基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的粗集料針片狀評價與實例驗證

周建昆，曾 晟，梁乃興，趙 江

(1.西南交通建設(shè)集團股份有限公司，昆明 650000；2.重慶交通大學(xué) 土木工程學(xué)院，重慶 400074)

我國高等級公路中有近90%采用瀝青路面面層結(jié)構(gòu)，但瀝青路面普遍存在使用壽命達不到設(shè)計壽命的問題，在運營3～4年內(nèi)甚至竣工驗收前就出現(xiàn)了較嚴重的車轍、裂縫、坑槽、泛油等病害，嚴重影響了路面的行車安全和功能性[1]。瀝青混合料中若集料針片狀顆粒過多，會引起混合料結(jié)構(gòu)強度降低，極易導(dǎo)致路面產(chǎn)生上述病害[2-3]。

集料針片狀顆粒是指外形相對細長或者扁平的集料顆粒，在瀝青路面施工攤鋪、碾壓時易斷裂、易被壓碎，從而影響瀝青混合料的集配組成，并使集料形成的骨架結(jié)構(gòu)空隙較大，降低路面使用壽命。因此，為了預(yù)防類似問題的出現(xiàn)，規(guī)范要求需對瀝青混合料集料中針片狀顆粒含量進行檢測。傳統(tǒng)測量方法是游標卡尺法，測量并記錄顆粒的最大直徑、最小直徑以及厚度值，根據(jù)計算得到最大直徑與最小直徑的比值來評價顆粒是否為針片狀顆粒。該方法試驗過程單一、費時費工，且測量結(jié)果因人而異，偶然誤差大，致使測量的準確率及效率極低。隨著數(shù)字化技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)逐漸用于集料針片狀顆粒的檢測中[4-7]。張靜娜[8]基于數(shù)字圖像處理技術(shù)針對瀝青混合料微觀結(jié)構(gòu)開展了一系列研究，并對集料顆粒的尺寸、相對位置等進行了評價。李智[9]基于分形理論采用數(shù)字圖像處理技術(shù)，通過分位數(shù)對集料顆粒形狀進行了評價。徐科,楊芬等[10-11]通過數(shù)字圖像技術(shù)展開了集料形狀評價的探索?？焖?、便捷、準確的數(shù)字圖像處理技術(shù)為粗集料顆粒質(zhì)量評價提供了一種新的思路[12-13]。本文通過逆光燈箱法對集料顆粒輪廓進行增強，采用數(shù)字圖像處理技術(shù)提出粗集料質(zhì)量評價方法，為施工過程中原材料質(zhì)量的檢測與評價提供新的方法。

1 集料圖像的采集與提取

先對集料樣本進行分檔和編號，其中將粗集料分為19 mm～26.5 mm、9.5 mm～19 mm、4.75 mm～9.5 mm三檔，分別標記為A、B、C檔，同時按圖像采集的先后順序?qū)⒆訕颖揪幪?，集料顆粒分檔標記如圖1所示。

圖1 集料顆粒分檔標記示意

為了降低集料顆粒表面不平整對后期圖像采集處理結(jié)果的影響，本文基于逆光燈箱原理，將集料顆粒均勻地分布于燈箱上方，使集料顆粒兩兩分開，不粘連，分別通過圖像采集設(shè)備在燈箱的正上方采集集料顆粒正面視圖，從側(cè)面分別采集每一列集料顆粒的側(cè)面視圖，采集方法如圖2所示。

(a)集料顆粒逆光燈箱法采集設(shè)備

通過正面和側(cè)面視圖采集得到的集料顆粒圖像用于評價集料顆粒的針片狀指數(shù)，采集得到的集料顆粒正面主視圖和側(cè)面視圖如圖3所示。

(a)集料正視圖

2 針片狀顆粒的判定方法

通過相機采集到逆光燈箱上的集料圖像顆粒輪廓不規(guī)則，準確確定其長度尺寸較為困難。因此，以集料顆粒等效橢圓的長短軸作為集料顆粒的尺寸參數(shù)[9-10]，對采集到的圖像中集料進行等效處理，如圖4所示。

圖4 集料顆粒的等效橢圓示意

2.1 針狀顆粒的判定

通過逆光箱上集料顆粒所得正、側(cè)面圖等效橢圓長短軸的比值記作平面形狀指數(shù)Xi，作為評價集料針狀指數(shù)的指標，平面形狀指數(shù)Xi計算公式如下：

(1)

式中：Da為圖像中集料顆粒等效橢圓的長軸；Db為圖像中集料顆粒等效橢圓的短軸。

以圖1中A2組的集料顆粒為例，通過圖像法對集料顆粒針狀指數(shù)進行評價，并通過游標卡尺對其實際尺寸進行測量并計算形狀指數(shù)，將2種方法計算結(jié)果進行對比，結(jié)果如圖5所示。

圖5 粗集料針狀指數(shù)實測對比結(jié)果

由圖5可知，圖像法針狀顆粒評價結(jié)果與游標卡尺法實際測量結(jié)果相符，但計算結(jié)果有一定的誤差，其原因是集料顆粒表面粗糙且具有棱角性，在進行圖像采集時，集料顆粒邊界的陰影部分在圖像識別中易被識別為背景，從而造成圖像法對集料輪廓識別數(shù)值較真實值小，需進行誤差分析和修正。計算圖像法測量結(jié)果和游標卡尺法測量結(jié)果的平均相對誤差，計算公式如下：

(2)

式中：σ表示圖像法測量結(jié)果和游標卡尺法測量結(jié)果的平均相對誤差；Xi表示圖像法測量結(jié)果；Yi表示游標卡尺法測量結(jié)果。

分析A2組集料顆粒圖像法與實際測量結(jié)果的誤差，σ1=8.92%，結(jié)果大于5%，因此，需對圖像法計算結(jié)果進行修正，采用圖像法測量結(jié)果和游標卡尺法測量結(jié)果的平均絕對誤差δ對圖像法測量結(jié)果進行修正，計算公式如下：

(3)

因此，圖像法針狀含量計算公式為：

Yi=Xi-δ

(4)

試驗中顆粒個數(shù)n=9 000。因此，δ=0.151。

公路工程中將集料長度大于寬度2.4倍以上的顆粒稱作針狀顆粒，本文以此標準作為針狀顆粒評價標準。當1≤Xi<2時，集料顆粒為理想顆粒；當 2≤Xi<2.4時，集料顆粒為輕微針狀顆粒；當Xi≥2.4時，集料顆粒為針狀顆粒。

由式(4)可知，通過修正后，本文提出的圖像法集料顆粒針狀指數(shù)理想顆粒、輕微針狀顆粒、針狀顆粒評價標準分別為1≤Yi<1.849、1.849≤Yi<2.249、Yi≥2.249。

2.2 片狀顆粒的判定

公路工程中要求集料的顆粒厚度值小于該集料粒徑尺寸下所有集料的平均尺寸的0.4倍[14-15]。因此，集料顆粒片狀指數(shù)計算公式如下：

(5)

式中：Pi為集料的片狀指數(shù)；Hi為集料的側(cè)向厚度；Dmean為集料在該粒徑下的平均直徑。

將圖像法片狀顆粒指數(shù)測結(jié)果與游標卡尺法測量結(jié)果進行對比，結(jié)果如圖6所示。

圖6 粗集料片狀指數(shù)實測對比結(jié)果

由式(2)計算誤差得到σ2=3.63%<5%，則誤差在可接受范圍，無需進行修正。

根據(jù)片狀顆粒的定義，本文將片狀指數(shù)分為理想顆粒、輕微片狀顆粒、片狀顆粒，評價標準分別為0.5≤Yi<1、0.4≤Yi<0.5、Yi<0.4。

2.3 針片狀顆粒的判定

分別定義圖像法集料針狀顆粒判定標準A={ai}和片狀顆粒判定指標B={bi}后，通過將2.1節(jié)、2.2節(jié)中兩標準結(jié)合，提出圖像法針片狀集料顆粒形狀判定標準C={ci}，具體評價標準見公式(6)～(8)。

(6)

(7)

(8)

式中：ai表示圖像中檢測集料的針狀程度；bi表示圖像中檢測集料的片狀程度；ci表示圖像中檢測集料針片狀程度，其中i∈[1,n]。

由式(8)中圖像法集料針片狀含量評價標準可知，當集料的針片狀指數(shù)ci=0時，則該集料形狀優(yōu)良；當集料的針片狀指數(shù)ci=1時，則該集料形狀中等；當集料的針片狀指數(shù)ci=2時，則該集料形狀為輕微針片狀；集料的針片狀指數(shù)ci=3時，則該集料顆粒形狀為中等針片狀；集料的針片狀指數(shù)ci=4時，則該集料顆粒為嚴重針片狀顆粒。工程中要求嚴格控制針片狀含量，本文以ci≥2作為集料形狀不達標的標準，因此，本文提出的圖像法集料針片狀評價標準簡化如下：

(9)

式中：di為第i個顆粒的針片狀指標，其中i∈[1,n]。

3 集料針片狀含量實測與驗證

3.1 集料針片狀含量實測計算方法

公路工程中采用集料針片狀顆粒質(zhì)量占通過本文提出的數(shù)字圖像法以傳統(tǒng)針片狀含量測量方法為基礎(chǔ)，如式(10)，假設(shè)試驗測量顆粒具有相同的形狀特征和密度，引入集料顆粒體積假設(shè)模型。模型中集料顆粒的體積為橫截面面積S與集料縱向厚度H的乘積的一半，如式(11)，則集料顆粒針片含量計算式如式(12)。

(10)

(11)

(12)

式中：α為總樣本中集料的針片狀顆粒含量；mz為總體樣本中針片狀集料的總質(zhì)量；M為集料樣本的質(zhì)量；Vi為總體樣本集料的總體積；Si為圖像法測得的顆粒的面積；Hi為圖像法測得的顆粒的厚度值；Vz為總體樣本中針片狀集料的總體積。

3.2 集料針片狀含量實測驗證

首先按照前文集料分檔方法，將試驗待檢測集料分為3檔，分別為A檔樣本(粒徑19 mm～26.5 mm)、B檔樣本(粒徑9.5 mm～19 mm)、C檔樣本(粒徑4.75 mm～9.5 mm)；其次分別采用本文提出的基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的識別方法和傳統(tǒng)游標卡尺法，對每檔集料分別進行30組平行試驗，結(jié)果如表1所示。

表1 圖像法和游標卡尺法測定集料針片狀含量結(jié)果 %

通過對表1中2種方法所得的實測結(jié)果進行相關(guān)性分析，以探討和驗證圖像法的適用性和準確性，分析結(jié)果如圖7～圖9和表2所示。

圖7 A檔集料樣本2種檢測方法相關(guān)性分析結(jié)果

由圖7～圖9及表2可知，圖像法測得的粗集料針片狀含量與傳統(tǒng)游標卡尺法檢測結(jié)果具有較高的相關(guān)性，且隨著集料平均粒徑的減小，圖像法測得的集料針片狀含量的準確性降低。主因是隨著集料顆粒粒徑的減小，數(shù)字圖像處理技術(shù)對集料顆粒尺寸提取的準確率降低，從而使得對較小粒徑的粗集料針片狀指數(shù)判定誤差增大，致使最終集料針片狀含量的準確性降低。30組試驗結(jié)果表明，數(shù)字圖像處理技術(shù)對粒徑在9.5 mm以上的粗集料具有較高的適用性。

圖8 B檔集料樣本2種檢測方法相關(guān)性分析結(jié)果

圖9 C檔集料樣本2種檢測方法相關(guān)性分析結(jié)果

表2 2種檢測方法相關(guān)性分析回歸公式

4 結(jié)論

1)數(shù)字圖像處理技術(shù)測定粗集料針片狀含量評價方法，是通過對集料顆粒的正視圖中顆粒的外接橢圓長短軸比修正后作為針狀顆粒評價指標，并采用側(cè)面圖像中集料顆粒厚度與平均直徑的比作為片狀顆粒評價指標，從而提出相應(yīng)的針片狀顆粒評價標準。

2)通過對不同分檔集料顆粒針片狀含量進行實測，并對本文提出的圖像法測定集料顆粒針片狀含量所得結(jié)果進行相關(guān)性分析，實測3檔集料樣本圖像法測定的針片狀顆粒含量與傳統(tǒng)游標卡尺實測結(jié)果相關(guān)性較高。2 種方法平行試驗結(jié)果表明，針對粗集料針片狀含量檢測，本文提出的圖像處理技術(shù)具有較好的準確性與適用性。

3)針對圖像法測定的針片狀顆粒含量，通過對比3檔不同粒徑的集料顆粒樣本，試驗結(jié)果表明，隨著集料平均粒徑的減小，圖像法測量集料針片狀含量的準確性降低，該方法適用于9.5 mm以上的粗集料針片狀含量測定。