一种基于凸包几何特征的粗集料棱角性量化方法与流程

本发明属于道路工程领域，涉及集料特性量化，具体涉及一种基于凸包几何特征的粗集料棱角性量化方法。

背景技术

近年来，我国公路建设成绩尤为显著，截止2017年末，全国公路网总里程从423.75万公里增加到500多万公里，高速公路里程从9.6万公里增加到13.6万公里，新建改建农村公路127万公里。沥青混凝土路面和水泥混凝土路面是我国公路路面的主要结构形式，其路用性能受到沥青混凝土和水泥混凝土质量的影响，而集料质量占混凝土总质量90％～95％，占水泥混凝土总质量70％～85％。因此，集料在路面结构中起着非常重要的作用，集料形态特征的量化是集料生产和路面施工质量控制的关键，直接影响着路面寿命和使用性能。集料棱角性影响路面结构的嵌挤作用、抗滑、抗车辙特性，粗集料的棱角性体现了集料表面的突出特性，棱角性较好的集料可以提高颗粒与颗粒之间的嵌挤结构进而提高混凝土路面的路用性能。我国现行规范中，对于粗集料的棱角性还没有统一的评价方法和定量指标，并且其相关研究较少，目前粗集料棱角性量化分析技术还处于研究阶段，现有方法主要存在以下几方面问题：

1)检测技术落后

由于大部分现有集料棱角性检测方法采用全人工或半人工手动经验式检测，检测设备庞大且机动性较差，检测过程繁杂、耗时、费力。

2)检测精度差

现有棱角性检测方法大多数是定性分析而非定量分析，检测结果受人员水平和操作习惯影响较大，采集的数据精度不高并且记录过程繁琐，工程应用局限性高。

3)规范性不一

美国和欧洲对粗集料的棱角性有各自的评价方法但大部分是定性指标，目前，我国尚无明确的集料棱角性规范和定量指标，因人而异，按照不同的标准评价出的集料棱角性指标千差万别，直接导致沥青混合料选料标准混乱、质量不高，沥青路面出现早期路用性能下降或破坏现象。

技术实现要素：

针对上述现有技术存在的缺陷或不足，本发明的目的在于，提供种基于凸包几何特征的粗集料棱角性量化方法，从而实现对集料棱角性高效，精确的检测和定量分析。

为了实现上述任务，本发明采取如下的技术解决方案予以实现：

一种基于凸包几何特征的粗集料棱角性量化方法，按以下步骤实施：

步骤一、集料棱角性检测系统得到的集料图像；

步骤二、集料图像进行灰度化、中值滤波去噪、高亮细节增强、图像熵分割、闭运算目标提取、坑洞填充等一系列处理；

步骤三、读取步骤二中的集料图像，进行凸包几何特征获取，具体包括：

(1)参考点的选取：

极角排序前，需要选取一个参考点，任意平面点集，取最左边横坐标最小的点，若存在多个这样的点选取纵坐标最小的点，平面中的点都位于图的半平面中，且点集中任意两点和参考点所成的夹角为锐角；

(2)极角坐标排序：

先利用向量的叉积比较极角大小，所有向量之间的夹角都在180度以内，不会产生误差。若极角相同，决定点排序的时候需加上距离第二关键字。以参考点为极角坐标系原点，各个点的极角为关键字，按极角大小进行坐标排序；

(3)凸包点的确定：

按照极角坐标排好的序，利用栈依次加入凸包点，若加入的新点和上一条边形成逆时针左转方向则继续压栈，否则形成顺时针右转方向则弹栈；

(4)逐点逆时针扫描，扫描完所有的点，由于时刻栈内都是一个凸壳，会得到相应的集料凸包；

步骤四，读取集料颗粒凸包图像，得到每个集料三个不同面凸包前集料面积和凸包后集料图像面积，以凸包前后集料平均面积差表征单个集料的棱角性，用平均棱角指标代表整批集料的棱角性，将凸包面积差法棱角性量化指标定义如下：

由于每个集料同样是在3中不同状态下得到的二维图形，式中，i代表单个集料的不同三种状态；s2i代表集料凸包后的面积，s1i代表凸包前的集料原始面积，m为单个集料的棱角量化指标；i为整批集料棱角性量化指标，n为总集料个数。

本发明的基于凸包几何特征的粗集料棱角性量化方法，与现有技术相比，具有以下技术效果：

(1)采用的集料凸包面积差量化方法可以准确、快捷、高效地量化集料的棱角性，从传统的定性分析转为定量分析。

(2)将每个集料的3个特征面求得的颗粒凸包前后进行面积差百分比表示，得到的集料棱角指标更精确。

(3)降低了检测算法的复杂度、运行时间短，适合在实时的检测系统中采用，有利于集料质量好坏的控制。

(4)克服了传统检测方法受人员水平和操作习惯影响的缺陷，同时基于骨架棱角性量化方法开发的集料棱角性检测系统，具有检测效率高，客观性强，检测成本低的优点。

附图说明

图1是集料原始图，其中，(a)图为样例1的集料图，(b)图为样例2的集料图；

图2为集料凸包后效果图。其中，(a)图为样例1的效果图，(b)图为样例2的效果图；

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步地详细说明。

具体实施方式

参见图1和图2，本实施例给出一种基于骨架特征的粗集料棱角性量化方法，具体包括如下步骤：

步骤一，输入集料棱角性检测系统得到的集料图像。

步骤二，集料图像灰度化、中值滤波去噪、高亮细节增强、图像熵分割、闭运算目标提取、坑洞填充等一系列处理。

步骤三，读取步骤二中的集料图像，进行凸包几何特征获取，具体包括：

(1)参考点的选取：

极角排序前，需要选取一个参考点，任意平面点集，取最左边横坐标最小的点，若存在多个这样的点选取纵坐标最小的点，平面中的点都位于图的半平面中，且点集中任意两点和参考点所成的夹角为锐角。

(2)极角坐标排序：

先利用向量的叉积比较极角大小，所有向量之间的夹角都在180度以内，不会产生误差。若极角相同，决定点排序的时候需加上距离第二关键字。以参考点为极角坐标系原点，各个点的极角为关键字，按极角大小进行坐标排序。

(3)凸包点的确定：

按照极角坐标排好的序，利用栈依次加入凸包点，若加入的新点和上一条边形成逆时针左转方向则继续压栈，否则形成顺时针右转方向则弹栈。

(4)逐点逆时针扫描，扫描完所有的点，由于时刻栈内都是一个凸壳，会得到相应的集料凸包。

步骤四，读取集料颗粒凸包图像，得到每个集料三个不同面凸包前集料原始面积s1i和凸包后集料图像面积s2i，得到凸包前后集料平均面积差百分比表征单个集料的棱角性，例如对于单个集料凸包前集料原始面积s2i＝1918，s1i＝1965，面积都用像素值表示，则单个集料的棱角性为用5颗集料代表整批集料，则整批集料棱角指标代表整批集料的棱角性，值为