基于数字图像处理的粗集料颗粒分布分析

黄碧霞等：基于数字图像处理的粗集料颗粒分布分析

・２３・

基于数字图像处理的粗集料颗粒分布分析掌

黄碧霞１’２

（１，西南交通大学土木工程学院四川成都

陆阳１

６１００３ｌ；２，北京建达道桥咨询有限公司）

摘要利用数字图像处理分析了粗集料颗粒的大小分布。对沥青混合料采用ＶＢ编制了有针对性的数字图像处理（ＤＩＰ）程序，使用大小修正因子将ＤＩＰ获得的颗粒尺寸转换为可与实际方孔筛尺寸相比较的尺寸，并将ＤＩＰ获得的面积级配转换为质量级配，采用质量级配比较了ＤＩＰ与传统方法获得的级配曲线。

关键词数字图像处理面积级配颗粒大小分布粗集料

１

引言

数字图像处理（ＤＩＰ）是一门系统研究数字图像理论、技术和应用的新学科，其主要过程是将研究的物体转化为储存在计算机中的数字图像，并运用计算机对图像信息进行分析和处理从而得到所需要的研究结果。由于颗粒大小、形状在研究粒状物、沥青路面建设、混凝土技术等中起着重要作用，因此对颗粒大小、形状的研究备受人们关注。近年来ＤＩＰ被广泛应用于粗集料颗粒大小分布，定量分析骨料的方位、分布和形状、量测针片状颗粒含量等。

ＤＩＰ最大的缺陷是ＤＩＰ只能获得颗粒的二维投影图像，第三维尺寸无法由ＤＩＰ直接获得。研究人员对解决这一缺陷进行了尝试：①Ｂａｒｋｓｄａｌ通过获取图片上颗粒阴影部分长度来估计颗粒高度，然而对于相邻颗粒间没有足够空间来形成完整阴影的则将无法估计；②Ｋｕｏ通过获得颗粒两正交投影测得颗粒高度，

然而必须将颗粒一个接一个摆放于一定角度的试验盘上进行拍照，而且只能用于粗颗粒（因为细颗粒无法一颗颗摆开）。

由于ＤｌＰ获取第三维尺寸很困难，所以ＤＩＰ获得的结果是面积百分比而非质量百分比，因此不能直接与传统方法获得的结果进行比较。本文对沥青混合料采用ＶＢ编制了针对性的数字图像处理（ＤＩＰ）程序，将ＤＩＰ获得的面积级配转换成质量级配，使之与传统筛分法获得的结果能够进行直接比较，解释起来也要简单一些，因为大部分工程师熟悉的是质量百分比而不是面积百分比。本程序适用于粗集料。

２数字图像处理技术

数字图像（ＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅ）技术是将一幅连续的图像信息利用电荷耦合器件（ＣＤＤ）或扫描仪离散为数字信息。数字图像分析技术主要包括图像获取、图像处理及图象识别等过程。图１是数字图像分析流

程图。

——

黄碧霞，女・硕士。

毒国家教育部博士点基金项目（２００４０６１３０１８）。

图像获取的实质是图像的数字化过程。本文采用ＤＥＭ数值模拟在常剪切荷载作用下的蠕变试验，动态荷载作用下的应力应变特征等；②进一步进行沥青玛蹄脂的试验研究，数值模拟结果与试验结果对比，从而把ＤＥＭ模型应用到沥青玛蹄脂微观力学特性分析中去。参考文献：

［１】ｓｌＩ且ｓｈｉｄｌＩ盯Ｎ，ｓＩ－即０ｙ＾．０ＩＩｕｓ吨蛳ｃ啪批１１８ＩⅡｃａｌＭｏｄｅｋｔ０ＤｅＩ州ｂｅＤｙ・

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［２］Ｂｕｔｄ盯ｗＧ，Ｂ０９ｋｔＩｒｔＤ，Ａｌ—Ｋｈｌｅｅｂ

Ｍ朋６ｃＢｅＩＩａｖｉｏｒ

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４结论

根据数值模拟的结果，可以得出以下结论。

（１）数值模拟结果曲线的趋势与Ｂｕｒｇｅ玛模型的理论蠕变曲线示意图相一致，证明这种方法在理论上是可以接受的。而根据图４和图５可以得出，数值模拟与解析解的结果整体上基本一致。因此，ＤＥＭ方法可以认为是正确的，并且可以用于进一步分析沥青玛蹄脂的粘弹性特性和微观力学机理。相比解析解的复杂繁琐，ＤＥＭ数值模拟将是一种更加行之有效的研究方法。

（２）数值模拟的结果在卸载后的部分不是很吻

．

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ｄ地ＴＩ姗＿ｐ叭鲥帅Ｒｅ蝴眦ｈＢｏａＩｄ。１９９９，ｌ醴１：１５７一１５９．

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合，有如下原因：首先，根据离散单元法的理论¨－，应变不可能在卸载的瞬间大幅度回复；其次，两种解法的参数转换可能存在一定的误差。

本文研究结果表明ＤＥＭ数值模拟沥青玛蹄脂是可行的，沥青玛蹄脂ＤＥＭ模型的进一步研究并不断完善，将成为研究沥青路面材料的一种新工具，对路面材料研究具有重要意义。

（３）对进一步研究建议：①进一步研究更多种加载方式下沥青玛蹄脂的应力与变形特征，譬如，

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Ｄ．Ｄｉ船叭蚵蛐，Ⅸ卿ｅＩ．ｔ

ＳⅢｅＵＩｌｉｖ即ｄｔｙ，ＰＩＩｌＩ・

ｍ∞。ＷＡ．２００４．

［４］胡霞光．沥青混合料微观力学分析综述［Ｊ】．长安大学学报（自然科学

版），２００５，３（２）：６一ＩＯ．

［５］郭大智，任瑞波．层状粘弹性体系力学［Ｍ】．哈尔滨：哈尔滨工业大学

出版社。２∞１．［６］ｃｕｎｄａｌＩ

Ａ．＾ｃ砌ｐＩＩｔｅｒＭ０ｄｅｌ衙ｓｉｎＩＩＩＩａｔｉｌｌｇＰ嘴陀黼ｉ他Ｉ丑ｒｇｅｓｃａｌｅＭｏ恃

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ｍＲ∞ｋＦｆＭｈｍ，１９７ｌ，ｌ（Ｈ一８）．

收稿日期：２０嘶一１２一０４

万方数据　

・２４・

全国中文核心期刊路基工程２００８年第ｌ期（总第１３６期）

图像获取卜一一图像处理卜一图像识别卜一图像输出

斟圉圉引倒剧

ＣｃＤ相机获取混合料数字图像，与此同时，获得一个刻度尺的图像，以便进行象素与实际尺寸间的比例换算。转换比例ｚ由式（１）计算

’一

，一刻度尺（横向）的实际尺寸口，¨横向象素点数目

”７

根据混合料组成特点及降低运算量的要求，通常选择灰度图像作为分析对象。而ＣＣＤ获得的原始图像一般是真彩色的（２４位），所以图像处理前需先将２４位真彩色转换成灰度图。由于灰度图仅能显示２５６色灰度级，必须首先将它转化为２５６色彩色位图，然后将２５６色彩色位图转换成灰度图（由亮度ｙ表示）。其转换公式为

ｌ，＝０．３０尺＋Ｏ．５９Ｇ＋０．１ｌ曰

（２）

然后对图像进行直方图均衡化、滤波、锐化等增强处理得到利于后续分析的图像。

再通过阈值法，将灰度图转换成二值图，后续分析和描述都是基于这样处理后的二值图像。

为了了解集料在沥青混合料中的实际分布情况，首先要将集料的边缘从整个二值图像中检测出来。本文通过比较选用Ｒｏｂｅｎｓ算法找出图像的基本边缘，再对图像进行细化，得到图像的最基本信息（单象素宽度）。然后采用边缘跟踪（Ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）识别出各个颗粒边缘位置（坐标），进而得到每个颗粒的面积、周长、最长轴、最短轴、形心等。最后通过参数实现级配，了解尺寸分布、形状特征等。

３筛分的颗粒分布分析

筛分是最常用的获得级配和颗粒分布的方法。沥青混合料用的粗集料采用水洗法试验。对集料水洗、烘干后进行筛分。人工筛分时，需使集料在筛面上同时有水平方向和上下方向不停顿的运动，使小于筛孔的集料通过筛孔，直至１ＩＩｌｉｎ内通过筛孔的质量小于筛上残留量的０．１％为止；机械筛分时，应在机械筛分后再逐个由人工补筛。筛分完后称出留在各个筛上的集料质量。

通常人们将筛分分析的结果以级配曲线表示。当对传统筛分进行解释时，以下两点必须考虑。

（１）实际上，能够通过筛孔的颗粒可能有一个尺寸大于该筛筛孔尺寸。如图２，一个长颗粒的长度比筛孔尺寸长得多，但是它能毫无困难地通过该筛。因此，筛孑Ｌ尺寸是用来控制颗粒的侧面尺寸的。

（２）如图３，一个相对比较扁的颗粒能够通过方孑Ｌ筛。但是，该颗粒的宽度也比筛孔尺寸大。因此，算法中用来控制颗粒通过的筛孔尺寸应该比实际筛孔的对角线略小些。

４

ＤＩＰ分析颗粒分布

万　

方数据图２通过筛孔尺寸的

圈３通过筛孔尺寸的

长颗粒图

扁颗粒图

进行ＤＩＰ之前要先得到高质量图片。调整相机高度及光源以获得有效图片并消除阴影。在试验盘（３００ｍｍ×２４０ｍｍ）上放置合适的有色底片，摆放时颗粒不接触，不重叠，也不超出试验盘。集料颗粒摆放合适后，使用数码相机对其进行拍照。对数码相机进行调焦以获得清晰高质量的图像，然后将其存储以备分析。与此同时，获得一个刻度尺的图像，以便进行象素与实际尺寸间的比例换算。

根据颗粒大小和形状，试验盘中能容纳互不接触或重叠的颗粒个数为１００—３００个。由于集料试样的质量须大于规范规定的最小质量，一组试样含有ｌ０００多颗颗粒，不能够一次全摆放于试验盘中。因此，一组集料试样要被分成若干份子试样用于拍摄。

获得集料试样的象素图像之后，就要通过图像分析将集料从背景中分割出来。从分割出来的集料颗粒中能获得面积、长度、宽度等形态参数。面积是指集料颗粒在试验盘上的投影面积。颗粒面积由沿闭合边缘曲线的积分确定，如式（３）

Ａ＝÷牵（并母一，，出）（３）

离散化为（４）式

，

Ⅳ‘

Ａ＝÷芝：［茗；（，，…一，，。）一，，；（甄＋。一菇；）］

＝丢薹ｈ‰。～，，ｉ］

（４）

式中Ⅳｂ为边界点的数目。

然后通过比例因子计算出真实的投影面积，并将集料颗粒最小外接矩形的长和宽定义为颗粒的长和宽，见图４。将测得结果保存用于静态分析和后处理。５两种方法获得的结果比较Ｓ．１两种方法的差异

首先对集料进行传统筛分分析，然后对相同的集料进行ＤＩＰ分析。

在进行传统筛分结果与ＤＩＰ结果比较之前，必须指出两种方法间的差异。

（１）传统筛分时，集料筛余百分量是通过质量测定的，因此其级配是以质量百分比的形式表示的，本文称之为质量级配。而在进行ＤＩＰ分析时，集料颗粒的体积或质量无法获得。事实上，由于获得图像只是颗粒的二维投影，颗粒厚度无法获得。因此，由ＤＩＰ获得的集料百分率只能以其在水平方向的投影面

黄碧霞等：基于数字图像处理的粗集料颗粒分布分析

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图４颗粒长度、宽度定义图

积百分率的形式表示，本文称之为面积级配。

（２）传统筛分时，颗粒大小用方孔筛尺寸大小来度量，以此来决定颗粒是否通过该方孔筛。ＤＩＰ中，颗粒大小与ＤＩＰ得到颗粒宽度不同。Ｓ．２面积级配转换成质量级配

由ＤＩＰ获得的结果能够直接与传统方法获得的级配进行比较。该法基于两个假设：①集料来源相同；②集料形状特征相同。因此，颗粒的平均厚度九可以由其他尺寸估计得出。

＾＝Ａ×ｄ

（５）

式中Ａ是与颗粒扁平率有关的参数；ｄ为ＤＩＰ获得的颗粒宽度

由式（５）可以估算出颗粒的体积ｙ

ｙ＝Ａ×危＝Ａ×Ａ×矗

（６）

式中Ａ为ＤＩＰ获得的颗粒投影面积

从颗粒体积公式可以得到质量级配为

，

ｐ

质量百分比＝————等——一＝

ｐ×Ａ×∑（Ａ×ｄ）∑（Ａ×ｄ）

ｆ＝Ｉ

ｐ×Ａ×∑（Ａ×ｄ）

∑（Ａ×ｄ）

ｆ－Ｉ

ｌ＝ｌ

（７）

式中分母代表所有集料的质量；分子代表小于某筛孔的集料质量；ｐ是密度。

分子、分母中的Ａ、ｐ相互约掉了，因此，Ａ不影响质量级配曲线。Ｓ．３结果比较

将面积级配转换成质量级配后，由ＤＩＰ获得级配结果就可以与传统筛分获得的结果在同一级配曲线图上进行比较。

（１）采用方孔筛筛分时两种方法的比较，见图５。由图可知，ＤＩＰ获得的级配曲线与传统筛分获得的级配曲线不太一致，ＤＩＰ获得曲线在传统筛分曲线的下方。这是因为两种方法中颗粒尺寸定义不同。

（２）ＤＩＰ中，颗粒尺寸的定义取决于所选用的筛孔形状。如果是圆孔筛（如图６（ａ）），一个颗粒刚好能够通过的筛孔尺寸（筛孔的直径）与颗粒的宽度非常接近。但是，如果是方孔筛（如图６（ｂ）），一个颗粒刚好能够通过的筛孔尺寸（筛孔的边长）只有颗粒宽度的Ｏ．８倍左右。因此，方孔筛和圆孔筛

万　

方数据％，羞求皿蛔蟋

ｏ

４．７５

９．５

１３．２

１６

１９

２６．５

筛孔尺寸，ｒ砌

图５尺寸修正前ＤＩＰ与传统筛分的级配曲线比较圈

应该给出不同的颗粒尺寸度量。依照Ｂｅｍｈａｒｄｔ，圆孔筛的颗粒尺寸度量由公式（８）转换成等效方孔筛尺寸度量。

等效方孔筛尺寸＝Ｃ×圆孔筛尺寸（８）式中Ｃ是大小修正因子，其值取决于颗粒横截面形状。

因此，有必要将ＤＩＰ获得的颗粒宽度转换成等效的方孔筛尺寸度量，转换公式为

等效方孔筛尺寸＝Ｃ×宽度（９）Ｃ取决于颗粒形状，它由集料来源和形状确定。通过试算法确定Ｃ。试算不同的Ｃ值，直到ＤＩＰ获得的级配曲线与机械筛分获得的级配曲线最佳匹配为止。集料越扁，其Ａ值越小，ｃ值也越小。

肖

（ａ）圆孔筛（ｂ）方孔筛

图６不同筛孔形状的颗粒尺寸度量效果图

（３）将面积级配转换成质量级配，和将颗粒宽度转换成等效方孔筛尺寸度量后，ＤｌＰ获得的级配曲线与机械筛分获得的级配曲线很一致。６结束语

应用ＤＩＰ分析粗集料颗粒大小分布的方法，将面积级配转换成质量级配，并且假设集料来源相同。在将面积级配转换成质量级配过程中，获得了形状参数Ａ，因此也可以获得扁平率。ＤＩＰ获得级配曲线与传统筛分获得的级配曲线具有一致性。

除了快速、方便、通用外，ＤＩＰ还有一个优点就是获得了比传统筛筛分多的信息。事实上，从同一张集料图像中，详细的形状分析也能实现。然而，使用ＤＩＰ时，集料必须仔细地平铺使之不重叠或接触。同时颗粒象素图像不能太小，否则其象素表示就不准确。

收稿日期：２∞６一ｌＯ一２０

基于数字图像处理的粗集料颗粒分布分析

作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：

黄碧霞， 陆阳， Huang Bixia， Lu Yang

黄碧霞,Huang Bixia(西南交通大学土木工程学院,四川成都,610031;北京建达道桥咨询有限公司)， 陆阳,Lu Yang(西南交通大学土木工程学院,四川成都,610031)路基工程

SUBGRADE ENGINEERING2008(1)3次

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引证文献(4条)

1. 莫林利. 赵秀绍 提高级配指标计算精度方法研究[期刊论文]-华东交通大学学报 2010(6)2. 莫林利. 赵秀绍 提高级配指标计算精度方法研究[期刊论文]-华东交通大学学报 2010(6)

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