基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的粗集料形狀特征量化研究.pdf

1、粗集料的形狀特征包括輪廓形狀(Form)和棱角性(Angularity)，輪廓形狀反映了顆粒的針片度，棱角性體現(xiàn)出顆粒輪廓上棱角的突出程度，二者對(duì)瀝青路面的性能有重要影響。針片狀顆粒是不被期望的，因?yàn)樗诤奢d的作用下易于破碎。顆粒棱角性突出則能增大彼此間的嵌鎖，從而提高路面的強(qiáng)度和抗永久變形的能力。當(dāng)前測(cè)定二者的試驗(yàn)方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，特別是棱角性的測(cè)定，結(jié)果主觀。為了能對(duì)粗集料的形狀特征進(jìn)行快速、客觀、準(zhǔn)確的測(cè)定，本文基于數(shù)字圖像處理(DI

2、P)技術(shù)對(duì)粗集料形狀特征的量化進(jìn)行了系統(tǒng)研究，主要包括三個(gè)方面的內(nèi)容：粗集料圖像的獲取、處理和識(shí)別，粗集料形狀特征量化指標(biāo)的選取和計(jì)算，對(duì)選取的量化指標(biāo)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。 本文采用CCD相機(jī)和“逆光箱”獲取粗集料圖像，用Photoshop CS2的鏡頭校正濾鏡對(duì)圖像失真進(jìn)行校正，然后用Image-Pro Plus對(duì)粗集料圖像進(jìn)行識(shí)別，獲取顆粒數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)分析了當(dāng)前存在的粗集料形狀特征的量化指標(biāo)后，選取了4個(gè)輪廓形狀量化指標(biāo)(Elon

3、gation、Flakiness、Sphericity、Shape Factor)和4個(gè)棱角性量化指標(biāo)(Angularity(R)、Angularity(Rmax)、Angularity(P)、Angularity(Pc))進(jìn)行試驗(yàn)研究。為使指標(biāo)能反映粗集料的宏觀性質(zhì)，本文建立了基于二維圖像的粗集料體積模型，并通過(guò)27份粗集料樣本的篩分試驗(yàn)對(duì)體積模型進(jìn)行驗(yàn)證，然后基于EXCEL VBA編制程序?qū)Υ旨闲螤钐卣髁炕笜?biāo)的體積加權(quán)值進(jìn)行計(jì)算

4、。最后，為了驗(yàn)證指標(biāo)的合理性，本文對(duì)20份粗集料樣本分別進(jìn)行了未壓實(shí)空隙率試驗(yàn)和DIP試驗(yàn)，研究了粗集料形狀特征的8個(gè)量化指標(biāo)與未壓實(shí)空隙率值的相關(guān)性以及4個(gè)輪廓形狀量化指標(biāo)與4個(gè)棱角性量化指標(biāo)之間的相關(guān)性，結(jié)果表明：Elongation不適合作為輪廓形狀的量化指標(biāo)，F(xiàn)lakiness、Sphericity、Shape Factor、Angularity(P)、Angularity(Pc)這五個(gè)指標(biāo)都很好地拉大了粗集料形狀特征的兩個(gè)極端