CN113791069A - 一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，属于公路工程沥青混合料均匀性检测领域。首先将沥青混合料圆柱体试件进行切割，获取试件截面图像；然后基于数字图像处理技术，截取圆形图像中的最大内接正方形，并将该正方形等面积划分为16个单元格；计算每个单元格中集料占各个单元格的面积比例Pm，同时按沥青混合料的配比和各组分的密度计算集料面积占比的理论值P0；以集料面积比偏差率的平均值，作为均匀性评价指标H值，评价沥青混合料的均匀性。相比其他方法，本发明提出的基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，不仅所需的均为常规仪器，成本低；而且操作便捷，计算结果也更准确。

Description

一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法
技术领域
本发明涉及一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，属于公路工程沥青混合料均匀性检测领域。
背景技术
沥青混合料是由集料，沥青，矿粉和空隙等组成的多相复合材料，其性能主要由材料的组成比例决定。因此在制备沥青混合之前需通过配合比设计确定出最佳的级配和油石比，但人们往往忽略了混合料内部的均匀性同样至关重要。众多研究表明，沥青混合料不均匀会导致沥青路面在碾压成型后体积指标分布差异很大，在行车荷载作用下容易产生水损害，降低路面的服役寿命，从而加速路面的早期破坏。
沥青混合料的均匀性是各组分均匀性的综合体现，其中集料均匀性起主导作用。传统的均匀性评价方法主要有目测法，铺砂法和密度法，这些宏观检测方法精度和效率低，不能满足研究的高精度和智能化发展要求。新兴的沥青混合料均匀性评价方法有探地雷达、热成像、激光断面仪、CT扫描法，但是这些方法需要配备专门的仪器，成本较高。
数字图像处理(DIP)技术可以从二维图像中准确地提取沥青混合料内部结构信息，已逐渐应用于评价沥青混合料的均匀性。Tashman等人将混合料截面图像分为内外两个区域，提出以区域集料平均直径差以评价混合料的均匀性。吴文亮和Liu等人则是将旋转压实试件截面图像按扇形进行等面积区域划分，采用集料占扇形面积比的变异系数为指标，定量评价沥青混合料的均匀性。郭乃胜等人将马歇尔试件的横截面图像按环形进行区域划分，考虑沥青混合料中各组分权重，提出了单层截面和单一试件的均匀性评价指标。李雪连等人基于环形结合扇形的区域划分方法，提出了集料均匀性指标，可以囊括径向和法向的均匀性。目前采用DIP技术研究沥青混合料的均匀性，大多直接对圆形截面图像进行扇形或是环形划分，不仅操作较为复杂，而且并没有考虑到试件在成型过程中外边缘本就存在的不均匀性，或是在切割过程中边缘集料极易脱落造成的误差。
发明内容
解决的技术问题：针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，操作便捷，成本低，而且避免了圆形截面外边缘集料不均匀或脱落造成的误差，使计算结果更准确。
技术方案：一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，该方法包括以下步骤：
步骤A：采用室内成型或者现场取芯的方式获取沥青混合料圆柱体试件，将圆柱体试件沿径向切割出4等份，切割3次，每次切割得到2个圆形的横截面，每个试件获得6个横截面；
步骤B：采用数码相机对每个横截面进行拍摄，获取试件圆形横截面图像，通过MATLAB软件对图像进行处理，获得二值化图像，二值化图像中白色部分为集料，黑色部分包含沥青砂浆和空隙；
步骤C：采用图像处理软件从每个处理后的圆形横截面图像中截取最大内接正方形，然后进一步将该正方形划分为4×4个面积相等的单元格；
步骤D：计算每个单元格中集料占各个单元格的面积比例Pm，同时按沥青混合料的配比和各组分的密度计算集料面积占比的理论值P0，P0计算公式如式(1)：
Figure BDA0003179972930000031
式(1)中，pi，pp，pb分别为各档集料，矿粉和沥青在混合料中的质量比例，％；ρi，ρp，ρb分别为各档集料，矿粉和沥青的相对密度；n为集料的档数；VV为混合料的空隙率，％；
步骤E：接着计算集料面积比偏差率的平均值，作为均匀性评价指标H值，计算公式如式(2)，H值越小，说明混合料的均匀性越好；反之，则混合料的均匀性越差，
Figure BDA0003179972930000032
式(2)中，96为所有单元格的数量。
作为优选，所述步骤A中圆柱体试件直径为150mm。
作为优选，所述步骤B中拍摄横截面时相机的拍摄高度统一，以保证截面图像的大小一致。
作为优选，所述步骤B中图像二值化的操作包括以下步骤：
步骤B1.采用Photoshop图像处理软件先将原图像中的圆形试件截面裁剪出来，避免无关的背景信息对后续处理的干扰；
步骤B2.然后通过依次调用MATLAB软件中的rgb2gray、adpmedian和im2bw函数，分别对图像进行灰度化，降噪及二值化处理；
步骤B3.然后调用imfill和imdilate函数进行形态学处理，消除集料中的黑点及毛边，将集料信息完整地提取出来。
作为优选，根所述步骤B2中二值化的最佳阈值是基于OSTU法确定的，采用的为Matlab中的graythresh函数。
作为优选，所述步骤C中的最大内接正方形为其外接圆形截面图像中的任意一个，边长为106mm。
有益效果：本发明基于图像处理技术，截取截面图像的最大内接正方形进行进一步的方形区域划分，并集料面积比与理论值的偏差率定量评价沥青混合料的集料均匀性。与现有技术相比，不仅所需的均为常规仪器，操作便捷，成本低，而且避免了圆形截面外边缘集料不均匀或脱落造成的误差，使计算结果更准确。
附图说明
图1为混合料级配曲线图；
图2为图像处理过程示意图，其中(a)为原图像，(b)为背景去除后图像；(c)为图像灰化后图像，(d)为降噪处理后图像，(e)为二值化处理后图像，(f)为形态学处理后图像；
图3为圆形截面内截取的不同形状，其中(a)圆形截面，(b)为最大内接正方形，(c)为外边缘；
图4为方形区域划分示意图，图中左侧为沥青混合料经图像处理后图像，右侧为从处理后图像中任意截取一个最大内接正方形后的图像。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。
实施例1
采用室内成型的方式制备了高度为170mm，直径为150mm三种SMA沥青混合料圆柱体旋转击实试件A，B，C，各混合料的配合比和材料的相对密度如表1所示，级配曲线如图1所示；将圆柱体试件沿径向切割出4等份，因此每种沥青混合料可以获得6个横截面。设定数码相机的高度为30cm，在相同的拍摄条件下对每个横截面进行拍摄，获取试件横截面图像。
表1混合料配合比及材料密度
Figure BDA0003179972930000051
接下来进行图像处理，操作步骤见图2。先通过Photoshop图像处理软件将原图像中的圆形试件截面裁剪出来，避免无关的背景信息对后续处理的干扰；然后依次调用MATLAB软件中的rgb2gray、adpmedian和im2bw函数，分别对图像进行灰度化，降噪及二值化处理。其中二值化采用graythresh函数确定OTSU最佳阈值为108，二值化后的图像中白色部分为集料，而黑色部分则包含沥青砂浆和空隙部分；最后调用imfill和imdilate函数进行形态学处理，消除集料中的黑点及毛边，将集料信息完整地提取出来。
采用Photoshop将处理后的图像中的圆形，最大内接正方形及剩下的外边缘截取出来，如图3所示。计算集料(即白色区域)占各个形状图像的面积比的平均值，同时按表1中沥青混合料的配合比和各组分的密度计算集料面积占比的理论值P0。计算公式如式(1)：
Figure BDA0003179972930000052
式(1)中，pi，pp，pb分别为各档集料(i为1～3中的自然数，3为集料的档数)，矿粉和沥青在混合料中的质量比例，％，ρi，ρp，ρb分别为各档集料，矿粉和沥青的实际相对密度，VV为混合料的空隙率，％。
表2圆形截面内不同形状的集料面积比平均值
Figure BDA0003179972930000061
实施例2
实施例1中已经得到了沥青混合料A，B和C的二值化图像，采用Photoshop软件从图像中任意截取一个最大内接正方形，边长为106mm。进一步将该正方形划分为16个面积相等的单元格，如图4所示。每个试件有6个截面，因此总共得到96个单元格。计算集料占各个单元格的面积比例Pm，m为1～96中的自然数，基于实施例1中式(1)计算的集料面积比的理论值P0，然后计算集料面积比偏差率的平均值，作为均匀性评价指标H值，计算公式如式(2)。
Figure BDA0003179972930000062
H值计算结果如表3所示。H值越小，说明混合料的均匀性越好；反之，则混合料的均匀性越差。沥青混合料A的H值最小，说明均匀性最好，B的H值最大，均匀性最差。
表3均匀性评价指标H值
Figure BDA0003179972930000063

Claims (6)

1.一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤A：采用室内成型或者现场取芯的方式获取沥青混合料圆柱体试件，将圆柱体试件沿径向切割出4等份，每次切割得到2个圆形的横截面，每个试件获得6个横截面；
步骤B：采用数码相机对每个横截面进行拍摄，获取试件圆形横截面图像，通过MATLAB软件对图像进行处理，获得二值化图像，二值化图像中白色部分为集料，黑色部分包含沥青砂浆和空隙；
步骤C：采用图像处理软件从每个处理后的圆形横截面图像中截取最大内接正方形，然后进一步将该正方形划分为4×4个面积相等的单元格；
步骤D：计算每个单元格中集料占各个单元格的面积比例Pm，同时按沥青混合料的配比和各组分的密度计算集料面积占比的理论值P0，P0计算公式如式(1)：
Figure FDA0003179972920000011
式(1)中，pi，pp，pb分别为各档集料，矿粉和沥青在混合料中的质量比例，％；ρi，ρp，ρb分别为各档集料，矿粉和沥青的相对密度；n为集料的档数；VV为混合料的空隙率，％；
步骤E：接着计算集料面积比偏差率的平均值，作为均匀性评价指标H值，计算公式如式(2)，H值越小，说明混合料的均匀性越好；反之，则混合料的均匀性越差，
Figure FDA0003179972920000021
式(2)中，96为所有单元格的数量。
2.根据权利要求1所述的一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，其特征在于，所述步骤A中圆柱体试件直径为150mm。
3.根据权利要求1所述的一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，其特征在于，所述步骤B中拍摄横截面时相机的拍摄高度统一，以保证截面图像的大小一致。
4.根据权利要求1所述的一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，其特征在于，所述步骤B中图像二值化的操作包括以下步骤：
步骤B1.采用Photoshop图像处理软件先将原图像中的圆形试件截面裁剪出来，避免无关的背景信息对后续处理的干扰；
步骤B2.然后通过依次调用MATLAB软件中的rgb2gray、adpmedian和im2bw函数，分别对图像进行灰度化，降噪及二值化处理；
步骤B3.然后调用imfill和imdilate函数进行形态学处理，消除集料中的黑点及毛边，将集料信息完整地提取出来。
5.根据权利要求2所述的一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，其特征在于，所述步骤C中的最大内接正方形为其外接圆形截面图像中的任意一个，边长为106mm。
6.根据权利要求4所述的一种基于方形区域划分的沥青混合料均匀性评价方法，其特征在于，所述步骤B2中二值化的最佳阈值是基于OSTU法确定的，采用的为Matlab中的graythresh函数。
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