，路面内部的集料并未发生离析现象，路面表面和内部集料的离析情况并不一致。根据路面表面及结构内部集料的分布情况，可以更加合理的评价沥青路面的施工均匀性。同传统的矿料级配组成和构造深度等指标相比，路表和内部集料颗粒的分布特点能更加具体地表征施工完成后沥青混合料的施工均匀性。因此，为保证沥青路面良好的施工质量，需要从路面表面和结构内部着手综合评价沥青路面的集料分布均匀性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的问题，提供一种沥青路面集料分布均匀性的检测与评价方法。
为了实现上述目的，本发明采取如下的技术方案：
包括以下步骤：
步骤一：采用自主开发的路表图像采集装置(PSIAD)，在检测路段上按照一定的间距采集沥青路面表面的纹理构造图像。
步骤二：将采集的二维路面图像转化成灰度图，采用阈值分割技术将灰度图转化为二值图像，并将二值图像骨架化，调用MATLAB函数计算二值图像中白色区域的面积和白色区域中心线的长度，并计算图像中白色区域的平均宽度K’，经过尺寸校准得到图像采集区域路表的宏观构造宽度K。
步骤三：根据建立的沥青路面表面集料离析程度的评价标准，判定各图像采集区域沥青路面的离析程度。计算检测路段上各图像采集区域宏观构造宽度K的平均值判定检测路段表面的总体集料离析程度。
步骤四：路面内部集料分布均匀性评价采用的芯样为检测路段的高、中、低密度代表性芯样，总量为10个，采用工业CT设备对代表性芯样进行断层扫描，扫描的间距为0.1mm。
步骤五：采用MATLAB图像处理软件，利用提出的改进的迭代式阈值分割算法对CT断层图像进行处理，可实现断层图像上粗集料颗粒的有效分割。
步骤六：将各代表性芯样的断层图像划分为四个对称的扇形区域，计算芯样内不同断层粗集料水平不均匀系数DH及其均值评价路面内部粗集料在水平方向的分布均匀性；计算芯样内不同断层粗集料的竖向不均匀系数DV1、DV2评价路面内部粗集料分布数量和粗集料构成比例在竖直方向的变异情况。
步骤七：计算检测路段上各代表性芯样DV1、DV2的均值 将各代表性芯样的DV1、DV2及其均值同路面内部集料分布均匀性评价标准相比较，判定检测路段内部的集料分布均匀性是否满足要求。
所述的步骤一中，自主开发的路表图像采集装置(PSIAD)是基于CCD相机和遮光暗箱的一种路表图像采集装置。检测路段沥青路面上图像采集的纵、横向间距分别为50m和1.5m。
所述的步骤二中，尺寸校准是根据图像内校准尺的长度L对应的像素数量M，得到图像的像素当量ε＝L/M，换算得到沥青路面路表的宏观构造宽度K，单位0.1mm。
所述的步骤三中，沥青路面表面集料离析程度的评价标准是通过室内模拟标准离析程度的沥青混合料板式试件，根据不同离析程度的平行板式试件表面宏观构造宽度的分布范围建立的，具体见表1所示。
表1基于K值的沥青路面集料离析评价标准0.1mm
所述的步骤四中，高、中、低密度的代表性点位通过PQI无核密度仪检测，检测时PQI检测的纵、横向间距分别为50m和1.5m，同沥青路面路表图像采集时的间距一致。
所述的步骤四中，采用工业CT设备对路面芯样断层扫描的顺序为从上到下的方式。
所述的步骤五中，改进的迭代式阈值分割算法是一种将环状分区和迭代式阈值分割相结合的自适应阈值分割算法。
所述的步骤六中，DH定义为同一断层图像上的四个区域粗集料面积比AR的变异程度，计算公式如式1所示。
式中：ARi—断层图像上第i个区域的粗集料面积比；
—断层图像上不同区域粗集料面积比的均值；
n—断层图像上的区域数，这里为4。
所述的步骤六中，DV1定义为芯样内不同断层图像上四个区域粗集料面积比均值的变异程度，计算公式如式2所示。
式中：—第k个断层图像上不同区域粗集料面积比的均值；
—n个断层图像上不同区域的平均值；
n—芯样的断层图像数。
所述的步骤六中，竖向不均匀系数DV2定义为芯样内不同断层图像SCA的变异系数计算公式如式5。
式中：SCAi—第i个断层图像上的粗集料构成比例；
—不同断层图像上粗集料构成比例的均值；
n—芯样内选取的断层图像数。
SCA定义为芯样水平断层图像中等效直径在D/2以上集料的面积与等效直径介于第一控制筛孔～D/2间集料面积的比值，计算公式如式4。
式中：ARD/2—断层图像上等效直径小于D/2的集料面积；
ARPCS—断层图像上等效直径小于第一控制筛孔的集料面积。
所述的步骤七中，检测路段路面内部集料分布均匀性评价标准为对温度控制良好、连续摊铺且碾压充分的基准路段上4个芯样的断层图像进行处理，计算芯样内不同断层粗集料水平不均匀系数的均值竖向不均匀系数DV1 *、DV2 *，并将4个芯样不均匀系数的均值作为检测路段路面内部集料分布均匀性的评价标准。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明通过开发路表图像采集装置，采集路表的纹理图像，并利用工业CT设备获取检测路段密度代表性芯样的断层图像，利用图像处理的方法，分别从路表和内部评价沥青路面的集料分布均匀性，解决了目前沥青路面施工验收时缺乏沥青路面施工均匀性检测指标的问题，可以有效评价沥青路面的施工质量，其优势主要体现以下几点：
(1)基于CCD相机和遮光暗箱开发了一种路表图像采集装置(PSIAD)，该装置能统一图像采集时的光照条件，可以获取稳定性、效果均较好的路表纹理构造图像，避免由于光照条件的影响给原始图像造成的信息误差。
(2)针对CT断层扫描图像“中间暗、四周亮”的特点，提出了一种环状分区和迭代式阈值分割相结合的自适应阈值分割算法，该算法对CT图像中粗集料颗粒的整体分割效果较好。
(3)采用MATLAB自编函数计算路表图像的宏观构造宽度K，并建立基于K值的沥青路面表面集料分布均匀性评价标准，可以用来替代构造深度评价沥青路面表面的集料分布均匀性。
(4)提出的粗集料水平不均匀系数DH、和竖向不均匀系数DV1、DV2可以反映沥青路面内部的集料分布均匀性。
附图说明
图1为沥青路面路表图像采集装置(PSIAD)。
图2为沥青路面路表纹理构造的二值图像和骨架图像，其中，图2(a)为二值图像，图2(b)为骨架图像。
图3为无离析车辙试件宏观构造宽度K值与构造深度TD的相关性。
图4为不同离析程度车辙试件宏观构造宽度K值与构造深度TD的相关性。
图5为CT断层图像中粗集料的分割效果。
图6为CT断层图像区域划分示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明开发路表图像采集装置，采集路表的纹理图像，并利用工业CT设备获取检测路段密度代表性芯样的CT断层图像，采用MATLAB自编函数和改进的迭代式阈值分割算法分别对路表图像和芯样的CT图像进行处理，计算路表的宏观构造宽度和芯样内粗集料水平不均与系数DH、竖向不均匀系数DV1和DV2，分别从路表和内部评价沥青路面的集料分布均匀性，具体按如下步骤进行：
1、路表图像采集装置的开发
开发一种沥青路面路表图像采集装置(PSIAD)来统一图像采集时的光照条件，可以获取稳定性、效果均较好的路表纹理构造图像。沥青路面路表图像采集装置的结构组成主要有：
①CCD相机：采用Canon单反相机，有效像素为1800万，将其固定于路面表面的正上方，主要用于采集沥青路面表面的二维图像。
②照射光源：LED灯，显色性好，能耗低，共配有三个灯泡。
③点光控制器：分别与LED灯相对应，可用于调节三个光源的功率，控制光线的强度，光源的功率调节范围设在0～3W之间。
④移动电源：为LED灯的工作提供电源。
⑤遮光暗箱：如图1所示，主要用于CCD相机和照射光源的架设。暗箱顶部设有采像口，可用于固定相机。暗箱内的两个对角分别固定一个LED灯，第三个LED灯安在暗箱内一侧中间位置的螺旋杆上，采集图像时可根据实际需要将第三个光源的位置调整至适当高度。同时，遮光暗箱内壁涂有均匀的黑色吸光材料，吸光层能吸收光源发射的光线，消除反射光对拍摄效果的影响。通过暗箱将沥青路面的图像采集区域同外界隔离，可以排除外界自然光对图像拍摄效果的干扰。
2、检测路段路表纹理构造图像的采集
开发的图像采集装置可在一定范围内上下调节LED光源灯的高度，保证相机与光源灯在侧向顺光30°～45°范围内，以实现较佳的图像成像效果。在沥青沥青路面上采集二维路表纹理构造图像前，需要对图像采集装置进行调试，具体包括以下几个方面：
(1)调节相机和光源高度；
(2)调整光源入射角度；
(3)调试相机参数：确定出各自对应的最佳参数组合。
在检测路段上按照一定的间距采集路表的纹理构造图像。沥青路面上图像采集的纵、横向间距分别为50m和1.5m。
3、路表纹理构造图像的处理及评价参数的计算
首先，将采集的二维路表图像转化成灰度图，采用阈值分割技术将灰度图转化为二值图像，并将二值图像骨架化，如图2所示。图2(a)中，白色区域代表路表下凹区域的分布形态，黑色区域代表路表的集料凸起区域。图2(b)中，白色细线为图2(a)中白色区域的骨架中心线，由白色区域最中间的像素点连接而成。
然后，计算二值图像中白色区域的面积和白色区域中心线的长度，单位为像素。接下来，计算图像中白色区域的平均宽度K’，K’为图中所有白色区域面积与中心线长度比值的均值。最后，根据图像内校准尺的长度L对应的像素数量M，得到图像的像素当量ε＝L/M，换算得到沥青路面路表的宏观构造宽度K，单位为0.1mm。
为验证采用宏观构造宽度K指标评价路表集料分布情况的可靠性，在实验
室内成型无离析和不同集料离析程度的AC-20车辙试件共20块。然后，利用图像处理技术计算试件表面纹理图像的宏观构造宽度，并采用铺砂法实测试件的构造深度TD，宏观构造宽度K和构造深度TD的相关性见图3和4。
从图3和图4中可以看出，未发生离析的车辙试件表面的宏观构造宽度K值同构造深度的相关系数达到0.85以上，二者具有良好的相关性。在不同集料离析程度的车辙试件上，宏观构造宽度K值同构造深度的相关系数达到0.90以上，其相关性甚至优于无离析混合料的车辙试件，说明K值同构造深度的相关性并未随着混合料发生集料离析而下降，且宏观构造宽度对试件表面集料的分布情况具有良好的相关性。可见，宏观构造宽度指标能较好地表征不同离析程度沥青路面的纹理构造深度，可以用来替代构造深度来评价沥青路面表面的集料分布均匀性。
4、检测路段路表集料分布不均匀程度的判定
(1)路表集料离析程度评价标准的建立
采用轮碾法制备不同级配离析程度的AC-13、AC-20和AC-25沥青混合料的板式试件，通过对不同离析程度的AC-13、AC-20和AC-25车辙板进行图像采集，并进行图像处理计算其宏观构造宽度K值，建立基于K值的沥青路面表面不同集料离析程度的评价标准，见表1所示。
表1基于K值的沥青路面集料离析评价标准0.1mm
(2)路表集料分布不均匀程度的判定
根据表1中沥青路面表面集料离析程度的评价标准，判定各图像采集区域青路面的离析程度。计算检测路段上各图像采集区域宏观构造宽度K的平均值判定检测路段表面的总体集料离析程度。
5、代表性芯样的钻取及工业CT断层图像的扫描
利用无核密度仪PQI按照横向间距1.5m、纵向间距50m的频率测试检测路段的密度，按照比例确定检测路段高、中、低密度的代表性点位，总量为10个，并在代表性点位上钻取芯样作为检测路段的代表性芯样。然后，采用工业CT设备对代表性芯样进行断层扫描，扫描的间距为0.1mm。
6、工业CT断层图像的处理及集料的分割
为改善沥青路面芯样CT断层图像的分割效果，针对CT图像中亮度不均匀的特点，提出了一种环状分区和迭代式阈值分割相结合的自适应阈值分割算法，具体算法的步骤为：
(1)对CT断层扫描图像进行预处理
将CT图像的背景放大，会发现图像的背景并不是纯黑的(像素的灰度值不是0)。这种背景对图像的阈值处理干扰很大，需要先进行边界背景处理，将背景灰度值设为0，阈值选为0.2，将原图与二值化后的图像相乘。
(2)对预处理后的图像进行分区
路面芯样CT图像的亮度分布不均匀，在进行图像分割前需要将图像分成几个区域，以减小同一区域内不同位置亮度的差异。鉴于CT图像呈现中间暗，四周亮度逐渐增大的特点，将图像分成环状区域可以最大限度的减小同一区域亮度的差异。
(3)采用迭代式阈值法对子图像进行第一次阈值分割
采用迭代式阈值分割算法对第一次划分的子图像分别进行处理。
(4)将第一次分割后的子图像组合在一起得到完整的图像
将经过阈值分割后的子图像组合在一起，得到完整的CT扫描断层图像的目标分割图像。
(5)对第一次阈值分割后的图像进行处理
若第一次阈值分割后CT图像的分割效果不好，图像中集料的边缘并没有有效的分割开来，则将第一次阈值分割后的CT图像同原图相乘得到一次阈值分割后的灰度图像。
(6)对一次阈值分割后的灰度图像进行分区及第二次阈值分割
对一次阈值分割后的灰度图像重复第(2)、(3)步的操作，实现对灰度图像的环形分区及第二次阈值分割处理。
(7)将二次分割后的子图像组合得到完整的图像，并进行反面积滤波处理
将第二次阈值分割后的子图像组合在一起，采用反面积滤波通过设置合适的阈值将集料颗粒上的白色小区域滤除。
(8)CT图像中集料颗粒的最终分割效果
对步骤7中反面积滤波处理后的图像进行取反，同时，考虑到细集料对混合料分布的均匀性影响较小，除去图像上等效直径为2.36mm以下的细集料颗粒，即得到CT图像中集料颗粒的最终分割效果，如图5所示。
7、代表性芯样断层图像上集料分布参数的计算
将各代表性芯样的断层图像划分为四个对称的扇形区域，如图6所示。对断层图像处理后，计算芯样内不同断层粗集料水平不均匀系数DH及其均值以评价路面内部粗集料在水平方向的分布均匀性；计算芯样内不同断层粗集料的竖向不均匀系数DV1、DV2，以评价路面内部粗集料分布数量和粗集料构成比例在竖直方向的变异情况。DH、DV1和DV2的计算公式分别见式1、式2和式3。
式中：ARi—断层图像上第i个区域的粗集料面积比；
—断层图像上不同区域粗集料面积比的均值；
n—断层图像上的区域数，这里为4。
式中：—第k个断层图像上不同区域粗集料面积比的均值；
—m个断层图像上不同区域的平均值；
m—芯样的断层图像数。
式中：SCAi—第i个断层图像上的粗集料构成比例；
—不同断层图像上粗集料构成比例的均值；
m—芯样内选取的断层图像数。
式中：ARD/2—断层图像上等效直径小于D/2的集料面积；
ARPCS—断层图像上等效直径小于第一控制筛孔的集料面积。
8、检测路段路面内部集料分布均匀性的评价
(1)检测路段路面内部集料分布均匀性评价标准的建立
对温度控制良好、连续摊铺且碾压充分的基准路段上4个芯样的断层图像进行处理，计算芯样内不同断层粗集料水平不均匀系数的均值竖向不均匀系数DV1 *、DV2 *，并将4个芯样不均匀系数的均值作为检测路
段路面内部集料分布均匀性的评价标准。
(2)路面内部集料分布均匀性的评价
计算检测路段上各代表性芯样DV1、DV2的均值将各代表性芯样的DV1、DV2及其均值同路面内部集料分布均匀性评价标准相比较，判定检测路段内部的集料分布均匀性是否满足要求。
下面以某高速公路沥青路面中面层为实施例，对本发明技术方案进行详细说明，但本发明的保护范围不局限于本实施例。
实施例1：沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，主要包括以下步骤：
(1)沥青路面路表集料分布均匀性检测
为评价沥青路面的集料分布均匀性，在某沥青路面中面层，选择长度约1000m检测路段A。采用路表图像采集装置采集检测路段表面的纹理构造图像，图像采集的纵、横向间距分别为50m和1.5m。采用MATLAB软件对采集的图像进行处理，并计算各测点区域的路表宏观构造宽度K，如表2所示。
表2检测路段路表的宏观构造宽度
根据表1中基于沥青路面路表宏观构造宽度K值的集料离析评价标准，统计表2中路面不同区域的K值，确定检测路段路表发生不同程度的集料离析的检测点位数量及比例见表3。
表3检测路段路表不同集料离析区域的比例
从表3可以看出，检测路段上路表未发生集料离析的区域占72.8％。路段上局部区域出现了不同程度的集料离析，在几种离析程度中，轻度粗集料离析区域占路段离析区域的50％左右，路段上重度粗集料离析区域所占的比例均最小。检测路段上不同区域的路表宏观构造宽度的均值为2.35，总体上属于路表集料离析评价标准中无离析的范畴。
(2)沥青路面内部集料分布均匀性检测
利用无核密度仪PQI按照横向间距1.5m、纵向间距50m的频率测试检测路段A的密度，按照检测路段高、中、低密度的比例确定共10个代表性点位，并在代表性点位上钻取芯样。采用MATLAB软件对检测路段各代表性芯样的CT断层图像进行处理，并计算芯样内粗集料分布均匀性的评价指标。
检测路段芯样断层间粗集料水平不均匀系数的均值和竖向不均匀系数DV1、DV2见表4。
表4代表性芯样内部粗集料分布均匀性指标
同时，选择沥青混合料温度控制良好、连续摊铺且碾压充分的路面作为基准路段，采用MATLAB软件对基准路段4个芯样的断层图像进行处理。计算芯样内不同断层粗集料水平不均匀系数的均值不同断层粗集料的竖向不均匀系数DV1 *、DV2 *，不同芯样的DV1 *、DV2 *指标及其均值见表5。
表5基准路段芯样内部集料分布均匀性指标
将表4中检测路段代表性芯样内部的集料分布均匀性评价指标DV1和DV2及其均值同表5中路面内部集料分布均匀性评价标准进行比较，发现检测路段的均小于基准路段DV1 *、DV2 *的均值但检测路段的大于基准路段的均值说明检测路段内部粗集料在水平方向的分布均匀性较差，总体上已不能满足要求。进一步地，在检测路段的10个代表性芯样中，芯样3、4、5、6、7和10内粗集料的水平分布不均匀，芯样3、4、5、6和10内粗集料的竖向分布不均匀，可见检测路段A内部的集料分布均匀性并不能满足要求。
综合以上分析，检测路段A的集料分布均匀性不佳，尤其是路面内部的集料分布均匀性已不能满足要求。
实施例2：沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，主要包括以下步骤：
(1)沥青路面路表集料分布均匀性检测
为评价沥青路面的集料分布均匀性，在某沥青路面中面层，选择长度约1000m检测路段B。采用路表图像采集装置采集检测路段表面的纹理构造图像，图像采集的纵、横向间距分别为50m和1.5m。采用MATLAB软件对采集的图像进行处理，并计算各测点区域的路表宏观构造宽度K，如表6所示。
表6检测路段路表的宏观构造宽度
根据表1中基于沥青路面路表宏观构造宽度K值的集料离析评价标准，统计表6中路面不同区域的K值，确定检测路段路表发生不同程度的集料离析的检测点位数量及比例见表7。
表7检测路段路表不同集料离析区域的比例
从表7可以看出，检测路段上不同区域宏观构造宽度的均值为2.34，介于2.20～2.40之间，该路段路表集料的分布总体上属于离析标准中无离析的范畴。但通过统计不同区域的K值发现，检测路段路表未发生集料离析的区域占81.4％，发生集料离析的区域占18.6％。在发生离析的区域中，主要以轻度的粗集料离析为主，占检测路段的8.6％，重度的粗集料离析区域最少，整个路段上只有3处发生重度粗集料离析，占2.1％。细集料离析、中度粗集料离析区域的比例介于轻度和重度粗集料离析之间。
(2)沥青路面内部集料分布均匀性检测
利用无核密度仪PQI按照横向间距1.5m、纵向间距50m的频率测试检测路段B的密度，按照检测路段高、中、低密度的比例确定共10个代表性点位，并在代表性点位上钻取芯样。采用MATLAB软件对检测路段各代表性芯样的CT断层图像进行处理，并计算芯样内粗集料分布均匀性的评价指标。
检测路段芯样断层间粗集料水平不均匀系数的均值和竖向不均匀系数DV1、DV2见表8。
表8代表性芯样内部粗集料分布均匀性指标
将表8中检测路段代表性芯样内部集料分布均匀性评价指标DV1和DV2及其均值同表5中路面内部集料分布均匀性评价标准进行比较，发现检测路段的均小于基准路段DV1 *、DV2 *的均值可见检测路段内部粗集料的分布均匀性总体上良好。进一步地，在检测路段的10个代表性芯样中，芯样3和10内粗集料的水平分布不均匀，芯样3、6和10内粗集料的竖向分布不均匀，可见检测路段B局部区域内部的集料分布均匀性并不能满足要求。
综上，检测路段B路面表面和结构内部的集料分布总体上均属于无离析范畴，仅少数局部区域路面的集料出现离析，可以认为检测路段B的集料分布均匀性良好。

Claims (12)

1.一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：采用自主开发的路表图像采集装置(PSIAD)，在检测路段上按照一定的间距采集沥青路面表面的纹理构造图像。
步骤二：将采集的二维路面图像转化成灰度图，采用阈值分割技术将灰度图转化为二值图像，并将二值图像骨架化，调用MATLAB函数计算二值图像中白色区域的面积和白色区域中心线的长度，并计算图像中白色区域的平均宽度K’，经过尺寸校准得到图像采集区域路表的宏观构造宽度K。
步骤三：根据建立的沥青路面表面集料离析程度的评价标准，判定各图像采集区域沥青路面的离析程度。计算检测路段上各图像采集区域宏观构造宽度K的平均值判定检测路段表面的总体集料离析程度。
步骤四：路面内部集料分布均匀性评价采用的芯样为检测路段的高、中、低密度代表性芯样，总量为10个，采用工业CT设备对代表性芯样进行断层扫描，扫描的间距为0.1mm。
步骤五：采用MATLAB图像处理软件，利用提出的改进的迭代式阈值分割算法对CT断层图像进行处理，可实现断层图像上粗集料颗粒的有效分割。
步骤六：将各代表性芯样的断层图像划分为四个对称的扇形区域，计算芯样内不同断层粗集料水平不均匀系数DH及其均值评价路面内部粗集料在水平方向的分布均匀性；计算芯样内不同断层粗集料的竖向不均匀系数DV1、DV2评价路面内部粗集料分布数量和粗集料构成比例在竖直方向的变异情况。
步骤七：计算检测路段上各代表性芯样DV1、DV2的均值 将各代表性芯样的DV1、DV2及其均值同路面内部集料分布均匀性评价标准相比较，判定检测路段内部的集料分布均匀性是否满足要求。
2.根据权利要求1所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：所述的步骤一中，自主开发的路表图像采集装置(PSIAD)是基于CCD相机和遮光暗箱的一种路表图像采集装置，且检测路段沥青路面上图像采集的纵、横向间距分别为50m和1.5m。
3.根据权利要求1所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：所述的步骤二中，尺寸校准是根据图像内校准尺的长度L对应的像素数量M，得到图像的像素当量ε＝L/M，换算得到沥青路面路表的宏观构造宽度K，单位0.1mm。
4.根据权利要求1所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：所述的步骤三中，沥青路面表面集料离析程度的评价标准是通过室内模拟标准离析程度的沥青混合料板式试件，根据不同离析程度的平行板式试件表面宏观构造宽度的分布范围建立的，具体见表1所示。
表1基于K值的沥青路面集料离析评价标准 0.1mm
5.根据权利要求1所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：所述的步骤四中，高、中、低密度的代表性点位通过PQI无核密度仪检测，检测时PQI检测的纵、横向间距分别为50m和1.5m，同沥青路面路表图像采集时的间距一致。
6.根据权利要求1所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：所述的步骤四中，采用工业CT设备对路面芯样断层扫描的顺序为从上到下的方式。
7.根据权利要求1所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：所述的步骤五中，改进的迭代式阈值分割算法是一种将环状分区和迭代式阈值分割相结合的自适应阈值分割算法。
8.根据权利要求1所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：所述的步骤六中，DH定义为同一断层图像上的四个区域粗集料面积比AR的变异程度，计算公式如式1所示。
式中：ARi—断层图像上第i个区域的粗集料面积比；
—断层图像上不同区域粗集料面积比的均值；
n—断层图像上的区域数，这里为4。
9.根据权利要求1所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：所述的步骤六中，DV1定义为芯样内不同断层图像上四个区域粗集料面积比均值的变异程度，计算公式如式2所示。
式中：—第k个断层图像上不同区域粗集料面积比的均值；
—m个断层图像上不同区域的平均值；
m—芯样的断层图像数。
10.根据权利要求1所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：所述的步骤六中，竖向不均匀系数DV2定义为芯样内不同断层图像SCA的变异系数计算公式如式5。
式中：SCAi—第i个断层图像上的粗集料构成比例；
—不同断层图像上粗集料构成比例的均值；
m—芯样内选取的断层图像数。
11.根据权利要求10所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：SCA定义为芯样水平断层图像中等效直径在D/2以上集料的面积与等效直径介于第一控制筛孔～D/2间集料面积的比值，计算公式如式4。
式中：ARD/2—断层图像上等效直径小于D/2的集料面积；
ARPCS—断层图像上等效直径小于第一控制筛孔的集料面积。
12.根据权利要求1所述的一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法，其特征在于：所述的步骤七中，检测路段路面内部集料分布均匀性评价标准为对温度控制良好、连续摊铺且碾压充分的基准路段上4个芯样的断层图像进行处理，计算芯样内不同断层粗集料水平不均匀系数的均值竖向不均匀系数DV1 *、DV2 *，并将4个芯样不均匀系数的均值作为检测路段路面内部集料分布均匀性的评价标准。
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