一种基于数字图像分析技术的粗集料棱角性评价方法与流程

本发明属于道路建筑材料领域，涉及一种基于数字图像分析技术的粗集料棱角性评价方法。

背景技术：

粗集料棱角性(Angularity of coarse aggregates)主要反映了粗集料颗粒轮廓上的凸起程度，是影响粗集料形成嵌挤结构的一个重要因素。对沥青混合料施工和易性和路用性能的影响非常显著。

汪海年等人提出了用MASCA(Morphology analysis system of coarse aggregate)方法评价粗集料的棱角性，评价方法包括颗粒周长法和分形几何法两种方法。研究结果发现2种方法对粗集料棱角性的评价结果基本保持一致，表现出了相近的变化规律。

王火明等人探讨了粗集料的棱角性试验方法，从集料棱角性定义出发，考虑到了其对沥青混合料路用性能的影响。提出振装密度、松装密度以及流动时间3种评价粗集料棱角性的试验方法，并且对石灰岩碎石、玄武岩碎石和破碎河滩料的棱角性进行了评价，研究表明了振装密度、松装密度以及流动时间对于粗集料棱角性均有较好的区分度。

熊琴等人研究了在自然光下采集粗集料图像，使用matlab软件处理进行分割图像。根据集料本身的特性，分割方式不采用常用的灰度阀值分割，而是直接对真彩图分三个通道分别分割处理，成功得到各个颗粒的轮廓投影图。计算提取轮廓的相应指标，具体指标有长轴、短轴、长轴/短轴、矩形度、形状指数和棱角性，以这些方式评价粗集料的形状特征。

林辉等人研究用CCD相机和“逆光箱”来获取粗集料图像，再用Photoshop CS2的镜头校正滤镜对图像失真进行校正，然后用Image-Pro Plus对粗集料图像进行识别，最后获取粗集料的棱角性。

刘振清等人利用ASTM D3398-97试验方法的改进表征法计算了粗集料颗粒指数I_ap，采用数字图像处理技术提出了粗集料半径法棱角性指数I_Arm和梯度法棱角性指数I_Agm的计算公式。

在评价粗集料的性能方面，粗集料的棱角性对沥青混合料的路用性能有很大影响，目前常用的粗集料棱角性评价方法有间接法和直接法两大类。间接法是指利用试验方法对按一定方式堆积成型的粗集料整体的宏观性质进行测定，如粗集料的未压实空隙率、松装密度、流动时间等。间接法简单易行，可以表征全部被测试粗集料的整体特征，是基于统计概念的试验方法。然而，间接法的缺点是不能直接地、有效地表征每个粗集料颗粒个体的形态特征， 目标不太明确。

技术实现要素：

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于数字图像分析技术的粗集料棱角性评价方法，可直接地通过粗集料的量化指标评价其棱角性，为集料的选择提供参考。

本发明提供了如下的技术方案：

一种基于数字图像分析技术的粗集料棱角性评价方法，所述方法针对粗集料，所述方法包括数字图像采集设备和图像处理系统。

在上述方案中优选的是，包括以下各步骤：

步骤一：选择粗集料，测试粗集料的各项性能；

步骤二：进行水洗筛分，得到单一粒径的粗集料；

步骤三：利用数字图像采集设备获取所述单一粒径的粗集料图像；

步骤四：利用图像处理系统对获取的所述粗集料图像进行处理与识别；

步骤五：获取单个粗集料颗粒的基本参数，所述基本参数包括面积、周长、长轴和/或短轴等；

步骤六：将粗集料棱角性给予量化，量化指标包括圆度、棱角度、平均最小曲率半径、圆形度、凸度及基于等效椭圆提出的棱角性指标、颗粒等效椭圆的周长与颗粒周长的比值、颗粒等效椭圆的周长与颗粒凸面的周长的比值等指标；

步骤七：评价粗集料的棱角性，为粗集料的选择提供参考。

在上述任一方案中优选的是，步骤一中，粗集料均出自同一批次。

在上述任一方案中优选的是，步骤一中，粗集料的粒径均大于4.75mm。

在上述任一方案中优选的是，步骤三中，数字图像采集设备的分辨率为320～1200万像素。

所述数字图像采集设备选择的分辨率范围，可使图像清晰度达到最好，最清晰。

在上述任一方案中优选的是，步骤三中，数字图像采集设备的光敏感度ISO为80～300。

所述数字图像采集设备选择的光敏感度ISO范围，可使图像清晰度达到最好，最清晰。

在上述任一方案中优选的是，步骤三中，数字图像采集设备获取的图像位深度为216～232。

所述数字图像采集设备选择的图像位深度范围，可使图像清晰度达到最好，最清晰。

在上述任一方案中优选的是，步骤三中，采用逆光设施获取单一粒径的粗集料图像。

在上述任一方案中优选的是，所述逆光设施为逆光箱，所述逆光箱由铝合金构成框架，四周围有不透光的锡纸，顶面是一块粘有白色背景纸的透明有机玻璃板，框内摆放粗集料，在箱内放有高光灯作为逆向光源。

拍摄时将粗集料颗粒以最稳方式且彼此互不粘结地放置在玻璃板上，在保证没有其他光源影响的情况下进行(适宜在暗室，关闭相机闪光灯)。逆向光源由于被包围在一个四周和底部不透光的箱子里，因此顶面透光的有机玻璃板被照亮且均匀，而粗集料表面由于几乎接收不到任何光线，而呈现深暗色，此时获得图像，这时的图像成为原图像。

在上述任一方案中优选的是，步骤四中，处理图像时，利用图像处理软件将原图像转换为灰度图像。可优选为用Image-pro Plus图像软件。

在上述任一方案中优选的是，步骤四中，处理得到的灰度图像位深度为28～220。

处理得到的灰度图像位深度范围，可使图像清晰度达到最好，最清晰。

在上述任一方案中优选的是，步骤四中，在处理图像时，对图像进行适当的对比度增强处理。

在上述任一方案中优选的是，步骤四中，对粗集料的图像进行处理与识别采用Image-pro Plus图像软件。

在上述任一方案中优选的是，步骤六中，所述粗集料的量化指标与粗集料棱角性有关，与粗集料颗粒的大小无关。

在上述任一方案中优选的是，步骤六中，所述粗集料的量化指标必须对粗集料颗粒的轮廓变化很敏感，对粗集料颗粒的方向性不敏感。

本发明属于粗集料棱角性评价方法的直接法的一种，直接法弥补了间接法的不足，可以对粗集料颗粒的棱角性进行快速识别测量、定性描述，并可能对单个粗集料颗粒进行直接地测量，其测试目标明确，试验有代表性。

本发明的粗集料棱角性评价方法基于数字图像技术，通过粗集料的量化指标评价其棱角性，为集料的选择提供参考。因此，本发明具有明显的实用价值。

附图说明

图1是本发明一种基于数字图像分析技术的粗集料棱角性评价方法的一优选实施例中逆光箱的设计示意图；

图2是本发明图1所示优选实施例中拍摄的粗集料图像的原图像；

图3是本发明图1所示优选实施例中拍摄的粗集料图像的灰度处理后图像；

图4是图3经后续处理的灰度图像；

图5是本发明图1所示优选实施例中灰度值方分布；

图6是本发明图1所示优选实施例中等效椭圆示意图；

图7是本发明图1所示优选实施例中9.5mm粗集料二值图。

具体实施方式

为了进一步了解本发明的技术特征，下面结合具体实施例对本发明进行详细地阐述。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，都应属于本发明的保护范围。

实施例1：

选自同一批次的粒径为4.75mm～9.5mm、9.5mm～13.2mm的石灰岩粗集料，按照《公路工程集料试验规程》(JTG E42-2005)中的相关规定测试其性能，见表1.1和表1.2。

表1.1 9.5-13.2mm粗集料性能指标检测结果

表1.2 4.75-9.5mm粗集料性能指标检测结果

本实例所采用的各档石灰岩粗集料性能指标检测结果均满足《公路沥青路面施工技术规 范》(JTG F40-2004)中有关规定。经水洗筛分得到单一粒径为9.5mm的石灰岩粗集料。

本实例中对于图像的采集选用Sony DSC-T2型数码相机，其相关参数见表1.3。

表1.3Sony DSC-T2数码相机性能参数

在一个逆光设施中拍摄，使得获取的粗集料在光源与获取图像的相机之间。处于暗室，在相机闪光灯关闭的情况下获取粗集料的原始图像。对粗集料的图像识别分析采用Image-pro Plus图像软件。该软件能测定出粗集料颗粒的基本数值，如面积，周长，长短轴等，并且能导出粗集料颗粒轮廓的数据文件。

在自然光环境下拍摄的粗集料图像，出现了并不想要的粗集料颗粒阴影和颗粒内部不均匀的灰度变化，这将给后续图像精确识别带来很大麻烦。为了制造出逆光设施，使得粗集料颗粒阴影和内部不均匀的灰度变化对图像识别的影响尽可能的减小。本实例设计了一个“逆光箱”，作为本文的逆光设施，它的装置示意如图1，其中附图标记1为逆光箱、2为数码相机、3为粗集料、4为光源。

“逆光箱”由铝合金构成框架，四周围有不透光的锡纸，顶面是一块粘有白色背景纸的透明有机玻璃板，框内摆放粗集料，在箱内放有高光灯作为逆向光源。拍摄时将粗集料颗粒以最稳方式且彼此互不粘结地放置在玻璃板上，在保证没有其他光源影响的情况下进行(适宜在暗室，关闭相机闪光灯)。逆向光源由于被包围在一个四周和底部不透光的箱子里，因此顶面透光的有机玻璃板被照亮且均匀，而粗集料表面由于几乎接收不到任何光线，而呈现深暗色，此时获得图像，这时的图像成为原图像，见图2。

由图2可以看出，原图像几乎看不到内部的颗粒阴影，且外部轮廓清晰，仅有的会对内部灰度变化带来影响的只有一些内部的棱角轮廓线。背景和集料可谓是“泾渭分明”，在之后的阈值分割上会带来很大的便利。仅有的影响只是一些极小的灰色阴影，但是灰色阴影在Image-Pro Plus中的面积会非常小，很容易区别出粗集料和阴影，且还保留了精细的图像轮廓。

图像处理的具体步骤如下：

1)将获取的粗集料原图像利用图像处理软件Image-Pro Plus转换为灰度图像，见图3；

2)对图像进行适当的对比度增强处理，得到后续处理的灰度图像如图4；

3)将灰度图采用阈值分割方法转化为二值图如图5；

4)将粗集料的棱角性给予量化值。

为了量化粗集料颗粒的棱角性，本实例引入等效椭圆的概念，等效椭圆的示意图如图6所示，其中1为等效椭圆、2为颗粒、3为凸面。

由于等效椭圆与颗粒的面积、1阶矩和2阶矩相同，其中，1阶矩代表颗粒的长轴，2阶矩代表颗粒的短轴，长轴和短轴保留了颗粒原始的轮廓形状特征，所以最小化了轮廓与形状对量化棱角性的影响。这是粗集料棱角性量化指标引用提出的指标，计算公式见式(1-1)。

其中，Angularity表示粗集料量化的棱角性；

Perimeter表示粗集料颗粒轮廓的周长；

Perimeter_ellipse表示粗集料颗粒等效椭圆的周长，利用图像处理软件Image-Pro Plus根据粗集料的二值图得出。

以上指标只测定了单个粗集料颗粒的棱角性，但是某一粒径粗集料不是单个出现在沥青混合料中，而是以一定的比例出现在沥青混合料中，考虑到这一点，在计算粗集料的棱角性时需要计算其整体的棱角性，本实例对粗集料的棱角性进行了面积加权，得到粗集料棱角性指标的面积加权值，见公式(1-2)

其中，表示粗集料棱角性的平均值；

Angularity表示单个粗集料颗粒的棱角性；

Area表示单个粗集料颗粒的图像投影面积。

通过以上步骤，使用Image-Pro Plus软件将获取的9.5mm粗集料的周长、面积，等效椭圆的周长、面积参数等导出到Excel表格中，并使用棱角性量化指标计算出9.5mm粗集料的棱角性量化值，见表1-3。

表1-3 9.5mm粗集料棱角性量化结果

表1-3可得，9.5mm粗集料棱角性指标的面积加权值为：

图7为9.5mm粗集料棱角性量化值的二值图。

由表1-3和图7分析可知，9.5mm粗集料棱角性量化值为1.05～1.25，且主要集中在1.08～1.16。