CN110907457A - 基于3d点云数据的集料形态特征检测系统及检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于道路工程材料检测设备领域，涉及一种基于3D点云数据的集料形态特征检测系统及检测方法，包括采集机构、处理机构以及显示单元；显示单元，用于显示和输入设定集料的采集参数；采集机构，用于放置集料并采集集料的3D点云坐标信息，并将所采集的3D点云坐标信息传输给处理机构；处理机构，接收采集机构所传输的3D点云坐标信息和显示单元所输入的采集参数，从3D点云坐标信息中提取、计算得出集料的形态特征参数，并根据采集参数对形态特征参数进行指标评价，通过显示单元显示出来。本发明对每个集料进行3D检测，不受光线影响，测试结果稳定、精度高，能够大批量检测，快速地对集料质量做出评价与优选，有效控制施工的质量。

Description

基于3D点云数据的集料形态特征检测系统及检测方法

技术领域

本发明属于道路工程材料检测设备领域，涉及一种基于3D点云数据的集料形态特征检测系统及检测方法。

背景技术

沥青路面在我国高速路网中占比90％以上，是高等级公路路面的一种主要结构形式。在沥青混合料中，集料的质量占比约为混合料的90％-95％，其性能状况显著影响着沥青路面的建设质量。然而，目前针对沥青路面的研究工作主要围绕沥青与沥青混合料，而关于集料性质的研究仍不够全面。长期以来道路工程研究者、集料加工行业以及交通行业管理部门对集料资源的利用及其性能影响缺乏必要的重视。

集料未能被高效利用是造成石材资源枯竭的关键因素。当前国内很少有大型的标准化石料厂，较多的是生产质量参差不齐的小规模个体经营户，生产设备简陋且生产者素质不高。国内的多数机制砂石企业没有根据各地资源和市场的特点选择矿址、确定生产规模、工艺流程和设备型号等。这些小的石料厂所用的碎石机基本是颚式破碎机和圆锥式破碎机，缺少冲击破整形设备和大型的除尘设备，生产出粉尘多、级配不稳定、针片状含量超标、少棱角等质量差的集料，给工程埋下了安全隐患。

根据现行集料实验规程，粗集料针片状含量大都采用游标卡尺法进行检测，人工检测反复枯燥，主管因素影响较大，准确性及效率偏低。现有技术一种粗集料针片状测定仪(公开号：CN108955601A)，公开了一种针片状含量测定装置，利用输入口的两个夹持端夹持待测集料，通过位移传感器获取集料尺寸信息来判断是否为针片状颗粒，但是对于集料数量较多时检测效率很低，不能进行大批量检测。现有技术一种粗集料针片状颗粒测定装置(公开号：CN105466820A)，公开了一种针片状颗粒快速判定装置，使用两块挡板对粗集料进行测量，使用挡板为测量工具，每次测量需要使用两次挡板，而且更换挡板方位时需要始终按压被测物体，不够简便，而且测量效率低，精度差。

随着计算机技术的发展，数字图像技术已经在各个科技和生产领域被广泛应用，开发基于图像处理技术的集料细观形态特征实时识别系统，对集料的几何特征，包括形状、棱角、表面纹理等重要性质进行表征，对集料的三维形态特征进行细观描述，建立基于集料形态特征的沥青路面施工质量控制体系，从而改善沥青路面的力学性能和路用性能已成为目前沥青路面重要的研究方向。现有技术粗集料图像采集与分析系统(公开号：CN208796258U)，公开了一种粗集料形态特征检测装置，但其检测局限于对于光线要求较高，需要采集图像时光线均匀，没有阴影；不能大批量检测，只能单颗多次检测，效率低；集料形态特征指标只能计算出具体数值，而不能用户自主修改参数范围并进行集料优选。现有技术一种基于数字图像分析技术的粗集料棱角性评价方法(公开号：CN106442231A)，公开了一种粗集料棱角性检测方法，但其检测局限于仅仅获取集料某一个面上的二维图像，无法全面表征粗集料的形态特征。

发明内容

为了克服现有集料检测光线要求较高、方法复杂、测量效率低、精度差、无法全面表征粗集料的形态特征的技术问题，本发明公开了一种基于3D点云数据的集料形态特征检测系统及检测方法，通过双目相机+线激光辅助定位的方式对每个集料进行连续检测得到3D点云坐标信息，不受光线影响，测试结果稳定、精度高，能够大批量检测，能计算出集料的形态参数。同时，本发明提出粗集料形态特征的评价，将集料的优化设计方案及其施工质量控制合理范围输入检测系统中并根据合理范围对计算出集料的形态参数进行评价，从集料形态特征的角度深入研究沥青混合料的路用性能，从而实现沥青路面施工质量的有效控制。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于3D点云数据的集料形态特征检测系统，包括依次相连的采集机构、处理机构以及显示单元；

显示单元，用于显示和输入设定集料的采集参数；

采集机构，用于放置集料并采集集料的3D点云坐标信息，并将所采集的3D点云坐标信息传输给处理机构；

处理机构，接收采集机构所传输的3D点云坐标信息和显示单元所输入的采集参数，从3D点云坐标信息中提取、计算得出集料的形态特征参数，并根据采集参数对形态特征参数进行指标评价，通过显示单元显示出来。

进一步的，所述采集机构包括箱体以及置于箱体内的采集组件以及直线滑台模组；所述采集组件置于直线滑台模组上方；当集料置于直线滑台模组上并随着直线滑台模组滑动时，采集组件固定并对通过其下方的直线滑台模组上的集料进行扫描并采集集料的3D点云坐标信息。

进一步的，所述采集组件包括双目相机以及置于双目相机上的线激光灯；所述双目相机固定在箱体上且位于直线滑台模组上方；所述双目相机对通过其下方的直线滑台模组上的集料进行扫描并采集集料的3D点云坐标信息。

进一步的，所述直线滑台模组包括一个密封的壳体，所述壳体内部设置底板，所述底板上分别设置依次连接的控制器、电机驱动器以及电机；所述底板上设置有与壳体外部相连通的电源接口；

所述底板上还设置有两个挡块且两个挡块通过滑动轴承相连；所述滑动轴承与电机相连；所述滑动轴承上设置沿滑动轴承的轴向滑动的第一滑块；

所述壳体上还设置有位于底板上方的导轨；所述导轨上设置有沿导轨的轴向滑动的第二滑块，第二滑块置于第一滑块的上方且与第一滑块相连；集料置于第二滑块上并随第二滑块在其轴向上滑动；

所述壳体上还设置有均与控制器相连的导轨启动按钮以及导轨暂停按钮；启动导轨启动按钮时，通过控制器控制电机驱动器驱动电机带动滑动轴承做直线运动，使得第一滑块在滑动轴承上滑动时能带动第二滑块以及第二滑块上的集料在导轨上同步滑动。

进一步的，所述直线滑台模组还包括置于第二滑块上的托盘；集料置于托盘上。

进一步的，所述箱体为框架结构，所述箱体的内设置有照明壁灯；所述箱体上分别设置有驱动USB接线、电源开关、电源插头以及散热孔；所述电源开关与电源插头相连；所述散热孔为多个。

一种基于3D点云数据的集料形态特征检测系统的检测方法，所述检测方法包括以下步骤：

1)将集料置于直线滑台模组上，接通采集机构的电源；

2)在显示单元上设置采集参数；

3)同时启动采集组件和直线滑台模组对集料进行连续扫描，采集组件基于视差原理对通过其下方的直线滑台模组上的集料进行扫描并采集得到集料的3D点云坐标信息，并将采集到的3D点云坐标信息传输给处理机构；

4)处理机构根据接收到的3D点云坐标信息，重构集料的3D轮廓图像，处理机构对重建的3D轮廓图像进行处理并在显示单元上显示出来，并从处理后的图像中得到集料外形轮廓的基本参数；

5)处理机构根据得到的基本参数，计算出集料的指标参数的综合指标数据，并将指标参数的综合指标数据在显示机构上显示；

6)处理机构根据步骤2)中设置的采集参数对步骤5)得到的指标参数的综合指标数据进行对比，并将对比结果在显示单元上显示。

进一步的，所述检测方法具体包括以下步骤：

1)将多颗集料分别置于托盘的棋盘格内，通过电源插头和电源接口分别接通箱体、摄像光源部件以及直线滑台模组的电源；

2)通过显示单元上的检测软件界面，输入集料采集过程的硬件参数以及软件参数；

3)启动位于采集组件下方的直线滑台模组，托盘随着第二滑块作直线滑动，此时双目相机对通过其下方托盘上的集料进行扫描，由于集料在托盘上间隔放置，且托盘处于直线滑动状态，能实现对集料进行连续扫描，双目相机连续采集得到多颗集料的3D点云坐标信息，将采集到的多颗集料的3D点云坐标信息依次传递给处理机构；

4)处理机构上安装的检测软件根据采集的多组集料的3D点云坐标信息，依次重构每颗集料的3D轮廓图像并逐一对3D轮廓图像进行处理分别得到每颗集料的二维2D二值图像并在显示单元上显示；检测软件从每颗集料二维的2D二值图像上依次提取出每颗集料的最大长度、最大宽度以及最大厚度，并计算每颗集料的周长以及面积；

5)检测软件根据得到的每颗集料的最大长度、最大宽度、最大厚度、周长和面积；依次计算出每颗集料的指标参数值，并对计算的多颗集料的指标参数值取平均值，得到多颗集料指标参数的综合数据值；

6)根据步骤2)中输入的软件参数，检测软件对步骤5)得到的同一批次的集料指标参数的综合数据值进行对比，对比结果在显示单元上显示；且指标值合格的集料处理机构会自动保存，便于剔除不合格集料，实现对合格集料质量的评价和优选。

进一步的，所述步骤2)中的硬件参数包括采集光线位置、采集曝光大小、采集机构运动参数；

软件参数为集料的指标参数评价范围，所述指标参数包括针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数，指标参数评价范围是根据集料的产地、岩性、集料针片状颗粒判定比例以及施工所要求的集料形态指标参数所做出的；

指标参数评价范围分别包括优、良、差三个等级的评价范围，用以实现对集料的分级评价，从集料形态特征的角度深入研究集料的路用性能，实现对施工质量的有效控制。

进一步的，所述指标参数的具体评价范围是：

所述针片状含量范围的根据《公路沥青路面施工技术规范》JTG F40-2004规定的范围进行评价；

所述轴向系数，其范围在1-1.5内为优；其范围在1.5-3内为良；其范围大于3则为差；

所述凸度，其范围大于0.9为优；其范围在0.7-0.9内为良；其范围小于0.7为差；

所述棱角参数，其范围大于1.5为优；其范围在0.9-1.5内为良；其范围小于0.9为差。

本发明的有益效果是：

1、本发明公开了一种基于3D点云数据的集料形态特征检测系统，通过双目相机+线激光辅助定位的方式对每个集料进行3D检测，基于视差原理实时采集激光线扫描集料空间的3D点云坐标信息，不受光线影响、检测结果稳定、精度高；同时通过设置直线滑台模组能够实现集料的大批量连续检测。

2、本发明通过处理机构上的检测软件根据获取集料的3D点云坐标信息并重构集料颗粒轮廓图形以及2D二值图像，提取出每颗集料颗粒的最大长度、最大宽度以及最大厚度，并计算集料的周长以及面积，进一步计算出集料的形态指标参数，检测结果精确度高。

3、本发明可以在显示单元的检测软件界面上输入集料的指标参数评价范围，并根据这些评价范围对实际计算出的集料指标参数进行评价，从而实现对检测的集料进行优选。

4、本发明中，指标参数评价范围是用户根据集料的产地、岩性、集料针片状颗粒判定比例以及施工所要求的集料形态指标参数所做出的，且指标参数评价范围分别包括优、良、差三个等级的评价范围，因此便于评价与集料力学特性、路用性能之间的关联，从集料形态特征的角度深入研究沥青混合料的路用性能，从而实现沥青路面施工质量的有效控制。

附图说明

图1为本发明提供的集料形态特征检测系统使用场景示意图；

图2为本发明提供的集料形态特征检测系统主体结构图；

图3为本发明提供的线激光+双目相机示意图；

图4为本发明直线滑台模组示意图；

图5为本发明直线导轨示意图；

图6是本发明提供的线激光+双目相机原理示意图；

图7为本发明提供的双目相机实物图及参数；

图8为实施例3中的针片状稳定状态示意图；

图9为实施例3中的等效椭球法示意图；

图10为实施例3中的外切多边形法示意图；

其中：

1-显示器；2-主机；3-箱体；4-插座；5-有机玻璃板；6-双目相机；61-相机固定螺丝；62-线激光灯；63-线激光固定槽；64-电线；65-相机固定板；7-照明壁灯；8-橡胶固定条；9-橡胶皮套；10-门；11-门把手；12-吸铁石门锁；13-地脚；14-导轨启动按钮；15-导轨暂停按钮；16-照明壁灯按钮；17-散热孔；18-电源开关；19-电源插头；20-驱动USB接线；21-直线滑台模组；211-电机212-控制器；212-控制器；213-电机驱动器；214-第一滑块；215-滑动轴承；216-电源接口；217-挡块；218-第二滑块；219-导轨；2110-底板；22-托盘。

具体实施方式

现结合附图以及实施例对本发明做详细的说明。

实施例1

本发明提供的基于3D点云数据的集料形态特征检测系统，包括依次相连的采集机构、处理机构以及显示单元；显示单元，用于显示和输入设定集料的采集参数；

采集机构，用于放置集料并采集集料的3D点云坐标信息，并将所采集的3D点云坐标信息传输给处理机构；

处理机构，接收采集机构所传输的3D点云坐标信息和显示单元所输入的采集参数，从3D点云坐标信息中提取、计算得出集料的形态特征参数，并根据采集参数对形态特征参数进行指标评价，通过显示单元显示出来。

参见图1，具体的，本实施例中，显示单元为显示器1，其分辨率为1920*1080；处理机构为主机2，主机2的配置为：CPU要求i5以上配置，带USB3.0接口，8G以上内存，64位操作系统，实施时，主机2上装有与检测系统相配套的检测软件，同时在显示器1上对给检测软件进行操作。

参见图2，本实施例中，包括箱体3、采集组件以及直线滑台模组21；采集组件置于箱体3内顶部；直线滑台模组21置于箱体3内底部；且采集组件从上方对其下方的直线滑台模组21进行扫描，通过视差原理采集直线滑台模组21上集料的3D点云坐标信息，同时采集组件置于箱体3内，箱体3密封使得采集过程不受光源的影响，采集的结果精确。

参见图2，本实施例提供的箱体3为框架结构，箱体为长方体框架结构，选用30mm*30mm的铝型材，有极高的强度，采用螺栓连接和连接件连接；底座选用铝合金型材，易于装配和拆卸，箱体3内的连接处设置橡胶固定条8保证箱体的密封稳定性；箱体3的外部四角处套装有橡胶皮套9；箱体3的侧面、顶面以及背面采用透明有机玻璃板5进行外包，厚度5mm；箱体3的正面设置门10，门10采用有机玻璃，厚度5mm，门10为双开设计，门10上设置吸铁石门锁12对门10进行锁定，门10上设置门把手11，门把手13为黑色，整个箱体3外形美观，且便于安装拆卸，不易破坏；箱体3底部设置有调整地脚13，用以调节箱体3以及箱体3内部各构件的水平位置；箱体3的内壁上设置有照明壁灯7箱体外壁上分别设置有驱动USB接线20、电源开关18、电源插头19以及散热孔17；散热孔17为多个，具体的散热孔17为三个。

参见图2以及图3，采集组件包括双目相机6以及置于双目相机6上的线激光灯62；双目相机6置于箱体3内顶部上，且通过双目相机6顶部设置的相机固定板65以及相机固定螺丝61将双目相机6固定在箱体内顶部处；双目相机6前表面上设置线激光固定槽63，线激光灯62通过线激光固定槽63设置在双目相机6上，线激光固定槽63上还设置有电线64，电线64与电源开关18相连。

具体的，参见图7，双目相机6的工作参数为，分辨率1536*2048，最高精度±0.2mm，基线距离160mm,对外接口USB3.0,最大工作距离10m，激光波长450nm，电压/功耗5V/6-6W，尺寸L*W*H＝234*60*85mm，重量0.75kg，输出数据X/Y/Z深度点云数据、深度图。

参见图2、图4以及图5，本实施例中，直线滑台模组21为一个密封的壳体，壳体为长方形壳体，壳体固定在箱体3的内底部平面上。

壳体内设置底板2110，底板2110上设置依次连接的控制器212、电机驱动器213以及电机211；底板2110上设置有与壳体外部相连通的电源接口216；底板2110上还设置两个挡块217为且两个挡块217之间通过滑动轴承215连接；滑动轴承215与电机211相连，电机211驱动滑动轴承215滑动；滑动轴承215上设置能沿滑动轴承215的轴向滑动的第一滑块214；壳体上表面上设置有置于滑动轴承215和挡块217上方的导轨219；导轨219上设置有能沿导轨219滑动的第二滑块218，第二滑块218置于第一滑块214的上方且与第一滑块214相连，具体的，壳体上表面开设有与滑动轴承215轴向长度相同的条形孔，导轨219恰好置于条形孔内，第二滑块置于导轨219上与壳体内部的第一滑动214相连同步滑动。

壳体的侧壁上设置有导轨启动按钮14、导轨暂停按钮15以及照明壁灯按钮16；且导轨启动按钮14、导轨暂停按钮15以及照明壁灯按钮16均通过电源插头19与电源连通，导轨启动按钮14以及导轨暂停按钮15均与控制器212相连，通过控制器212控制导轨的开启与关闭，启动导轨启动按钮14时，通过控制器212控制电机驱动器213驱动电机211带动滑动轴承215做直线运动，使得滑块214在滑动轴承215上滑动时能带动滑块218在导轨219上同步滑动，反之，可通过导轨暂停按钮15给出控制器212停止信号，控制导轨219的暂停；照明壁灯按钮16与箱体3内的照明壁灯7相连控制照明壁灯7的开关；直线滑台模组21还包括置于第二滑块218上的托盘22；

具体的，本实施例中，直线滑台模组21采用选用摄影专用直线滑台模组，电机211选用步进电机，电机驱动器213为步进电机驱动器；由同步带直线滑台(导轨219和滑动轴承215组成的部分)、步进电机211、步进电机驱动器213、控制器212组成运动及控制部件，进行高速直线运动控制，运行顺滑，速度快且可调节；整个直线滑台模组21采用铝型材全密封结构，保证内部不进异物，滑块不松动，运行更加稳定。直线滑台模组21的参数为：直线有效行程600mm，最大水平负载30kg，最高速度15kg时460mm/s；底板2110，材质为6061-T6，厚度为5mm，承重极佳；托盘22，尺寸500mm*500mm*3mm，采用铝合金材料，质量为2.1kg，表面画10*10棋盘格，每个格子尺寸50*50mm为不可发生镜面反射材质。

实施例2

一种基于3D点云数据的集料形态特征检测系统的检测方法，包括以下步骤：

1)将集料置于直线滑台模组21上，接通采集机构的电源；

具体的是，将多颗集料分别置于托盘的棋盘格内，通过电源插头和电源接口分别接通箱体、摄像光源部件以及直线滑台模组的电源；

2)在显示单元上设置采集参数；

具体的是，通过显示单元上的检测软件界面，输入集料采集过程的硬件参数以及软件参数；

具体的，步骤2)中的硬件参数包括采集光线位置、采集曝光大小、采集机构运动参数；软件参数为集料的指标参数评价范围，指标参数评价范围分别包括优、良、差三个等级的评价范围，用以实现对集料整体特征的分级评价，从集料形态特征的角度深入研究集料的路用性能，实现对施工质量的有效控制；指标参数包括针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数，指标参数评价范围是根据集料的产地、岩性、集料针片状颗粒判定比例以及施工所要求的集料形态指标参数所做出的；

3)同时启动采集组件和直线滑台模组21对集料进行连续扫描，采集组件基于视差原理对通过其下方的直线滑台模组21上的集料进行扫描并采集得到集料的3D点云坐标信息，并将采集到的3D点云坐标信息传输给处理机构；

具体的是，启动位于采集组件下方的直线滑台模组21，托盘22随着第二滑块218作直线滑动，此时双目相机6对通过其下方托盘22上的集料进行扫描，由于集料在托盘上间隔放置，且托盘22处于直线滑动状态，能实现对集料进行连续扫描，双目相机6基于视差原理，连续采集得到多颗集料的3D点云坐标信息，将采集到的多颗集料的3D点云坐标信息依次传递给处理机构；

4)处理机构根据接收到的3D点云坐标信息，重构集料的轮廓图形并在显示单元上显示出来，处理机构从重构的轮廓图形中得到集料外形轮廓的基本参数；

具体的是，处理机构上安装的检测软件根据采集的多组集料的3D点云坐标信息，依次重构每颗集料的3D轮廓图像并逐一对3D轮廓图像进行处理分别得到每颗集料二维的2D二值图像并在显示单元上显示；检测软件从每颗集料二维的2D二值图像上依次提取出每颗集料的最大长度、最大宽度以及最大厚度，并计算每颗集料的周长以及面积；

5)处理机构根据得到的基本参数，计算出集料的指标参数的综合指标数据，并将指标参数的综合指标数据在显示机构上显示；

具体的是，检测软件根据得到的每颗集料的最大长度、最大宽度、最大厚度、周长和面积；依次计算出每颗集料的指标参数值，并对计算的多颗集料的指标参数值取平均值，得到多颗的集料指标参数的综合数据值；

6)处理机构根据步骤2)中设置的采集参数对步骤5)得到的指标参数的综合指标数据进行对比，并将对比结果在显示单元上显示。

具体的是，根据步骤2)中输入的软件参数，检测软件对步骤5)得到的同一批次的集料指标参数的综合数据值进行对比，对比结果在显示单元上显示；且指标值合格的集料处理机构会自动保存，便于剔除不合格集料，实现对合格集料质量的评价和优选。

本实施例中，在显示器上的打开硬件设置对话框设置硬件参数，将激光线束框选在正中间，曝光大小设置成200，滑台速度设置成14m/s，眼睛高度设置成400mm，每秒帧数500，激光线偏移方向正向(或反向)，翻转(或垂直)图像；直线滑台模组21的速度为15kg时460mm/s；

本实施例中，在显示器上的打开软件设置对话框设置软件参数，软件参数包括针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数，其评价等级标准如表1和表2所示。

1)针片状含量

粗集料颗粒的最大长度方向与最小厚度方向的尺寸之比大于3倍的颗粒为针片状颗粒—参考《公路工程集料试验规程》JTG E42-2005

表1 针片状含量范围—参考《公路沥青路面施工技术规范》JTG F40-2004

2)轴向系数、凸度以及棱角参数(三个参数均为用户自定义)

表2 轴向系数、凸度以及棱角参数评价等级

指标	优	良	差
				轴向系数	1-1.5	1.5-3	大于3
凸度	大于0.9	0.7-0.9	小于0.7
				棱角参数	大于1.5	0.9-1.5	小于0.9

本实施例中，检测软件为自主编程开发的与检测系统相互配套的检测软件，检测软件的主要功能包括参数设定功能、图形处理功能、参数提取功能、指标计算功能、指标参数对比评价功能以及优选功能。实施时，整个检测软件安装在主机上，并在终端显示器上进行操作，打开软件，在参数设定界面输入采集过程的硬件参数和指标合理范围，检测过程中，检测软件根据检测系统采集的3D点云坐标信息重构出集料轮廓的形貌图形并在显示器上显示出来，图形经处理得到集料二维坐标下的2D二值图像，并从这些图像中提取出集料坐标的基本参数，包括最大长度、最大宽度、最大厚度，并计算出集料的周长以及面积；并通过检测软件中的指定公式，计算出集料的指标参数值，包括针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数；然后根据输入的指标参数评价范围进行对比分级评价，本检测软件能对集料的图片进行处理提取基本参数进行计算并能根据实际的施工情况对指标参数进行评价优选，为施工质量的有效控制提供优选方案。

本实施例中，通过门把手11打开透明的有机玻璃门10，通过插座4分别接通设备电源19、显示器1和主机2电源，将设备驱动USB接线20与主机2连接，然后打开电源开关18通过电线64点亮线激光灯62，进而启动检测软件完成设备驱动安装(驱动只需安装一次，后续不需要重复安装)；其次，通过照明壁灯按钮16打开照明壁灯7，方便将同一批次，粒径在2.36-31.5mm的粗集料摆放在托盘22上，集料颗粒之间保证有10mm间距，位于托盘边缘的集料距离边缘间隙10mm。

参见图6，本实施例中，步骤3)中，启动导轨启动按钮14，同一批次的集料颗粒均匀置于直线滑台模组21上的托盘22内，托盘22随着滑动组件21在导轨219上直线滑动过程中，线激光灯62发出垂直向下的线激光对集料进行实时扫描，同时利用双目相机6产生的视差(视差就是从有一定距离的两个点上观察同一个目标所产生的方向差异)对滑动通过其下方的集料进行扫描并采集得到集料的3D云坐标信息，根据这些3D云坐标信息进行集料轮廓图形的重构处理(得到集料二维2D值图像)、基本参数的提取、指标参数的计算，得到集料指标参数的综合数据值；在紫色激光线全部扫描完集料后点击软件停止检测按钮，同时按导轨暂停按钮15使导轨停止，等待结果输出。

输出的结果包括界面结果及后台结果；界面上显示2D二值图像以及3D图像，针片状含量的数值不合格的，在2D的二值图像中以红色突出显示，轴向系数、凸度以及棱角参数分为优、良、差三个等级且分别以绿色、橘色、紫色突出显示，每种颜色生成一张2D二值图像，便于剔除不合格集料。单击某个集料图像，界面右侧显示轴向系数、凸度和棱角参数的数值；后台自动生成文件夹保存4张2D二值图像，带有最大长度、最大宽度和最大厚度的单颗集料二值图像，以及每颗集料的形态指标参数数据表和综合指标值数据表。

实施例3

本实施例中，选取采用本发明提供的检测系统对粒径在4.75-9.5mm之间的100颗集料进行检测及指标评价。

1、打开检测软件，在显示器上设置采集参数

(1)硬件参数

曝光大小设置成200，滑台速度设置成14m/s，眼睛高度设置成400mm，每秒帧数500；

(2)软件参数

用户根据沥青集料以及施工方案，对针片状颗粒判定比例以及形态指标的合格范围的软件参数进行设置，以满足工程应用的要求，本实施例中，及那个表1和表2中列出的针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数评价等级标准输入软件参数中。

2、检测及指标参数计算

将粒径在4.75-9.5mm内的集料进行评价，选取100颗集料均匀分布在托盘上的10个棋盘格子内，接通集料机构的电源，开始检测过程，连续采集到5组集料的3D云坐标信息。

检测软件对连续采集到100颗集料的3D云坐标信息，主机依次进行处理，并将结果在显示器上显示。具体是，主机上的检测软件对采集机构采集到的100颗集料的3D点云坐标信息进行依次重构，得到每颗集料的三维轮廓图像，同时对重构的三维轮廓图像进行处理，得到每颗集料二维坐标下的2D二值图像，从这些2D二值图像中提取每颗集料的三维立体尺寸，包括最大长度L，最大宽度w及最大厚度t，计算每颗集料二维图像的面积和周长；检测软件根据得到的每颗集料的最大长度L、最大宽度w、最大厚度t、面积和周长这些基本参数，计算出每颗集料的针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数；本实施例中，共得到100颗集料的2D二值图像以及计算出100颗集料的针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数指标参数值，然后取100颗集料的平均值，得到100颗集料的综合指标参数值，根据表1和表2输入的评价指标同一批次集料的整体特征进行评价。

本实施例中，参见图8、图9以及图10，集料的针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数指标参数的具体计算方法如下：

1)针片状含量

如图8所示，通过图像识别技术从重构的3D集料轮廓图像中得到集料二维坐标下的2D二值图像，确定最大长度L、最大宽度w和最大厚度t，(t<w<L)。

将L/t>＝3的颗粒筛选出来作为针片状颗粒，计算针片状颗粒体积Vi和所有集料总体积V，体积计算采用切八边形进行计算，则针片状含量Qe＝Vi/V×100(通过质量和密度计算针片状含量的算法和体积算法相同)。

2)轴向系数(A)

如图9所示，通过图像识别技术从重构的3D集料轮廓图像中得到集料的一个2D二值图像，基于等效椭圆法的指标、它表征颗粒的针片状大小，轴向系数越大，颗粒的针状性越大.它反映了集料颗粒宏观整体的状态和特征。计算式为：

A＝L/W (1)

式中：L为颗粒等效椭圆的长轴；W为颗粒等效椭圆的短轴。

3)凸度(CR)

如图9所示，通过图像识别技术从重构的3D集料轮廓图像中得到集料的一个2D二值图像，通过图像识别计算出某个颗粒的实际面积S_A，也可以将其外切多边形的面积S_C计算出来。凸度即是这两个量比值的平方根，其计算式为：

4)棱角参数(AP)

外切多边形周长P_C与等效椭圆周长P_E之比值的平方，它同样可表征颗粒的棱角特性，其值越大，表明颗粒棱角性越丰富。计算式为：

本实施例中，检测软件计算出100颗集料的针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数指标参数值，然后取100颗集料的平均值，得到如表3所示的综合指标值。

表3 粒径在4.75-9.5mm内100颗集料综合指标值

3、结果输出及评价

本实施例中，计算的结果在输出时，包括界面结果及后台结果，界面上显示每颗集料的2D二值图像，单击某个集料图像，界面右侧显示轴向系数、凸度、棱角参数的数值；同时指标参数合格在显示器显示立即在后台自动生成文件夹保存，指标参数不合格，则在显示器上显示。

检测软件将计算出集料的针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数的综合指标值，与输入的软件参数评价等级范围(表1和表2中的范围)进行对比，然后得出评价结果，并在显示器1上的检测软件界面进行显示，具体如下：

(1)针片状含量为3.91％

根据输入的针片状含量评价范围，当集料粒径小于9.5mm，对于一级公路表层来说，针片状含量不大于18，其他层次来说，针片状含量不大于20％，因此，本实施例中，100颗集料的针片状含量综合指标值合格；

(2)轴向系数为0.96

根据输入的轴向系数评价范围，轴向系数在1-1.5内为优，并以绿色在显示单元上显示；轴向系数在1.5-3内为良，并以橘色在显示单元上显示；轴向系数大于3则为差，并以紫色在显示单元上显示；因此，本实施例中，100颗集料，其轴向系数的综合指标值接近1，因此为优，并以绿色在显示器上显示；

(3)凸度为2.03

根据输入的凸度评价范围，凸度大于0.9为优，以绿色在显示单元上显示；凸度在0.7-0.9内为良，以橘色在显示单元上显示；凸度小于0.7为差，以紫色在显示单元上显示；因此，本实施例中，100颗集料，其凸度的综合指标值为优，并以绿色在显示器上显示；

(4)棱角参数为0.97

根据输入的棱角参数评价范围，棱角参数大于1.5为优，以绿色在显示单元上显示；棱角参数在0.9-1.5内为良，以橘色在显示单元上显示；棱角参数小于0.9为差，以紫色在显示单元上显示。因此，本实施例中，100颗集料，其棱角参数综合指标值为良，并以橘色在显示器上显示。

用户根据这些显示的不合格集料信息，方便剔除不合格的集料，为施工做出指向，从集料形态特征的角度深入研究沥青混合料的路用性能，从而实现沥青路面施工质量的有效控制。

实施例4

与实施例3不同的是，本实施例中，对粒径在9.5-13.2mm之间的集料进行检测评价，取100颗粒径在9.5-13.2mm之间的集料。

本实施例中，检测软件计算出100颗集料的针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数指标参数值，然后取100颗集料的平均值，得到表4所示的综合指标值。

表4 粒径在9.5-13.2mm内100颗集料综合指标值

根据表1和表2对表6中的结果对比评价，结果如下：

(1)针片状含量为2.01％

根据输入的针片状含量评价范围，当集料粒径大于9.5mm，对于一级公路表层来说，针片状含量不大于12，其他层次来说，针片状含量不大于15％，因此，本实施例中，100颗集料的针片状含量综合指标值合格；

(2)轴向系数为0.96，根据输入的轴向系数评价范围，轴向系数在1-1.5内为优，并以绿色在显示单元上显示；因此，本实施例中，100颗集料，其轴向系数的综合指标值接近1，因此为优，并以绿色在显示器上显示；

(3)凸度为1.88，根据输入的凸度评价范围，凸度大于0.9为优，以绿色在显示单元上显示；因此，本实施例中，100颗集料，其凸度的综合指标值为优，并以绿色在显示器上显示；

(4)棱角参数为0.97，根据输入的棱角参数评价范围，棱角参数在0.9-1.5内为良，以橘色在显示单元上显示；因此，本实施例中，100颗集料，其棱角参数综合指标值为良，并以橘色在显示器上显示。

实施例5

与实施例3不同的是，本实施例中，对粒径在13.2-16mm之间的集料进行检测评价，实施时，选取100颗粒径在13.2-16mm之间的集料。

本实施例中，检测软件计算出100颗集料的针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数指标参数值，然后取100颗集料的平均值，得到如表5所示的综合指标值。

表5 粒径在13.2-16mm内100颗集料综合指标值

根据表1和表2对表6中的结果对比评价，结果如下：

(1)针片状含量为2.54％

根据输入的针片状含量评价范围，当集料粒径大于9.5mm，对于一级公路表层来说，针片状含量不大于12，其他层次来说，针片状含量不大于15％，因此，本实施例中，100颗集料的针片状含量综合指标值合格；

(2)轴向系数为0.97，其轴向系数的综合指标值接近1，因此为优，并以绿色在显示器上显示；

(3)凸度为1.92，根据输入的凸度评价范围，本实施例中，凸度的综合指标值为优，并以绿色在显示器上显示；

(4)棱角参数为0.96，根据输入的棱角参数评价范围，本实施例中，棱角参数综合指标值为良，并以橘色在显示器上显示。

实施例6

与实施例3不同的是，本实施例中，对粒径在16-19mm之间的集料进行检测评价，实施时，选取100颗粒径在16-19mm之间的集料。

本实施例中，检测软件计算出100颗集料的针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数指标参数值，然后取100颗集料的平均值，得到如表6所示的综合指标值。

表6 粒径在16-19mm内100颗集料综合指标值

根据表1和表2对表6中的结果对比评价，结果如下：

(1)针片状含量为0.97％

根据输入的针片状含量评价范围，当集料粒径大于9.5mm，对于一级公路表层来说，针片状含量不大于12，其他层次来说，针片状含量不大于15％，因此，本实施例中，集料的针片状含量综合指标值合格；

(2)轴向系数为0.96，其轴向系数的综合指标值接近1，因此为优，并以绿色在显示器上显示；

(3)凸度为1.75，根据输入的凸度评价范围，本实施例中，凸度的综合指标值为优，并以绿色在显示器上显示；

(4)棱角参数为0.97，根据输入的棱角参数评价范围，本实施例中，棱角参数综合指标值为良，并以橘色在显示器上显示。

本发明提供的检测系统，部首光源的限制，能连续检测多颗集料的3D云标信息，通过3D云坐标信息，通过检测软件得到多颗集料的指标参数，进一步的到集料的指标参数综合值，并对其进行评价，从集料形态特征的角度深入研究沥青混合料的路用性能，从而实现沥青路面施工质量的有效控制，为施工做出指向。

以上实施例只对本发明具有示例性的作用，而不具有任何限制性的作用，本领域的技术人员在本发明的基础上做出的任何非实质性的修改，都落在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于3D点云数据的集料形态特征检测系统，其特征在于：包括依次相连的采集机构、处理机构以及显示单元；

显示单元，用于显示和输入设定集料的采集参数；

采集机构，用于放置集料并采集集料的3D点云坐标信息，并将所采集的3D点云坐标信息传输给处理机构；

处理机构，接收采集机构所传输的3D点云坐标信息和显示单元所输入的采集参数，从3D点云坐标信息中提取、计算得出集料的形态特征参数，并根据采集参数对形态特征参数进行指标评价，通过显示单元显示出来。

2.根据权利要求1所述的基于3D点云数据的集料形态特征检测系统，其特征在于：所述采集机构包括箱体(3)以及置于箱体(3)内的采集组件以及直线滑台模组(21)；所述采集组件置于直线滑台模组(21)上方；当集料置于直线滑台模组(21)上并随着直线滑台模组(21)滑动时，采集组件固定并对通过其下方的直线滑台模组(21)上的集料进行扫描并采集集料的3D点云坐标信息。

3.根据权利要求2所述的基于3D点云数据的集料形态特征检测系统，其特征在于：所述采集组件包括双目相机(6)以及置于双目相机(6)上的线激光灯(62)；所述双目相机(6)固定在箱体(3)上且位于直线滑台模组(21)上方；所述双目相机(6)对通过其下方的直线滑台模组(21)上的集料进行扫描并采集集料的3D点云坐标信息。

4.根据权利要求2所述的基于3D点云数据的集料形态特征检测系统，其特征在于：所述直线滑台模组(21)包括一个密封的壳体，所述壳体内部设置底板(2110)，所述底板(2110)上分别设置依次连接的控制器(212)、电机驱动器(213)以及电机(211)；所述底板(2110)上设置有与壳体外部相连通的电源接口(216)；

所述底板(2110)上还设置有两个挡块(217)且两个挡块(217)通过滑动轴承(215)相连；所述滑动轴承(215)与电机(211)相连；所述滑动轴承(215)上设置沿滑动轴承(215)的轴向滑动的第一滑块(214)；

所述壳体上还设置有位于底板(2110)上方的导轨(219)；所述导轨(219)上设置有沿导轨(219)的轴向滑动的第二滑块(218)，第二滑块(218)置于第一滑块(214)的上方且与第一滑块(214)相连；集料置于第二滑块(218)上并随第二滑块(218)在其轴向上滑动；

所述壳体上还设置有均与控制器(212)相连的导轨启动按钮(14)以及导轨暂停按钮(15)；启动导轨启动按钮(14)时，通过控制器(212)控制电机驱动器(213)驱动电机(211)带动滑动轴承(215)做直线运动，使得第一滑块(214)在滑动轴承(215)上滑动时能带动第二滑块(218)以及第二滑块(218)上的集料在导轨(219)上同步滑动。

5.根据权利要求4所述的基于3D点云数据的集料形态特征检测系统，其特征在于：所述直线滑台模组还包括置于第二滑块(218)上的托盘(22)；集料置于托盘(22)上。

6.根据权利要求2所述的基于3D点云数据的集料形态特征检测系统，其特征在于：所述箱体(3)为框架结构，所述箱体(3)的内设置有照明壁灯(7)；所述箱体上分别设置有驱动USB接线(20)、电源开关(18)、电源插头(19)以及散热孔(17)；所述电源开关(18)与电源插头(19)相连；所述散热孔(17)为多个。

7.一种如权利要求1-6任一所述的基于3D点云数据的集料形态特征检测系统的检测方法，其特征在于：所述检测方法包括以下步骤：

1)将集料置于直线滑台模组(21)上，接通采集机构的电源；

2)在显示单元上设置采集参数；

3)同时启动采集组件和直线滑台模组(21)对集料进行连续扫描，采集组件基于视差原理对通过其下方的直线滑台模组(21)上的集料进行扫描并采集得到集料的3D点云坐标信息，并将采集到的3D点云坐标信息传输给处理机构；

4)处理机构根据接收到的3D点云坐标信息，重构集料的3D轮廓图像，处理机构对重建的3D轮廓图像进行处理并在显示单元上显示出来，并从处理后的图像中得到集料外形轮廓的基本参数；

5)处理机构根据得到的基本参数，计算出集料的指标参数的综合指标数据，并将指标参数的综合指标数据在显示机构上显示；

6)处理机构根据步骤2)中设置的采集参数对步骤5)得到的指标参数的综合指标数据进行对比，并将结果在显示单元上显示。

8.根据权利要求7所述的基于3D点云数据的集料形态特征检测方法，其特征在于：所述检测方法具体包括以下步骤：

1)将多颗集料分别置于托盘(22)的棋盘格内，通过电源插头和电源接口分别接通箱体、摄像光源部件以及直线滑台模组的电源；

2)通过显示单元上的检测软件界面，输入集料采集过程的硬件参数以及软件参数；

3)启动位于采集组件下方的直线滑台模组(21)，托盘(22)随着第二滑块(218)作直线滑动，此时双目相机(6)对通过其下方托盘(22)上的集料进行扫描，由于集料在托盘上间隔放置，且托盘(22)处于直线滑动状态，能实现对集料进行连续扫描，双目相机(6)连续采集得到多颗集料的3D点云坐标信息，将采集到的多颗集料的3D点云坐标信息依次传递给处理机构；

4)处理机构上安装的检测软件根据采集的多组集料的3D点云坐标信息，依次重构每颗集料的3D轮廓图像并逐一对3D轮廓图像进行处理分别得到每颗集料二维的2D二值图像并在显示单元上显示；检测软件从每颗集料二维的2D二值图像上依次提取出每颗集料的最大长度、最大宽度以及最大厚度，并计算每颗集料的周长以及面积；

5)检测软件根据得到的每颗集料的最大长度、最大宽度、最大厚度、周长和面积；依次计算出每颗集料的指标参数值，并对计算的多颗集料的指标参数值取平均值，得到多颗集料指标参数的综合数据值；

6)根据步骤2)中输入的软件参数，检测软件对步骤5)得到的同一批次的集料指标参数的综合数据值进行对比，对比结果在显示单元上显示；且指标值合格的集料处理机构会自动保存，便于剔除不合格集料，实现对合格集料质量的评价和优选。

9.根据权利要求8所述的基于3D点云数据的集料形态特征检测方法，其特征在于：所述步骤2)中的硬件参数包括采集光线位置、采集曝光大小、采集机构运动参数；

软件参数为集料的指标参数评价范围，所述指标参数包括针片状含量、轴向系数、凸度以及棱角参数，指标参数评价范围是根据集料的产地、岩性、集料针片状颗粒判定比例以及施工所要求的集料形态指标参数所做出的；

指标参数评价范围分别包括优、良、差三个等级的评价范围，用以实现对集料的分级评价，从集料形态特征的角度深入研究集料的路用性能，实现对施工质量的有效控制。

10.根据权利要求9所述的基于3D点云数据的集料形态特征检测方法，其特征在于：所述指标参数的具体评价范围是：

所述针片状含量范围的根据《公路沥青路面施工技术规范》JTG F40-2004规定的范围进行评价；

所述轴向系数，其范围在1-1.5内为优；其范围在1.5-3内为良；其范围大于3则为差；

所述凸度，其范围大于0.9为优；其范围在0.7-0.9内为良；其范围小于0.7为差；

所述棱角参数，其范围大于1.5为优；其范围在0.9-1.5内为良；其范围小于0.9为差。

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