基于数字图像处理技术的沥青混合料摊铺均匀性实时监测评价方法

热拌沥青混合料在摊铺过程中，因粗细集料分布不均匀容易产生离析现象。沥青混合料的离析会导致实际的级配、沥青含量严重偏离设计值，造成沥青路面整体质量不均匀，这不仅会诱发沥青路面发生各类早期损害，而且对路面长期使用性能也有重要影响。因此，控制沥青混合料摊铺离析对改善沥青路面路用性能具有重要意义。

随着电子和计算机技术的迅猛发展，数字图像处理技术开始运用于沥青混合料均匀性的研究。Tahman等提出混合料中粒径大于2.36mm的集料离析的评价方法;Hunter等提出了通过比较截面上相等区域里集料累积面积值的大小评价离析程度的方法。Tahman法和Hunter法仅考虑截面上集料的分布数目(以累计的集料面积表示)，但对集料的分布位置考虑不多。同济大学彭勇等提出从集料的分布位置和分布数量两方面定量评价沥青混合料的均匀性;吉林大学吴文亮等提出采用颗粒面积比的变异系数作为均匀性评价指标，定量评价沥青混合料的均匀性。本文依托“高速公路沥青路面建设远程智能监控系统研究”课题，采用数字图像处理技术研究沥青混合料表面集料分布形态特征，提出了摊铺过程中离析计算及判别方法，并通过MATLAB软件编程实现沥青混合料离析快速检测、实时判断和评价，为降低沥青路面施工过程中摊铺离析提供指导。

数字图像处理(DIP)技术，即用计算机对图像进行处理。计算机处理的信号都是数字信号，所以在计算机上处理的图像均为数字图像。图像的转化过程称为数字化。物理图像被分割为称作像素的若干小区域。对每个像素位置的亮度进行采样和量化，从而得到一个表示其亮暗程度的整数值。数字图像是以二维矩阵在计算机中进行存储的，数字图像处理的实质是对二维矩阵的处理。在计算机中，二维图像通常为一个二维数组f(x，y)或者是一个M×N的二维矩阵(其中，M为图像的行数，N为图像的列数)。

图像二值化就是将图像上像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果，其中“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色，表征其颜色的深浅程度。

沥青混合料原始图像采集过程要标准、规范，否则严重影响后续数据处理的准确性。研究过程中，采用智能手机紧跟沥青混合料摊铺机边摊铺边拍摄，考虑到采集图像信息时的高度决定颗粒成像的大小，因此对采集高度进行了控制。在数字图像采集过程中，综合考虑发光源的亮度、照射角度等受照状态影响因素相同情况下进行多个测点图像采集，拍摄时保持镜头平面与道路表面平行。

在原始图像采集时，根据采集设备的高度以及数字图像的分辨率，将粒径大小由毫米单位换算为像素单位，从而计算颗粒面积的像素大小。本文采用高度与正方形图像宽度比值为1∶1.2，图片分辨率为2448×2448。

由于在图像预处理时，需要先剔除对离析影响可忽略不计的小块，并且后期在计算时需要按像素值来进行计算，所以数据量庞大，为了满足软件运行时间达到可以实时处理的效果，本文在初期处理时将小于(2448+2448)/50=97.92像素的颗粒排除，然后从剩余的颗粒中筛选出影响沥青混合料离析的颗粒。从表1中可知，在高度为600mm时，最小为211像素的颗粒，9.5粒径的颗粒对应的像素值为844。而1000mm与1100mm高度时，4.75粒径对应的像素值都小于筛选过滤最大限度，所以可能影响到后期档料分离效果。故本文选取600mm高度的沥青混合料图像信息进行分析计算。

图像灰化。图像灰化是将获得的彩色数码图像转化为由“黑”到“白”(从0～255共256个整数灰度级)的黑白图像，便于进行图像二值化处理。同时，尽量多的去除沥青等干扰因素，并降噪、滤波等，尽量减少石料粘连状况，为后期算每个集料大小做准备。

图像预处理。(1)图像滤波。原始图像在采集、传送和转换过程中，常常会加入一些噪声，使图像表现为模糊、失真等。利用Gabor滤波器提取图像纹理特征，用于图像分类模式识别，实现颗粒的初步分离。同时，根据图像中的噪声进行自适应维纳滤波，减少干扰环境的影响，增强图像平滑性。

(2)直方图均化处理。直方图均衡化操作是对图像直方图进行处理，使得处理后的直方图为平坦形状，增强图像对比度。

(3)形态学图像处理。文中采用开运算，例如结构元素B对A的开运算，即首先采用结构元素B对A做腐蚀运算，然后再做膨胀运算，使用相同的结构元素。通过开运算使图像的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。

图像二值化处理。图像二值化处理是整个图像处理过程中的关键部分，是将具有256个灰度级的图像转化为只有两个级别(分别表示沥青和集料)的黑白图像。灰度级低于阙值的为沥青，反之则判断为集料。二值图像可以显示各颗粒的形状。

在施工中，判别沥青混合料是否离析，须分析沥青混合料中颗粒的分布状态，可根据现有分析软件将各档集料分离出来，然后对各档集料的分布状态进行判别分析。MATLAB程序可对沥青混合料二值化图像进行分类提取，由于细集料颗粒较小、数量多，对整体集料均匀程度影响在允许的误差范围之内，而粗集料的分布情况才真正决定整个图片信息中沥青混合料离析程度。而且采集图像信息时的高度决定颗粒成像的大小，考虑到监控范围需要足够大，为使图像中各档集料之间的区别更明显，本文选取9.5mm粒径以上的颗粒作为研究对象。

沥青混合料数字试件图像分析。根据离析的定义，若沥青混合料分布是均匀的，那么理论上各档集料对X轴、Y轴的静距和与其在相同条件下理想均匀分布状态时静距和的差为0。基于以上假设，根据静距定义得:

(1)各个颗粒静距和。(2)平均理论值。沥青混合料离析判别。根据离析的概念可知，当沥青混合料各档集料都分布达到理想化时，各档集料会得出一个标准静距值，而实际中混合料离析时，所得出的静距值大于或小于这个标准值，二者相减会得出的一个差值，根据这个差值就可以判断混合料是否离析。考虑到实际情况不能达到最理想化的状态，所以通过大量的现场工程试验数据。

若图像整体没有离析，即静距差没有超出所制定的离析标准值范围，在这种条件下，如若沥青混合料都集中圆心位置，而得出的也在标准值范围之内，此时需要将图像按照过几何中心的X轴、Y轴分为4个部分，分别再对4个部分进行进一步的静距计算比较:第一，分别计算4个区域对自身区域中心的实际静距和值;然后减去原始图像标准静距和的14;最后将得到4个差值相加。第二，分别用4个区域的实际静距和值分别减去自身区域在均匀分布情况下的标准值，得到的4个差值相加。

(1)小区域间计算公式。(2)将4个区域分别放大，针对区域1，2，3，4进行静距和值以及自身平均理论静距值计算，类似于原始图像S0和S－0的计算步骤。

综上所述，最终判定一幅图像中的沥青混合料是否离析，需要依次对α0，α1，α2值进行判断识别，只要有一个值不在标准值范围之内，说明此图像信息存在离析现象。

本软件是在仔细对比国内外其他图像处理软件的基础上，通过相关研究选取了影响沥青混合料摊铺质量的关键参数，确定了图像监控方案，开发了基于MATLAB系统软件的程序系统对沥青混合料摊铺实时监控。

设计系统共进行5个阶段———分析、定义阶段，算法研究阶段，制作阶段，测试、检验阶段。此软件具体由两大部分组成，一是图片预处理，二是数据分析计算。

依托安徽省泗许和济祁两条高速公路试验路，对运用数字图像处理技术的沥青混合料均匀分布评价方法进行验证与修正，。

以泗许、济祁高速公路中面层AC20沥青混合料施工摊铺为样本数据值，对沥青混合料摊铺机摊铺施工时的沥青混合料进行图像采集。

应用系统处理软件，对施工中采集的1000张图像信息进行分析计算。可以看出，1000个图像中静距差α0，分区对原始中心静距差α1及分区内静距差α2的变异系数较小。因此，取α0，α1，α2的平均值作为判断沥青混合料的离析指标D。为了验证此标准是否符合一般规律，随机对几张图片进行检验。可知，颗粒的分布状态相对均匀，得到的α0，α1，α2均小于制定的离析指标值D，故其没有离析。可知，大部分颗粒明显集中在第二象限，而且得到的α0，α1，α2值也都明显大于离析指标D，故其离析。可知，α0，α1值小于离析指标D，但α2值却大于指标D值，而且直观上看，三、四象限的颗粒分布明显比一、二象限的多，故其离析。综上所述，本系统软件可以定量评价沥青混合料的离析，并且研究结果与一般经验相符。

(1)运用数字图像处理技术分析沥青混合料摊铺离析状况，可避免人为主观性，具有效率高、费用低、信息量大，客观性强、操作便捷、适用面广等特点，分析过程易于实行程序化运算，便于实现沥青混合料摊铺离析检测的连续化。

(2)运用数字图像处理技术对沥青路面表面数字图像进行分析，规范了沥青混合料原始图像的采集标准，确定了图像灰化和二值化的过程，以各档集料对X轴、Y轴的静距差α0、区域相对于原始中心的静距差α1和自身静距差α2作为判断沥青混合料的离析指标。

(3)基于MATLAB系统软件编程，开发了沥青混合料摊铺实时监控系统软件，实现离析量化计算的快速、界面;以泗许、济祁高速公路中面层AC－20沥青混合料施工摊铺离析计算分析，验证了计算方法和监控软件的可靠性、准确性。