CN108846825A - 一种基于图像处理技术的沥青混合料性能评价方法 - Google Patents

一种基于图像处理技术的沥青混合料性能评价方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108846825A
CN108846825A CN201810369641.2A CN201810369641A CN108846825A CN 108846825 A CN108846825 A CN 108846825A CN 201810369641 A CN201810369641 A CN 201810369641A CN 108846825 A CN108846825 A CN 108846825A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
asphalt
performance
core sample
asphalt mixture
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
Application number
CN201810369641.2A
Other languages
English (en)
Inventor
胡昌斌
蒋振梁
方月
马宏岩
王丽娟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fuzhou University
Original Assignee
Fuzhou University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fuzhou University filed Critical Fuzhou University
Priority to CN201810369641.2A priority Critical patent/CN108846825A/zh
Publication of CN108846825A publication Critical patent/CN108846825A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

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
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/38—Concrete; Lime; Mortar; Gypsum; Bricks; Ceramics; Glass
    • G01N33/383—Concrete or cement
    • 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
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • 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

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)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Ceramic Engineering (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于图像处理技术的沥青混合料性能评价方法，首先获取沥青混合料芯样断面图像；接着对步骤S1获得的端面图像进行二值图像获取：对沥青混合料芯样断面图像依次进行灰度图像获取、灰度图像去燥、灰度图像均衡化、图像填充、Ostu阈值分割、以及图像开运算；最后沥青混合料性能评价参数测量与沥青混合料性能评价：基于步骤S2的二值图像，进行图像特征参数提取，并进行评价指标的计算，进而判断其性能。本发明能够能够快速高效的分析计算并判断沥青混合料性能。

Description

一种基于图像处理技术的沥青混合料性能评价方法
技术领域
本发明涉及沥青混合料技术性能和图像处理技术领域，特别是一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法。
背景技术
随着沥青路面在国内外道路上的不断应用，对于沥青混合料的研究不断深入，其性能评价参数应运而生，且新的检测方法不断更替，其中无损检测作为最前沿的方法之一，得到了工程与科研人员较为广泛的关注。但其成本昂贵，且检测指标与性能评价参数相互转换较为困难，相比较而言，钻孔取芯检测是一种简单、直观的检测手段，可以以较小的破损为代价通过对路面芯样进行一系列的试验分析，实现对整个路面结构性能和沥青混合料性能的评价。
传统对芯样检测的方法上，如抽提法、排水法等，耗时耗力，污染环境，对人体有害，并且得依靠大量试验数据来保证其准确性，进而判断其性能。随着图像处理技术被引入沥青混合料研究领域，由于其处理信息能力快速、高效、准确等特点，被广泛使用。
沥青混合料是一种典型的多相多成分体系，不同的相态和成分通过图像表征出来信息是不同的。不同的图像形式，通过不同的信息表征出沥青混合料参数。对于沥青混合料而言，沥青、骨料、空隙等信息在灰度图像中通过不同的灰度级表征出来，利用不同的灰度级信息分析及计算，可以得到沥青混合料相关参数，因此，基于图像处理的沥青混合料性能评价具有较好的可操作性与研究前景。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法,本发明能够能够快速高效的分析计算并判断沥青混合料性能。
本发明采用以下方案实现：一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：获取沥青混合料芯样断面图像；即使用一种沥青混合料芯样断面图像获取装置，通过控制芯样旋转速度即扫描速度，获得识别度较高的芯样断面图像；
步骤S2：对步骤S1获得的端面图像进行二值图像获取：对沥青混合料芯样断面图像依次进行灰度图像获取、灰度图像去燥、灰度图像均衡化、图像填充、Ostu阈值分割、以及图像开运算；所述灰度图像获得，通过Matlab软件及其图像处理程序代码对所述芯样断面图像进行灰度化处理，所述图像去噪对所述灰度图像进行噪声消除；所述灰度图像均衡化用以使灰度图像更加清晰；所述图像填充对聚合物相的内部空白部分进行填充；所述Ostu阈值分割用以计算分割阈值；所述图像开运算，对分割后的图像进行开运算(即先腐蚀后膨胀，其次数可根据需要确定)，即可获得所述二值图像；
其中，所述灰度图像去噪用以去除沥青混合料中对宏观性能影响几乎不计的微小颗粒，一般为小于1.18mm以下颗粒，进而减小对沥青混合料特征参数提取的影响。在灰度图像中，深灰色表示沥青，浅灰色表示集料，深黑色表示空隙，通过设定不同的阈值，得到不同的二值图像，进而分析计算得到不同的特征参数。所述图像开运算，对二值图像先腐蚀后膨胀，可以消除细小的物体，在纤细点处分离物体，平滑较大物体的边界时不明显的改变其面积。
步骤S3：沥青混合料性能评价参数测量与沥青混合料性能评价：基于步骤S2的二值图像，进行图像特征参数提取，并进行评价指标的计算，进而判断其性能。即基于上述二值图像，通过Image Pro Plus 软件进行图像特征参数提取，获得沥青混合料的均匀性、级配、空隙率、油石比、压实度以及离析等参数，通过沥青混合料特征参数，进而判断沥青混合料的性能。
进一步地，所述步骤S1中的沥青混合料芯样断面图像的存储格式为BMP。
进一步地，步骤S2中，采用MATLAB软件进行对沥青混合料芯样断面图像依次进行灰度图像获取、灰度图像去燥、灰度图像均衡化、图像填充、Ostu阈值分割、以及图像开运算。
进一步地，步骤S3中，采用Image Pro Plus软件进行图像特征参数提取。
进一步地，所述图像特征参数包括形状面积、等效多边形面积、分形维数、等效圆直径、等效矩形的高与宽、圆度、集料相对X轴与 Y轴的惯量、集料的坐标、各个集料颗粒等效椭圆的主轴与水平方向的夹角。
进一步地，所述评价指标的计算包括：
沥青混合颗粒形状表征指标，即圆度：R，为图像特征参数之一，采用Image ProPlus软件自带计算方式计算；
集料与沥青边界表征指标，即分形维数，为图像特征参数之一，采用Image ProPlus软件自带计算方式计算；
沥青混合料分散性表征指标：采用下式计算：其中，Si为各分区沥青混合料颗粒的面积；
沥青混合料均匀性表征指标：I，采用下式计算：I＝Ix/Iy，其中，Ix与Iy为集料相对X轴与Y轴的惯量；
沥青混合料空隙率：VV，采用下式计算：VV＝A1/A0，其中，A1为空隙面积，A0为总面积；
沥青与集料质量之比：Ra，采用下式计算：Ra＝A2/A0，其中，A2为沥青面积；
集料各级粒径颗粒的分配情况：即集料颗粒直径在最大等效圆直径与最小等效圆直径范围内的属于某一档集料面积占比；
沥青混合料骨料转动惯量的峰值：Imax，采用下式计算： Imax＝(Ix+Iy)max
沥青混合料各档集料颗粒分布状态：S，采用下式计算：
Sx＝∑ki×Six；
Sy＝∑ki×Siy；
Six＝Ain×yi；
Siy＝Ain×xi；
其中，Sx、Sy为各档集料对X、Y的静距，ki为各档集料的加权比重；Six、Siy为截面上第i档集料对X、Y轴的静距，Ain为第i档集料第n个颗粒面积，xi、yi为第i个颗粒的横纵坐标；
沥青混合料压实度：α，由提取的图像特征参数直接得到。
进一步地，所述步骤S1中，采用一种沥青混合料芯样断面图像获取装置获取沥青混合料芯样断面图像：
所述沥青混合料芯样断面图像获取装置包括承载模块、图像采集模块、显示模块、调节模块、电源模块；所述承载模块包括旋转电机以及与其相连的旋转平台，所述旋转平台用以连接和带动一托盘旋转，所述托盘上承载有沥青混合料芯样，所述旋转平台上设置有称重传感器以及速度传感器；所述称重传感器、速度传感器、旋转电机与一单片机电性相连；所述图像采集模块包括扫描仪，所述扫描仪的扫描方向正对所述托盘上方区域；所述扫描仪与所述单片机电性相连；所述显示模块包括指示灯与显示屏；所述指示灯、显示屏与所述单片机电性相连；所述调节模块包括功率调节按钮、开机按钮、扫描按钮；所述功率调节按钮所述单片机与所述旋转电机电性相连，用以控制所述旋转电机的功率；所述开机按钮通过所述单片机与所述称重传感器、所述速度传感器、旋转电机电性相连；所述扫描按钮与所述扫描仪电性相连；所述电源模块与所述单片机、旋转电机、称重传感器、速度传感器、扫描仪、指示灯、显示屏相连接；
其中，所述速度传感器包括线速度传感器，用以采集所述沥青混合料芯样的旋转线速度；所述扫描仪为带无线传输模块的无线扫描仪；所述无线扫描仪通过无线网络与智能移动终端相连。所述扫描仪通过一导轨固定，通过导轨控制扫描仪与所述托盘的相对距离，用以适应不同大小直径的沥青混合料芯样。
特别的，上述图像采集装置的使用方法包括以下步骤：
步骤S1：将待扫描的沥青混合料芯样放置在所述托盘上，根据沥青混合料芯样的直径大小设置所述扫描仪的位置；
步骤S2：通过开机按钮开启装置，所述称重传感器测量待测沥青混合料芯样的重量，所述旋转电机开始旋转，所述速度传感器实时测量托盘的旋转速度；所述显示屏上实时显示当前待测沥青混合料芯样的重量与旋转速度；
步骤S3：通过功率调节按钮调节旋转电机的功率，并通过所述显示屏实时显示当前旋转电机的功率；
步骤S4：若当前旋转速度为匀速，指示灯为绿色，若当前旋转速度不匀速，则指示灯为红色；当指示灯为绿色时，通过扫描按钮控制扫描仪开始工作，对所述待测沥青混合料芯样进行扫描；
步骤S5：所述扫描仪将实时扫描图像保存并传输至智能移动终端进行保存。
本发明能够快速实时地获取沥青混合料芯样断面图像，能够保证图像具有足够的清晰度，通过Matlab软件及其图像处理程序代码对图像进行灰度化处理，Ostu法阈值分割及图像的膨胀腐蚀等一系列图像处理技术，以期获得信息量效果最佳的灰度化图，进而获得二值图像，通过Image Pro Plus软件对二值图像中的像素进行分析计算，获取沥青混合料的空隙率、均匀性、油石比、压实度、级配等体积参数，通过比对现有技术中的相关标准，进而判断沥青混合料施工状态、力学、材料等性能。
与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明是一种成套的基于图像处理技术的沥青混合料性能评价方法；能够保证获得的沥青混合料芯样断面图像在钻孔取芯后就可扫描获取，做到了随取随扫，且图像清晰，减少了运输中的碰撞等外界因素对沥青混合料芯样的影响；本发明能够保证获得灰度图像和二值图像中的特征参数信息与实际图像较为吻合；能够快速高效的分析计算并判断沥青混合料性能。
附图说明
图1为本发明实施例的图像采集装置示意图。
图2为本发明实施例的方法流程示意图。
图3为本发明实施例的二值图像分析示意图。
图4为本发明实施例的matlab中图像处理代码。
图中：1为箱体，2为旋转电机，3为按钮区，4为显示屏，5为指示灯，6为旋转平台，7为托盘，8为待测沥青混合料芯样，9为扫描仪， 10为导轨。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
如图2、图3所示，本实施例提供了一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：获取沥青混合料芯样断面图像；即使用一种沥青混合料芯样断面图像获取装置，通过控制芯样旋转速度即扫描速度，获得识别度较高的芯样断面图像；
步骤S2：对步骤S1获得的端面图像进行二值图像获取：对沥青混合料芯样断面图像依次进行灰度图像获取、灰度图像去燥、灰度图像均衡化、图像填充、Ostu阈值分割、以及图像开运算；所述灰度图像获得，通过Matlab软件及其图像处理程序代码对所述芯样断面图像进行灰度化处理，所述图像去噪对所述灰度图像进行噪声消除；所述灰度图像均衡化用以使灰度图像更加清晰；所述图像填充对聚合物相的内部空白部分进行填充；所述Ostu阈值分割用以计算分割阈值；所述图像开运算，对分割后的图像进行开运算(即先腐蚀后膨胀，其次数可根据需要确定)，即可获得所述二值图像；
其中，所述灰度图像去噪用以去除沥青混合料中对宏观性能影响几乎不计的微小颗粒，一般为小于1.18mm以下颗粒，进而减小对沥青混合料特征参数提取的影响。在灰度图像中，深灰色表示沥青，浅灰色表示集料，深黑色表示空隙，通过设定不同的阈值，得到不同的二值图像，进而分析计算得到不同的特征参数。所述图像开运算，对二值图像先腐蚀后膨胀，可以消除细小的物体，在纤细点处分离物体，平滑较大物体的边界时不明显的改变其面积。
步骤S3：沥青混合料性能评价参数测量与沥青混合料性能评价：基于步骤S2的二值图像，进行图像特征参数提取，并进行评价指标的计算，进而判断其性能。即基于上述二值图像，通过Image Pro Plus 软件进行图像特征参数提取，获得沥青混合料的均匀性、级配、空隙率、油石比、压实度以及离析等参数，通过沥青混合料特征参数，进而判断沥青混合料的性能。
在本实施例中，所述步骤S1中的沥青混合料芯样断面图像的存储格式为BMP。
在本实施例中，步骤S2中，采用MATLAB软件进行对沥青混合料芯样断面图像依次进行灰度图像获取、灰度图像去燥、灰度图像均衡化、图像填充、Ostu阈值分割、以及图像开运算。部分源代码如图4 所示。
在本实施例中，步骤S3中，采用Image Pro Plus软件进行图像特征参数提取。
在本实施例中，所述图像特征参数包括形状面积、等效多边形面积、分形维数、等效圆直径、等效矩形的高与宽、圆度、集料相对X 轴与Y轴的惯量、集料的坐标、各个集料颗粒等效椭圆的主轴与水平方向的夹角。
在本实施例中，所述评价指标的计算包括：
沥青混合颗粒形状表征指标，即圆度：R，为图像特征参数之一，采用Image ProPlus软件自带计算方式计算；
集料与沥青边界表征指标，即分形维数，为图像特征参数之一，采用Image ProPlus软件自带计算方式计算；
沥青混合料分散性表征指标：采用下式计算：其中，Si为各分区沥青混合料颗粒的面积；
沥青混合料均匀性表征指标：I，采用下式计算：I＝Ix/Iy，其中，Ix与Iy为集料相对X轴与Y轴的惯量；
沥青混合料空隙率：VV，采用下式计算：VV＝A1/A0，其中，A1为空隙面积，A0为总面积；
沥青与集料质量之比：Ra，采用下式计算：Ra＝A2/A0，其中，A2为沥青面积；
集料各级粒径颗粒的分配情况：即集料颗粒直径在最大等效圆直径与最小等效圆直径范围内的属于某一档集料面积占比；
沥青混合料骨料转动惯量的峰值：Imax，采用下式计算： Imax＝(Ix+Iy)max
沥青混合料各档集料颗粒分布状态：S，采用下式计算：
Sx＝∑ki×Six；
Sy＝∑ki×Siy；
Six＝Ain×yi；
Siy＝Ain×xi；
其中，Sx、Sy为各档集料对X、Y的静距，ki为各档集料的加权比重；Six、Siy为截面上第i档集料对X、Y轴的静距，Ain为第i档集料第n个颗粒面积，xi、yi为第i个颗粒的横纵坐标；
沥青混合料压实度：α，由提取的图像特征参数直接得到。
具体的，在本实施例中，特征参数见表1，评价指标见表2，基于上述图像特征参数与评价指标，可判别沥青混合料的均匀性好坏，级配，空隙率、油石比、压实度情况以及离析情况等，进而判断沥青混合料的性能。
表1
表2
如图1所示，在本实施例中，所述步骤S1中，采用一种沥青混合料芯样断面图像获取装置获取沥青混合料芯样断面图像：
所述沥青混合料芯样断面图像获取装置包括承载模块、图像采集模块、显示模块、调节模块、电源模块；所述承载模块包括旋转电机 2以及与其相连的旋转平台6，所述旋转平台用以连接和带动一托盘 7旋转，所述托盘上承载有沥青混合料芯样8，所述旋转平台上设置有称重传感器以及速度传感器；所述称重传感器、速度传感器、旋转电机与一单片机电性相连；所述图像采集模块包括扫描仪9，所述扫描仪的扫描方向正对所述托盘上方区域；所述扫描仪与所述单片机电性相连；所述显示模块包括指示灯与显示屏；所述指示灯5、显示屏 4与所述单片机电性相连；所述调节模块包括功率调节按钮、开机按钮、扫描按钮，三个按钮均设置在按钮区3；所述功率调节按钮所述单片机与所述旋转电机电性相连，用以控制所述旋转电机的功率；所述开机按钮通过所述单片机与所述称重传感器、所述速度传感器、旋转电机电性相连；所述扫描按钮与所述扫描仪电性相连；所述电源模块与所述单片机、旋转电机、称重传感器、速度传感器、扫描仪、指示灯、显示屏相连接；
其中，所述速度传感器包括线速度传感器，用以采集所述沥青混合料芯样的旋转线速度；所述扫描仪为带无线传输模块的无线扫描仪；所述无线扫描仪通过无线网络与智能移动终端相连。所述扫描仪通过一导轨10固定，通过导轨控制扫描仪与所述托盘的相对距离，用以适应不同大小直径的沥青混合料芯样。整个装置固定在一箱体1中。
特别的，在本实施例中，上述图像采集装置的使用方法包括以下步骤：
步骤S1：将待扫描的沥青混合料芯样放置在所述托盘上，根据沥青混合料芯样的直径大小设置所述扫描仪的位置；
步骤S2：通过开机按钮开启装置，所述称重传感器测量待测沥青混合料芯样的重量，所述旋转电机开始旋转，所述速度传感器实时测量托盘的旋转速度；所述显示屏上实时显示当前待测沥青混合料芯样的重量与旋转速度；
步骤S3：通过功率调节按钮调节旋转电机的功率，并通过所述显示屏实时显示当前旋转电机的功率；
步骤S4：若当前旋转速度为匀速，指示灯为绿色，若当前旋转速度不匀速，则指示灯为红色；当指示灯为绿色时，通过扫描按钮控制扫描仪开始工作，对所述待测沥青混合料芯样进行扫描；
步骤S5：所述扫描仪将实时扫描图像保存并传输至智能移动终端进行保存。
在本实施例中，所述图像采集模块采用支持苹果、安卓、Win8 系统的无线便携式扫描仪。分辨率大于等于600dpi，分辨率越高，获得图像越清晰。开启扫描仪装置上的WiFi无线功能，不需要任何无线网络连接器，便可将手机或平板通过app应用软件直接连接至扫描仪进行扫描与存档，做到既扫即看。免除拉线的烦恼，使用地点更加灵活不受约束。
本实施例能够快速实时地获取沥青混合料芯样断面图像，能够保证图像具有足够的清晰度，通过Matlab软件及其图像处理程序代码对图像进行灰度化处理，Ostu法阈值分割及图像的膨胀腐蚀等一系列图像处理技术，以期获得信息量效果最佳的灰度化图，进而获得二值图像，通过Image Pro Plus软件对二值图像中的像素进行分析计算，获取沥青混合料的空隙率、均匀性、油石比、压实度、级配等体积参数，通过比对现有技术中的相关标准，进而判断沥青混合料施工状态、力学、材料等性能。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (7)

1.一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：获取沥青混合料芯样断面图像；
步骤S2：对步骤S1获得的端面图像进行二值图像获取：对沥青混合料芯样断面图像依次进行灰度图像获取、灰度图像去燥、灰度图像均衡化、图像填充、Ostu阈值分割、以及图像开运算；
步骤S3：沥青混合料性能评价参数测量与沥青混合料性能评价：基于步骤S2的二值图像，进行图像特征参数提取，并进行评价指标的计算，进而判断其性能。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法，其特征在于：所述步骤S1中的沥青混合料芯样断面图像的存储格式为BMP。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法，其特征在于：步骤S2中，采用MATLAB软件进行对沥青混合料芯样断面图像依次进行灰度图像获取、灰度图像去燥、灰度图像均衡化、图像填充、Ostu阈值分割、以及图像开运算。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法，其特征在于：步骤S3中，采用Image Pro Plus软件进行图像特征参数提取。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法，其特征在于：所述图像特征参数包括形状面积、等效多边形面积、分形维数、等效圆直径、等效矩形的高与宽、圆度、集料相对X轴与Y轴的惯量、集料的坐标、各个集料颗粒等效椭圆的主轴与水平方向的夹角。
6.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法，其特征在于：所述评价指标的计算包括：
沥青混合颗粒形状表征指标，即圆度：R，为图像特征参数之一，采用Image Pro Plus软件自带计算方式计算；
集料与沥青边界表征指标，即分形维数，为图像特征参数之一，采用Image Pro Plus软件自带计算方式计算；
沥青混合料分散性表征指标：采用下式计算：其中，Si为各分区沥青混合料颗粒的面积；
沥青混合料均匀性表征指标：I，采用下式计算：I＝Ix/Iy，其中，Ix与Iy为集料相对X轴与Y轴的惯量；
沥青混合料空隙率：VV，采用下式计算：VV＝A1/A0，其中，A1为空隙面积，A0为总面积；
沥青与集料质量之比：Ra，采用下式计算：Ra＝A2/A0，其中，A2为沥青面积；
集料各级粒径颗粒的分配情况：即集料颗粒直径在最大等效圆直径与最小等效圆直径范围内的属于某一档集料面积占比；
沥青混合料骨料转动惯量的峰值：Imax，采用下式计算：Imax＝(Ix+Iy)max
沥青混合料各档集料颗粒分布状态：S，采用下式计算：
Sx＝∑ki×Six；
Sy＝∑ki×Siy；
Six＝Ain×yi；
Siy＝Ain×xi；
其中，Sx、Sy为各档集料对X、Y的静距，ki为各档集料的加权比重；Six、Siy为截面上第i档集料对X、Y轴的静距，Ain为第i档集料第n个颗粒面积，xi、yi为第i个颗粒的横纵坐标；
沥青混合料压实度：α，由提取的图像特征参数直接得到。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的沥青混合料性能评价方法，其特征在于：所述步骤S1中，采用一种沥青混合料芯样断面图像获取装置获取沥青混合料芯样断面图像：
所述沥青混合料芯样断面图像获取装置包括承载模块、图像采集模块、显示模块、调节模块、电源模块；所述承载模块包括旋转电机以及与其相连的旋转平台，所述旋转平台用以连接和带动一托盘旋转，所述托盘上承载有沥青混合料芯样，所述旋转平台上设置有称重传感器以及速度传感器；所述称重传感器、速度传感器、旋转电机与一单片机电性相连；所述图像采集模块包括扫描仪，所述扫描仪的扫描方向正对所述托盘上方区域；所述扫描仪与所述单片机电性相连；所述显示模块包括指示灯与显示屏；所述指示灯、显示屏与所述单片机电性相连；所述调节模块包括功率调节按钮、开机按钮、扫描按钮；所述功率调节按钮所述单片机与所述旋转电机电性相连，用以控制所述旋转电机的功率；所述开机按钮通过所述单片机与所述称重传感器、所述速度传感器、旋转电机电性相连；所述扫描按钮与所述扫描仪电性相连；所述电源模块与所述单片机、旋转电机、称重传感器、速度传感器、扫描仪、指示灯、显示屏相连接；
其中，所述速度传感器包括线速度传感器，用以采集所述沥青混合料芯样的旋转线速度；所述扫描仪为带无线传输模块的无线扫描仪；所述无线扫描仪通过无线网络与智能移动终端相连。所述扫描仪通过一导轨固定，通过导轨控制扫描仪与所述托盘的相对距离，用以适应不同大小直径的沥青混合料芯样。
CN201810369641.2A 2018-04-24 2018-04-24 一种基于图像处理技术的沥青混合料性能评价方法 Pending CN108846825A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810369641.2A CN108846825A (zh) 2018-04-24 2018-04-24 一种基于图像处理技术的沥青混合料性能评价方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810369641.2A CN108846825A (zh) 2018-04-24 2018-04-24 一种基于图像处理技术的沥青混合料性能评价方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108846825A true CN108846825A (zh) 2018-11-20

Family

ID=64212170

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810369641.2A Pending CN108846825A (zh) 2018-04-24 2018-04-24 一种基于图像处理技术的沥青混合料性能评价方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108846825A (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110457729A (zh) * 2019-05-17 2019-11-15 陕西飞机工业（集团）有限公司 半封闭结构钢热处理零件的优化方法、装置及轴类零件
CN112485253A (zh) * 2020-11-16 2021-03-12 扬州大学 玄武岩纤维沥青混合料中纤维最佳长度组合比的确定方法
CN113034459A (zh) * 2021-03-19 2021-06-25 扬州大学 一种基于ct图像的沥青混合料空隙分布的确定方法
CN113051647A (zh) * 2021-03-30 2021-06-29 阜阳师范大学 基于三维纹理模型的路面集料分布均匀性评价方法及系统
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
CN113884430A (zh) * 2021-09-27 2022-01-04 重庆科技学院 一种基于图像识别的金属腐蚀程度的综合评价方法及装置
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
CN116819050A (zh) * 2023-06-26 2023-09-29 河南安祐中路桥工程有限公司 混凝土搅拌匀质度检测系统及其检测方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101153850A (zh) * 2006-09-30 2008-04-02 长安大学 一种沥青混合料的检测方法及系统
CN102706803A (zh) * 2012-06-26 2012-10-03 哈尔滨工业大学 通过数字图像检测沥青粘附性等级的方法
CN106226311A (zh) * 2016-09-13 2016-12-14 福州大学 一种沥青混合料芯样断面图像获取装置及方法
CN206002449U (zh) * 2016-09-13 2017-03-08 福州大学 一种沥青混合料芯样断面图像获取装置
CN106651896A (zh) * 2016-09-30 2017-05-10 南京航空航天大学 沥青混合料的ct图像的材质分类方法
CN107341794A (zh) * 2017-06-27 2017-11-10 重庆交通大学 沥青混合料摊铺均匀性实时检测方法
CN107784646A (zh) * 2017-09-29 2018-03-09 长安大学 一种路用集料的自适应检测方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101153850A (zh) * 2006-09-30 2008-04-02 长安大学 一种沥青混合料的检测方法及系统
CN102706803A (zh) * 2012-06-26 2012-10-03 哈尔滨工业大学 通过数字图像检测沥青粘附性等级的方法
CN106226311A (zh) * 2016-09-13 2016-12-14 福州大学 一种沥青混合料芯样断面图像获取装置及方法
CN206002449U (zh) * 2016-09-13 2017-03-08 福州大学 一种沥青混合料芯样断面图像获取装置
CN106651896A (zh) * 2016-09-30 2017-05-10 南京航空航天大学 沥青混合料的ct图像的材质分类方法
CN107341794A (zh) * 2017-06-27 2017-11-10 重庆交通大学 沥青混合料摊铺均匀性实时检测方法
CN107784646A (zh) * 2017-09-29 2018-03-09 长安大学 一种路用集料的自适应检测方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴松勤: "《市政工程资料管理与表格填写范例》", 31 May 2015, 中国建材工业出版社 *
孙立军: "《沥青路面结构行为学》", 31 May 2013, 同济大学出版社 *
潘艳珠: "基于数字图像处理技术的沥青混合料级配离析评价方法", 《万方数据知识服务平台》 *
焦丽亚: "基于图像技术的沥青混合料细观结构研究进展", 《万方数据知识服务平台》 *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110457729A (zh) * 2019-05-17 2019-11-15 陕西飞机工业（集团）有限公司 半封闭结构钢热处理零件的优化方法、装置及轴类零件
CN110457729B (zh) * 2019-05-17 2023-04-14 陕西飞机工业（集团）有限公司 半封闭结构钢热处理零件的优化方法、装置及轴类零件
CN112485253A (zh) * 2020-11-16 2021-03-12 扬州大学 玄武岩纤维沥青混合料中纤维最佳长度组合比的确定方法
CN113034459A (zh) * 2021-03-19 2021-06-25 扬州大学 一种基于ct图像的沥青混合料空隙分布的确定方法
CN113051647A (zh) * 2021-03-30 2021-06-29 阜阳师范大学 基于三维纹理模型的路面集料分布均匀性评价方法及系统
CN113051647B (zh) * 2021-03-30 2024-04-23 阜阳师范大学 基于三维纹理模型的路面集料分布均匀性评价方法及系统
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
CN113884430A (zh) * 2021-09-27 2022-01-04 重庆科技学院 一种基于图像识别的金属腐蚀程度的综合评价方法及装置
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
CN116819050A (zh) * 2023-06-26 2023-09-29 河南安祐中路桥工程有限公司 混凝土搅拌匀质度检测系统及其检测方法
CN116819050B (zh) * 2023-06-26 2024-04-09 河南安祐中路桥工程有限公司 混凝土搅拌匀质度检测系统及其检测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108846825A (zh) 一种基于图像处理技术的沥青混合料性能评价方法
CN110118775B (zh) 厂拌水泥稳定碎石骨料组成快速检测方法
Mora et al. Particle size distribution analysis of coarse aggregate using digital image processing
CN108277720A (zh) 沥青搅拌站骨料级配在线检测、防溢料控制方法及系统
Vavrik et al. Calculating air voids at specified number of gyrations in Superpave gyratory compactor
CN114266989A (zh) 一种混凝土拌合物和易性测定方法和装置
CN101033944A (zh) 适于远程监控的混凝土裂缝宽度测量仪及测量方法
CN107655796A (zh) 一种建筑用砂细度模数快速测定方法
Wightman et al. A quantitative image analysis method for characterizing mixtures of granular materials
CN107807082A (zh) 基于激光扫描的沥青混合料断面空隙的测定方法
CN110202697B (zh) 混凝土搅拌装置及其控制方法
CN110361427A (zh) 一种基于介电特性的沥青混合料级配评价方法
CN110687090A (zh) 移动窗口光谱角制图算法及乳粉非定向筛查方法
CN206002449U (zh) 一种沥青混合料芯样断面图像获取装置
Partl et al. Gyratory compaction analysis with computer tomography
Hariadi et al. Development of leaf area meter using open cv for smartphone application
CN116989335A (zh) 一种垃圾入炉焚烧前在线跟踪分析方法及系统
CN106226311A (zh) 一种沥青混合料芯样断面图像获取装置及方法
Rezaei et al. Simple laboratory method for measuring pavement macrotexture: pavement cores and aggregate image measurement system
CN115493959A (zh) 一种烧结矿在线自动试验方法
CN115876661A (zh) 一种基于三维探地雷达图像的沥青路面空隙率评价方法
CN217878853U (zh) 油墨混合均匀性检测的智能检测装置
CN107389511A (zh) 一种作物种籽表型测量方法及便携装置
CN114283133A (zh) 一种基于最邻近分析的沥青混合料均匀性评价方法
CN108387418B (zh) 全自动沥青混合料均匀性测试仪器及测试方法

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20181120