CN108734699A - 一种评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法 - Google Patents
一种评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108734699A CN108734699A CN201810365322.4A CN201810365322A CN108734699A CN 108734699 A CN108734699 A CN 108734699A CN 201810365322 A CN201810365322 A CN 201810365322A CN 108734699 A CN108734699 A CN 108734699A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- component
- evaluation
- asphalt mixture
- reclaimed asphalt
- section
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 239000000203 mixture Substances 0.000 title claims abstract description 43
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 title claims abstract description 34
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 17
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 12
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 9
- 238000006722 reduction reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 5
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims description 4
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 claims description 4
- 239000000470 constituent Substances 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 abstract description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 4
- 239000006002 Pepper Substances 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000013521 mastic Substances 0.000 description 2
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 2
- 235000019738 Limestone Nutrition 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000004568 cement Substances 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 239000010459 dolomite Substances 0.000 description 1
- 229910000514 dolomite Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000006028 limestone Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 239000011044 quartzite Substances 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
- G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
- G01N23/046—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30132—Masonry; Concrete
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Geometry (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，包括以下步骤：试件的制备；试件截面X射线扫描成像；对图像进行处理，得到每一组分在其横截面上的分布二值图；对分布二值图进行区块划分，并计算组分面积和占比；基于均匀性评价指标对不同组分分别分析分布均匀性。优点为：该方法通过编制程序实现相关算法，能够精确识别再生沥青混合料内部各组分，建立相关均匀性评价模型，对识别出来的各组分进行评价，根据评价结果，分析相关生产工艺对再生沥青混合料内部各组分均匀性的影响；其方法快速、简单、精确，思路新颖，研究角度创新，能够有效地帮助相关研究的进行，同时对于实际工程能带来巨大实际效益。
Description
技术领域
本发明涉及道路工程领域，尤其涉及一种评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法。
背景技术
目前针对沥青及沥青混合料的性能评价方法已十分全面，但不同于均质材料，沥青混合料主要由沥青胶浆、一定级配的新集料、空隙三部分组成，对于再生沥青混合料，其内部还存在回收利用的旧集料。实际路面的性能除了与混合料的力学性能有关之外，混合料内组分分布的均匀性对其也有较强的影响。
目前，缺乏方便、有效的针对再生沥青混合料内部组分分布均匀性的评价手段，因此需要找出一种方法和对应的分析指标，来对再生沥青混合料组分分布均匀性做出评价。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，此方法能够方便、快捷地得到各组分在试件内的组成比例，能够定量分析组分分布的特性，能够有针对性的对组分分布的均匀性做出评价的。
技术方案：本发明的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，包括以下步骤：
(1)再生沥青混合料试件的制备；
(2)对试件的截面进行X射线扫描成像；
(3)对图像进行处理，其所以图像处理都是基于相应算法，进行编程自动处理，依次包括：图像增强、图像降噪、图像分割和图像后处理，得到每一单独组分在其横截面上的分布二值图；
(4)对分布二值图进行区块划分为两种子区域，并计算每个子区域的组分面积和占比；
(5)基于均匀性评价指标对不同组分分别分析在二维截面和竖直方向上的分布均匀性；
(6)根据均匀性评价结果，综合考虑各组分的分布状况确定相关生产工艺。
进一步的，所述步骤(1)中再生沥青混合料在制备过程中选用的新集料与旧集料存在密度差，选用前对其进行密度或投射性分析。
进一步的，所述步骤(2)中，考虑到识别精度，成像像素尺寸不大于0.1mm，试件扫描平面的垂直方向上间距不大于0.1mm。
进一步的，所述步骤(3)中图像增强包括但不限于：对比度拉伸、Gamma校正、直方图均衡、直方图规定化、使用滤波器；图像降噪采用中值滤波、均值滤波、维纳滤波结合图像质量进行处理，中值滤波降低椒盐噪声，均值滤波、维纳滤波等减少高斯噪声等其余图像干扰项。
进一步的，所述步骤(3)中的图像分割采用自动阈值算法，并将待分割图片进行子区域计算后叠加组合为整体，其中，所述阈值算法采用最大类间方差法。
进一步的，所述步骤(3)中的图像后处理采用二值化算法，将各组分图二值化，并编程实现消除微孔洞，针对微小孔洞和微小颗粒点进行填充和删减，形成稳定组分分布图。
进一步的，所述步骤(4)中区块划分方式采用径向分割和切向分割将二值图划分为两种相应的子区域；并采用数字化方式统计每个子区域中的组分含量及组分面积比；其中，切向分割角度根据所分割子区域面积确定，采用子区域面积为最大颗粒集料面积的2倍，此处切向分割一般是扇形，其分割角度在半径一定的情况下可由子区域面积唯一确定，即在面积确定的情况下，求扇形的角度；径向分割数目由子区域宽度确定，采用子区域宽度为最大粒径的1/2，其径向分割数目，在试件半径一定的情况下，除以子区域宽度即可求，具体数量关系与最大的半径有关。
进一步的，所述步骤(4)中组分面积比为：
式(1)中，Bij为i截面上子区域j中组分的面积，Sij为i截面上子区域j的面积，Aij为i截面上子区域j的组分面积比；
该截面上的组分面积比为：
式(2)中，Ai为截面i的整体组分面积比。
进一步的，步骤(5)所述组分在二维截面和竖直方向的均匀性评价指标分别为：二维截面：不均匀分布系数＝组分面积比的均方差/子区域的组分面积比均值；竖直方向：试件波动系数＝各截面间组分面积比的均方差/各截面组分面积比均值。
进一步的，所述步骤(5)组分在二维截面和竖直方向的均匀性评价模型包括；二维截面上，组分分布评价模型：
式(3)中
竖直方向上，组分在各截面间分布的均匀性评价模型为：
式(4)中
有益效果：与现有技术相比，本发明的优点为：该方法通过编制程序实现相关算法，能够精确识别再生沥青混合料内部各组分，建立相关均匀性评价模型，对识别出来的各组分进行评价，根据评价结果，分析相关生产工艺对再生沥青混合料内部各组分均匀性的影响，从而确定相关工艺；其方法快速、简单、精确，思路新颖，研究角度创新，能够有效地帮助相关研究的进行，同时对于实际工程，其方便、有效的特性，能带来巨大实际效益。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为本发明截面分区域阈值计算法；
图3为图形二维截面两种截面划分方式。
具体实施方式
下面结合附图对发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，包括以下步骤：
1、再生沥青混合料试件的制备
再生沥青混合料新料选取：测量所使用旧料中旧集料密度，常为玄武岩和石灰岩。选择与旧集料密度相差较大的集料，选用前对其进行密度或投射性分析，包括但不限于石英岩，白云石等，这里选用石英岩新沥青及其他添加剂采用待分析工程实际所需使用原料；
再生沥青混合料配合比设计与试件制作：根据马歇尔配合比设计方法、贝雷法、主骨料空隙填充方法、多级级配嵌挤法，进行集料级配曲线设计、最佳油石比、空隙率选择，完成配合比设计，并制作相应试件拌合时间取30s、90s、150s，拌合温度为180℃。
2、试件扫描
将待评价试样进行CT扫描，得到相应截面图，成像像素尺寸0.05mm，试件扫描平面的垂直方向上间距0.05mm。
3、图像处理
其所有图像处理都是基于相应算法，进行编程自动处理，将图像首先采用对比度拉伸、Gamma校正、直方图均衡、直方图规定化进行图像增强；对增强后的图像进行降噪处理，中值滤波降低椒盐噪声，均值滤波、维纳滤波等减少高斯噪声等其余图像干扰项；如图2所示，将降噪后的图像采用自动阈值算法进行图像阈值分割，具体为将待分析截面划分为多个圆环，针对每个子部分采用最大类间方差算法进行动态阈值确定，重复上述过程，并叠加，依次区分空隙、旧粗集料、新粗集料以及沥青胶浆，最后形成各组分在该截面上的分布图；最后采用二值化算法对图像进行后处理，将各组分图二值化，并编程实现消除微孔洞，针对微小孔洞和微小颗粒点进行填充和删减，形成稳定组分分布图，最后得到每一单独组分在其横截面上的分布二值图。
4、组分分布数值计算
对分布二值图进行区块划分为两种子区域，并计算每个子区域的组分面积和占比，用来衡量组分在平面上的分布特性。计算组分在平面上的不均匀分布系数和竖直方向上的试件波动系数；
如图3所示，采用径向分割和切向分割将二值图划分为两种相应的子区域；并采用数字化方式统计每个子区域中的组分含量及组分面积比；其中，切向分割角度根据所分割子区域面积确定，采用子区域面积为最大颗粒集料面积的2倍，径向分割数目由子区域宽度确定，采用子区域宽度为最大粒径的1/2。
设定i截面以及上面的j子区域
i截面上子区域j的组分面积比为：
式中，Bij为i截面上子区域j中组分的面积，Sij为i截面上子区域j的面积，Aij为i截面上子区域j的组分面积比。
i截面的整体组分面积比为：
5、均匀性评价指标分析
基于均匀性评价指标对不同组分分别分析在二维截面和竖直方向上的分布均匀性，各组分在二维截面和竖直方向的均匀性评价指标分别为：
二维截面：不均匀分布系数＝组分面积比的均方差/子区域的组分面积比均值；
竖直方向：试件波动系数＝各截面间组分面积比的均方差/各截面组分面积比均值
建立相关均匀性评价模型：
二维截面上，组分分布评价模型：
其中，
竖直方向上，组分在各截面间分布的均匀性评价模型为：
其中，
6均匀性评价
通过计算出的组分均匀性分布面积比，结合实际组分不同拌合时间的不同波动系数，定量衡量各组分在试件内部的分布均匀程度，能够为不同工艺条件提供指导。
以竖向波动系数为例，拌合30s、90s、150s时，空隙的竖向波动系数为0.276、0.223和0.177，旧集料的竖向波动系数为0.217、0.091、0.072，新集料的竖向波动系数为0.366、0.132、0.099，胶浆的竖向波动系数为0.196、0.059、0.065。
Claims (10)
1.一种评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)再生沥青混合料试件的制备；
(2)对试件的截面进行X射线扫描成像；
(3)对图像进行处理，依次包括：图像增强、图像降噪、图像分割和图像后处理，得到每一组分在其横截面上的分布二值图；
(4)对分布二值图进行区块划分为两种子区域，并计算每个子区域的组分面积和占比；
(5)基于均匀性评价指标对不同组分分别分析在二维截面和竖直方向上的分布均匀性。
2.根据权利要求1所述的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，其特征在于：所述步骤(1)中再生沥青混合料在制备过程中选用的新集料与旧集料存在密度差，选用前对其进行密度或投射性分析。
3.根据权利要求1所述的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，其特征在于：所述步骤(2)中的成像像素尺寸不大于0.1mm，试件扫描平面的垂直方向上间距不大于0.1mm。
4.根据权利要求1所述的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，其特征在于：所述步骤(3)中图像增强包括：对比度拉伸、Gamma校正、直方图均衡、直方图规定化、使用滤波器；图像降噪采用中值滤波、均值滤波、维纳滤波结合图像质量进行处理。
5.根据权利要求1所述的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，其特征在于：所述步骤(3)中的图像分割采用自动阈值算法，并将待分割图片进行子区域计算后叠加组合为整体，其中，所述阈值算法采用最大类间方差法。
6.根据权利要求1所述的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，其特征在于：所述步骤(3)中的图像后处理采用二值化算法，并编程实现消除微孔洞。
7.根据权利要求1所述的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，其特征在于：所述步骤(4)中区块划分方式采用径向分割和切向分割将二值图划分为两种相应的子区域；并采用数字化方式统计每个子区域中的组分含量及组分面积比。
8.根据权利要求1所述的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，其特征在于：所述步骤(4)中组分面积比为：
式(1)中，Bij为i截面上子区域j中组分的面积，Sij为i截面上子区域j的面积，Aij为i截面上子区域j的组分面积比；
该截面上的组分面积比为：
式(2)中，Ai为截面i的整体组分面积比。
9.根据权利要求1所述的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，其特征在于：所述步骤(5)中各组分在二维截面和竖直方向的均匀性评价指标分别为：
二维截面：不均匀分布系数＝组分面积比的均方差/子区域的组分面积比均值；
竖直方向：试件波动系数＝各截面间组分面积比的均方差/各截面组分面积比均值。
10.根据权利要求1所述的评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法，其特征在于：所述步骤(5)中各组分在二维截面和竖直方向的均匀性评价模型包括；
二维截面上，组分分布评价模型：
式(3)中
竖直方向上，组分在各截面间分布的均匀性评价模型为：
式(4)中
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810365322.4A CN108734699A (zh) | 2018-04-23 | 2018-04-23 | 一种评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810365322.4A CN108734699A (zh) | 2018-04-23 | 2018-04-23 | 一种评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108734699A true CN108734699A (zh) | 2018-11-02 |
Family
ID=63939147
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810365322.4A Pending CN108734699A (zh) | 2018-04-23 | 2018-04-23 | 一种评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108734699A (zh) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110208266A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-09-06 | 长沙理工大学 | 一种再生沥青混合料均匀性评价方法 |
| CN110398444A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-11-01 | 东南大学 | 基于移动滑块的沥青路面施工过程冷集料颗粒体系形态检测与级配预估方法 |
| CN110473225A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-19 | 哈尔滨工业大学 | 一种非均匀照度沥青混合料颗粒识别方法 |
| CN111426800A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-07-17 | 鞍钢股份有限公司 | 一种混料均匀评价方法 |
| CN111553886A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-08-18 | 哈尔滨工业大学 | 一种沥青混合料ct图像中颗粒的自适应识别方法 |
| CN111626529A (zh) * | 2019-02-27 | 2020-09-04 | 长沙理工大学 | 一种再生沥青混合料中rap分散程度评价方法 |
| CN112462040A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-03-09 | 湖北工业大学 | 混凝土二维随机骨料投放过程中的均匀性判别方法 |
| CN113008859A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-06-22 | 扬州大学 | 一种沥青砂浆中玄武岩纤维的分布均匀性评价方法 |
| CN113409270A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-09-17 | 深圳市宏申工业智能有限公司 | 一种粗骨料粒形级配分析方法、装置及系统 |
| CN113643316A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-12 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于ct图像的冷再生混合料新旧集料识别方法 |
| CN113791069A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-12-14 | 河海大学 | 一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法 |
| CN115861301A (zh) * | 2023-02-16 | 2023-03-28 | 山东百成新材料科技股份有限公司 | 用于改性沥青生产的多物料均匀性视觉评价方法 |
| CN116503845A (zh) * | 2023-06-25 | 2023-07-28 | 四川省交通勘察设计研究院有限公司 | 一种再生沥青混合料中的假骨料含量检测方法、系统及介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105806861A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-07-27 | 浙江大学 | 一种基于虚拟单轴贯入试验的沥青混合料均匀性评价方法 |
| CN107121440A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-09-01 | 阜阳师范学院 | 一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法 |
-
2018
- 2018-04-23 CN CN201810365322.4A patent/CN108734699A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105806861A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-07-27 | 浙江大学 | 一种基于虚拟单轴贯入试验的沥青混合料均匀性评价方法 |
| CN107121440A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-09-01 | 阜阳师范学院 | 一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| MANH TUAN NGUYEN 等: "《The State-of-Practice Reclaimed Asphalt Pavement in Vietnam》", 《2016 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON GREEN TECHNOLOGY AND SUSTAINABLE DEVELOPMENT》 * |
| 彭勇: "《一种基于数字图像处理技术的沥青混合料均匀性研究新方法》", 《公路交通科技》 * |
Cited By (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111626529B (zh) * | 2019-02-27 | 2023-07-25 | 长沙理工大学 | 一种再生沥青混合料中rap分散程度评价方法 |
| CN111626529A (zh) * | 2019-02-27 | 2020-09-04 | 长沙理工大学 | 一种再生沥青混合料中rap分散程度评价方法 |
| CN110208266B (zh) * | 2019-06-20 | 2021-08-17 | 长沙理工大学 | 一种再生沥青混合料均匀性评价方法 |
| CN110208266A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-09-06 | 长沙理工大学 | 一种再生沥青混合料均匀性评价方法 |
| CN110398444A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-11-01 | 东南大学 | 基于移动滑块的沥青路面施工过程冷集料颗粒体系形态检测与级配预估方法 |
| CN110398444B (zh) * | 2019-07-16 | 2022-04-08 | 东南大学 | 基于移动滑块的沥青路面施工过程冷集料颗粒体系形态检测与级配预估方法 |
| CN110473225B (zh) * | 2019-08-22 | 2023-06-06 | 哈尔滨工业大学 | 一种非均匀照度沥青混合料颗粒识别方法 |
| CN110473225A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-19 | 哈尔滨工业大学 | 一种非均匀照度沥青混合料颗粒识别方法 |
| CN111553886B (zh) * | 2020-04-09 | 2024-02-13 | 哈尔滨工业大学 | 一种沥青混合料ct图像中颗粒的自适应识别方法 |
| CN111553886A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-08-18 | 哈尔滨工业大学 | 一种沥青混合料ct图像中颗粒的自适应识别方法 |
| CN111426800A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-07-17 | 鞍钢股份有限公司 | 一种混料均匀评价方法 |
| CN112462040A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-03-09 | 湖北工业大学 | 混凝土二维随机骨料投放过程中的均匀性判别方法 |
| CN113008859A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-06-22 | 扬州大学 | 一种沥青砂浆中玄武岩纤维的分布均匀性评价方法 |
| CN113409270A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-09-17 | 深圳市宏申工业智能有限公司 | 一种粗骨料粒形级配分析方法、装置及系统 |
| CN113791069B (zh) * | 2021-07-26 | 2022-11-04 | 河海大学 | 一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法 |
| CN113791069A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-12-14 | 河海大学 | 一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法 |
| CN113643316A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-12 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于ct图像的冷再生混合料新旧集料识别方法 |
| CN115861301A (zh) * | 2023-02-16 | 2023-03-28 | 山东百成新材料科技股份有限公司 | 用于改性沥青生产的多物料均匀性视觉评价方法 |
| CN116503845A (zh) * | 2023-06-25 | 2023-07-28 | 四川省交通勘察设计研究院有限公司 | 一种再生沥青混合料中的假骨料含量检测方法、系统及介质 |
| CN116503845B (zh) * | 2023-06-25 | 2023-09-12 | 四川省交通勘察设计研究院有限公司 | 一种再生沥青混合料中的假骨料含量检测方法、系统及介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108734699A (zh) | 一种评价再生沥青混合料组分分布均匀性的方法 | |
| CN110118775A (zh) | 厂拌水泥稳定碎石骨料组成快速检测方法 | |
| Zhu et al. | Evaluation of optimum mixing conditions for rubberized asphalt mixture containing reclaimed asphalt pavement | |
| CN104931515B (zh) | 基于沥青混合料各组分相对密度的内部均匀性识别方法 | |
| CN105445160B (zh) | 一种沥青混合料的空隙特征及其提取方法 | |
| CN111650088B (zh) | 一种流态混凝土拌合物流变性能实时检测方法 | |
| Xing et al. | Mesostructured property of aggregate disruption in asphalt mixture based on digital image processing method | |
| Jiang et al. | Evaluation of aggregate packing based on thickness distribution of asphalt binder, mastic and mortar within asphalt mixtures using multiscale methods | |
| Lo Presti et al. | Laboratory mix design of asphalt mixture containing reclaimed material | |
| CN107807082B (zh) | 基于激光扫描的沥青混合料断面空隙的测定方法 | |
| CN103472077A (zh) | 一种短切碳纤维在硬化水泥浆体中的分散性检测方法 | |
| Aprile et al. | Classification of mineral inclusions in ancient ceramics: comparing different modal analysis strategies | |
| Yang et al. | An online detection system for aggregate sizes and shapes based on digital image processing | |
| CN108153947B (zh) | 一种基于软岩现场状态的崩解特征的描述方法 | |
| CN110375685A (zh) | 一种大空隙沥青混凝土冻融前后沥青膜厚变化量的测试方法 | |
| Shi et al. | Image processing of aggregate skeleton structure of asphalt mixture for aggregate uniformity quantification | |
| CN108181211A (zh) | 一种矿料粗集料复合几何特性的评价方法 | |
| KR101370496B1 (ko) | 복합매질로 이루어진 시편에 대한 X-ray CT 영상의 최소 단위에 존재하는 각 순수매질의 부피비 측정방법 | |
| Lin et al. | Study on meso-structural characteristics and homogeneity of asphalt mixture skeleton contacts | |
| Li et al. | Evaluating the homogeneity of the interval quality of asphalt pavement structure with X-ray computed tomography | |
| Hu et al. | A two-dimensional entropy-based method for detecting the degree of segregation in asphalt mixture | |
| CN111307070B (zh) | 基于数字图像处理对混凝土粗集料的棱角度测量方法 | |
| CN106568925A (zh) | 水泥乳化沥青砂浆厚度分析方法 | |
| CN109116002B (zh) | 一种路用粗集料棱角性量化方法 | |
| CN115170507B (zh) | 基于图像数据的注浆管表面缺陷检测方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20181102 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |