基于瀝青混合料各組分相對密度的內部均勻性識別方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及材料均勻性識別方法，特別涉及用于瀝青混合料內部結構的均勻性評 價及損傷位置判別的方法。
【背景技術】
[0002] 現有的瀝青混合料內部結構均勻性研宄方法主要是通過將瀝青混合料試件截面 劃分為四個相等面積小區(qū)域，計算各區(qū)域內集料數量、質心位置和面積比等參數評價其均 勻性能。由于劃分區(qū)域時，不可避免的會破壞少部分粗集料的完整性，所以在計算集料質心 位置時會產生誤差。此外，只考慮粗集料對瀝青混合料均勻性的影響，忽略了砂漿和空隙的 作用，且這種方法對于判別損傷位置是不準確的。

【發(fā)明內容】

[0003] 本發(fā)明針對上述技術問題，提出一種用于瀝青混合料內部結構的均勻性評價及損 傷位置判別的方法。
[0004]為達到以上目的，通過以下技術方案實現的：
[0005] 基于瀝青混合料各組分相對密度的內部均勻性識別方法，包括如下步驟：
[0006]步驟一，沿瀝青混合料試件軸向進行斷層掃描，形成若干層有效面積相等的截面， 再將每一個截面劃分若干規(guī)則小區(qū)域，建立瀝青混合料試件內部結構的數字圖像集合；
[0007]步驟二，進行編寫圖像分割和閾值選??；
[0008] 將試件圖像每一層截面形成n個同心圓，分別對截面中每一個同心圓進行分割， 從而每個同心圓便獲得4個面積相等的扇形區(qū)域，則每一層截面獲得4n個扇形區(qū)域；
[0009] 然后對每個扇形區(qū)域進行二值化處理，其中采用大津法進行閾值選??；同時根據 數字圖像每個小區(qū)域中粗集料、空隙和砂漿的實際密度值以及面積比例計算圖像中各組分 的相對密度。
[0010] 其中，步驟一通過x-ray CT掃描儀沿瀝青混合料試件軸向進行斷層掃描試驗；
[0011] 其中，步驟二通過Matlab軟件自行編寫圖像分割和閾值選取的程序，利用strel 等命令獲取試件每一層截面n個同心圓，然后采用imcrop等指令分別對截面中每一個同心 圓進行分割，從而每個同心圓便獲得4個面積相等的扇形區(qū)域，則每一層截面獲得4n個扇 形區(qū)域，然后對每個扇形區(qū)域進行二值化處理，其中采用大津法進行閾值選?。煌瑫r根據數 字圖像每個小區(qū)域中粗集料、空隙和砂漿的實際密度值以及面積比例計算圖像中各組分的 相對密度；
[0012] 編寫用于多區(qū)域劃分和計算均勻性評價指標的程序，具體程序如下：
[0013] 將瀝青混合料試件的數字圖像集合分n層截面，同時，將每一層截面按相同的尺 寸再劃分m個規(guī)則的小區(qū)域，則每個試件會產生mXn個小區(qū)域；利用已選定的灰度分割閾 值對數字圖像集合中每個截面的m個小區(qū)域分別進行圖像分割處理，將每個小區(qū)域中粗集 料、砂漿和空隙各組分提取出來；
[0014] 完成對瀝青混合料試件數字圖像集合中粗集料、砂漿和空隙提取后，根據各組分 的面積值以及實際密度值計算每層截面中各個區(qū)域的均勻性評價參數，如下式所示：
[0016] (i = 1，2,…?，m ; j = 1，2,…?，n)
[0017] 式⑴中，Afij為第j層截面中第i個小區(qū)域內粗集料（f = 1)、砂漿（f = 2)和 空隙（f = 3)的面積；Cu為第j層截面中第i個小區(qū)域的面積；P u為第j層截面中第i個 小區(qū)域的均勻性評價參數，其值可以表征截面內小區(qū)域的均勻性程度；
[0018] e f分別為根據粗集料、砂漿和空隙的實際密度值計算的各組分密度權重值；e i、 02、勺計算公式如下：
[0020] 式（2)中，為單一試件數字圖像中全部像素面積值與粗集料、砂漿和空隙實際 密度值的比例關系，即單位像素面積內粗集料、砂漿和空隙各組分的密度權重值；P i、P 2 和P3為粗集料、砂漿和空隙的實際密度值；A為單一試件的數字圖像中全部截面有效像素 的面積值，在圖像學角度上其值物理意義為截面的面積值；然后利用P dij值計算任意截面 的均勻性評價參數Kd (h)，公式如下：
[0022] (i = 1，2,…?，m ; j = 1，2,…?，n)
[0023] 式中，h為試件的油石比（％ ) ;Kd(h)為油石比為h%試件的任意截面均勻性評價 參數；P _為油石比為h%試件的第j層截面中第i個小區(qū)域的均勻性評價參數標準值。 Kd(h)的數值大小表征了單層截面內的均勻性程度，數值愈小，表示該層截面的均勻性愈 好。在計算值時，需要如下假設條件：（1)瀝青混合料試件為理想模型，其物理參數與 《公路工程瀝青及瀝青混合料試驗規(guī)程》（JTG E20-2011)的要求一致；（2)瀝青混合料試件 內部結構全部組分呈均勻分布，無相同組分集中等現象；（3)基于CT技術檢測試件的數字 圖像截面層數n相同，并且數字圖像中相同面積小區(qū)域內的全部組分質量相等；利用如下 公式計算均勻性參數標準值P dij:
[0025]式（4)中，Aep為單層截面內有效的像素面積；試驗室成型的瀝青混合料實際 質量；N為試件數量。對于相同掃描參數的CT掃描設備，掃描結果中的AJ直均相同，對于 不同掃描參數的CT掃描設備，掃描結果中的AJ直不一定相同，因為不同的掃描參數所獲得 圖像的灰度值和尺寸不盡相同。此外，N的數值愈大，計算結果愈趨于穩(wěn)定。由于采用 Pdij計算單層截面均勻性評價參數Kd，因此應用Kd值可以評價多個相同成型方法不同配比 瀝青混合料試件中任意截面內的均勻性，特別是在今后的研宄工作中可以通過大量的試驗 檢測數據形成的單層截面均勻性評價參數Kd數據庫，由此確定均勻性經驗閾值，通過該閾 值與實測的Kd比較分析瀝青混合料試件內部結構中均勻性薄弱的具體位置；（本研宄中的 損傷是指由于瀝青混合料內部結構中各組分分布的不均勾性而造成結構缺陷。）損傷的檢 測位置可以精確至試件軸向每一層的截面，由經驗可知，當內部結構均勻性能產生損傷時， 試件相應位置的K d值發(fā)生突變的現象；
[0026] 其中，本方法可計算試件整體均勻性評價參數Kz，利用該參數可以分析相同成型 方法同級配瀝青混合料試件的整體均勻性能，Kz值越小表示試件內部結構的均勻性能越 好；理論上，當瀝青混合料試件內部結構均勻性能達到理想狀態(tài)時，整體均勻性評價參數Kz 的數值為〇,其計算式如下：
[0028] (i = 1，2,…?，m ; j = 1，2,…?，n)
[0029] 式（5)中，h為試件的油石比含量（％ )，例如Kz(3. 5)表示油石比為3. 5%試件的 整體均勻性評價參數值。
[0030] 綜上，本發(fā)明可以有效的評價瀝青混合料內部結構均勻性，其充分考慮了瀝青混 合料內部結構中各組分的作用，不再利用單一組分的多個特征值來評測瀝青混合料內部結 構均勻性，避免了提取組分的多個特征值，僅需要各組分的一個特征值，計算效率較高，亦 可以定量判定瀝青混合料內部結構中的損傷位置。
[0031] 上述說明僅是本發(fā)明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術手段， 而可依照說明書的內容予以實施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其他目的、特征和優(yōu)點能夠 更明顯易懂，以下特舉較佳實施例，并配合附圖，詳細說明如下。
【附圖說明】
[0032] 本發(fā)明共4幅附圖：
[0033] 圖1為本發(fā)明的軸向進行斷層掃描形成效面積相等截面層示意圖。
[0034] 圖2為本發(fā)明的單層界面分割示意圖。
[0035] 圖3為本發(fā)明分割出小區(qū)域內粗集料分布圖。
[0036] 圖4為本發(fā)明分割出小區(qū)域內砂漿分布圖。
[0037] 其中：圖3中白色部分代表了粗集料，圖4中白色部分代表了砂漿部分。
【具體實施方式】
[0038] 基于瀝青混合料各組分相對密度的內部均勻性識別方法，包括如下步驟：
[0039] 步驟一，沿瀝青混合料試件軸向進行斷層掃描，形成若干層有效面積相等的截面， 如圖1所示，再將每一個截面劃分若干規(guī)則小區(qū)域，建立瀝青混合料試件內部結構的數字 圖像集合；
[0040] 步驟二，進行編寫圖像分割和閾值選取；
[0041] 將試件圖像每一層截面形成n個同心圓，分別對截面中每一個同心圓進行分割， 從而每個同心圓便獲得4個面積相等的扇形區(qū)域，則每一層截面獲得4n個扇形區(qū)域；
[0042] 然后對每個扇形區(qū)域進行二值化處理，其中采用大津法進行閾值選??；同時根據 數字圖像每個小區(qū)域中粗集料、空隙和砂漿的實際密度值以及面積比例計算圖像中各組分 的相對密度。
[0043] 其中，步驟一通過X-ray CT掃描儀沿瀝青混合料試件軸向進行斷層掃描試驗；
[0044] 其中，步驟二通過Matlab軟件自行編寫圖像分割和閾值選取的程序，利用strel 等命令獲取試件每一層截面n個同心圓，然后采用imcrop等指令分別對截面中每一個同心 圓進行分割，從而每個同心圓便獲得4個面積相等的扇形區(qū)域，則每一層截面獲得4n個扇 形區(qū)域，然后對每個扇形區(qū)域進行二值化處理，其中采用大津法進行閾值選?。煌瑫r根據數 字圖像每個小區(qū)域中粗集料、空隙和砂漿的實際密度值以及面積比例計算圖像中各組分的 相對密度；
[0045] 編寫用于多區(qū)域劃分和計算均勻性評價指標的程序，具體程序如下：
[0046] 將瀝青混合料試件的數字圖像集合分n層截面，同時，將每一層截面按相同的尺 寸再劃分m個規(guī)則的小區(qū)域，則每個試件會產生mXn個小區(qū)域；
[0047] 以單層截面劃分16個規(guī)則小區(qū)域為例，如圖2所示，編號1至4的小區(qū)域組成了第 一象限（該象限命名方式與軟件Matlab中矩陣表示方式有關），以此類推，每個截面包含四 個面積相同的象限，如編號5、6、7、8的小區(qū)域組成了第二象限，逆時針方向分別為第三象 限、第四象限?？梢园l(fā)現，每一層截面包括四個面積不同的圓環(huán)，如編號1、5、9、13的小區(qū)域 組成了第一層圓環(huán)，以此類推，由內至外分別為第二層圓環(huán)，第三層圓環(huán)和第四層圓環(huán)。每 個截面中四個圓環(huán)區(qū)域的面積是不相同的，而每個圓環(huán)內包含四個小區(qū)域的面積是對應相 等的。利用已選定的灰度分割閾值對數字圖像集合中每個截面的16個小區(qū)域分別進行圖 像分割處理，