陳甲康，高俊鋒，汪海年，卜 胤

(1.長(zhǎng)安大學(xué) 道路結(jié)構(gòu)與材料交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710064；2.江西省天馳高速科技發(fā)展有限公司，江西 南昌 330103)

0 引 言

近年來，裂縫、車轍、坑槽等瀝青路面病害問題日益突出，嚴(yán)重影響瀝青路面的服務(wù)質(zhì)量。瀝青混合料是一種多項(xiàng)復(fù)合材料，集料是其主要組成部分，對(duì)瀝青混合料的各項(xiàng)性能會(huì)產(chǎn)生重要影響[1-3]。

集料的料源特性(如巖性、磨耗值、磨光值等)是甄選集料的重要依據(jù)，用以確保拌合出來的瀝青混合料達(dá)到相應(yīng)的技術(shù)要求，然而集料的棱角、形狀以及表面紋理等形態(tài)特征對(duì)瀝青混合料性能的影響尚未得到足夠的重視[4]。國(guó)內(nèi)外相關(guān)規(guī)范，如《公路瀝青路面施工技術(shù)規(guī)范》(JTG F40—2004)、美國(guó)ASTM D4791，依舊采用直接手工測(cè)量與間接物理力學(xué)測(cè)量的試驗(yàn)方法用來評(píng)價(jià)集料的形態(tài)特征[5-8]。

隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，研究人員開始重視利用該技術(shù)來評(píng)價(jià)集料的形態(tài)特征，以解決傳統(tǒng)試驗(yàn)方法精度低、耗時(shí)長(zhǎng)、工作量大的問題。李曉燕等使用自主研制的粗集料形態(tài)特征研究系統(tǒng)(MASCA)，發(fā)現(xiàn)粗集料的分形維數(shù)能夠合理評(píng)價(jià)粗集料形態(tài)特征的最優(yōu)定量指標(biāo)[7]；楊芬等設(shè)計(jì)了“無影燈箱”，并發(fā)現(xiàn)數(shù)碼相機(jī)和計(jì)算機(jī)圖像處理軟件(Image-Pro Plus)在測(cè)定針片狀顆粒含量方面具有良好的可行性和較高的準(zhǔn)確度[8]；Yufeng Liu等分別利用傅里葉級(jí)數(shù)的不同取值、不同振幅和頻率值來評(píng)價(jià)集料的形狀、棱角性和表面紋理[9]；Hyoungkwan Kim等利用基于激光技術(shù)的激光斷面掃描系統(tǒng)對(duì)集料的形態(tài)特性進(jìn)行了測(cè)量，并與人工測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)2種測(cè)試方法具有良好的一致性[10]；對(duì)于新一代圖像測(cè)量系統(tǒng)的應(yīng)用，需要對(duì)其內(nèi)置的指標(biāo)進(jìn)行直觀性的驗(yàn)證。因此，本文將研究集料圖像測(cè)量系統(tǒng)(AIMSⅡ)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)其合理性進(jìn)行驗(yàn)證。

1 集料圖像測(cè)量系統(tǒng)

集料圖像測(cè)量系統(tǒng)(Aggregate Image Measurement System Ⅱ)主要由一套圖像獲取硬件和一臺(tái)用于運(yùn)行系統(tǒng)、分析數(shù)據(jù)的電腦組成，其中獲取圖像的硬件包括照相機(jī)、光學(xué)顯微鏡、集料托盤、逆光照明系統(tǒng)和頂部照明系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 集料圖像測(cè)量系統(tǒng)(AIMSⅡ)

AIMSⅡ以4.75 mm粒徑作為區(qū)分粗、細(xì)集料的界限，粒徑為4.75 mm及以上的集料為粗集料，4.75 mm以下的為細(xì)集料。設(shè)備可以分析0.075～37.5 mm粒徑范圍內(nèi)集料的形狀、棱角與表面紋理。對(duì)應(yīng)每一檔粒徑的集料，AIMSⅡ均配有一個(gè)可旋轉(zhuǎn)的透明托盤用于放置集料，同時(shí)額外配有一個(gè)黑色的不透明托盤用于獲取透明材料顆粒的圖像。 AIMSⅡ中集料固定方向的投影圖像是通過逆光燈實(shí)現(xiàn)的，它采用高精度的數(shù)碼相機(jī)捕獲集料的投影圖像用于分析集料的形狀與棱角。另外，AIMSⅡ利用頂視燈和可調(diào)節(jié)放大倍數(shù)的顯微鏡獲取集料的表面紋理圖像，從而分析集料的紋理特征。

下面以粗集料為例介紹AIMSⅡ測(cè)量集料的具體流程及工作原理。

(1)準(zhǔn)備工作。首先，將篩分好的粗集料用潔凈的水清洗，清洗完后烘干；然后，將烘干后的粗集料逐顆擺放于相應(yīng)粒徑托盤的凹槽中，關(guān)上封閉暗箱的門板。

(2)測(cè)量過程。粗集料形態(tài)特征的測(cè)量總共分為3次掃描過程。電腦上安裝的AIMS程序開始運(yùn)行后即開始第1次掃描，載有粗集料的托盤以固定的速度旋轉(zhuǎn)，當(dāng)其中一顆集料進(jìn)入照相機(jī)視野范圍內(nèi)時(shí)，逆光燈照射于該顆集料生成集料的投影圖像；然后，利用照相機(jī)將集料的投影圖像捕獲，同時(shí)AIMS軟件通過分析投影圖像計(jì)算集料的棱角性，并確定其輪廓質(zhì)心的位置用于定位集料，以使3次掃描過程中分別獲取的信息能夠?qū)?yīng)于同一顆集料。當(dāng)系統(tǒng)完成所有粗集料的第1次掃描后即進(jìn)行第2次掃描，托盤依次重新旋轉(zhuǎn)到每顆集料的定位位置，測(cè)量相對(duì)應(yīng)集料的三維尺寸(長(zhǎng)、寬、高)，同時(shí)AIMS軟件基于集料的三維尺寸分析集料的形狀特征。當(dāng)完成所有集料的三維尺寸測(cè)量后即進(jìn)行第3次掃描，托盤再依次重新旋轉(zhuǎn)到每顆集料的定位位置，通過頂視燈和顯微鏡獲取對(duì)應(yīng)集料的表面微觀圖像，同時(shí)AIMS軟件通過分析表面微觀圖像評(píng)價(jià)集料的表面紋理。

(3)導(dǎo)出結(jié)果。當(dāng)粗集料的形狀、棱角與表面紋理測(cè)量完成后，AIMS軟件將所有的分析結(jié)果自動(dòng)導(dǎo)入到預(yù)先設(shè)定路徑下的Excel表中。

2 集料評(píng)價(jià)指標(biāo)

對(duì)于3個(gè)不同層次且相互獨(dú)立的集料形態(tài)特征分量，即形狀、棱角和表面紋理(圖2)，AIMSⅡ均有相應(yīng)的特征量化指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)[11]。

圖2 集料的形狀、棱角、表面紋理

2.1 二維形狀

AIMSⅡ采用二維形狀指標(biāo)評(píng)價(jià)集料的二維形狀特征，該指標(biāo)通過集料半徑的遞增變化表征集料的二維形狀指標(biāo)F2D

(1)

式中：Rθ為集料在θ角方向的半徑；Δθ為角度增量，取4°。

二維形狀指標(biāo)取值范圍為0～20，指標(biāo)值越接近于0，表示集料二維形狀越近似于圓，圓形的二維形狀指標(biāo)值為0。根據(jù)集料二維形狀接近圓的程度，AIMSⅡ通過二維形狀指標(biāo)數(shù)值范圍將集料的形狀劃分為4個(gè)水平，如圖3所示。

圖3 集料二維形狀分類

2.2 球度

AIMSⅡ采用球度指標(biāo)評(píng)價(jià)粗集料的三維形狀特征，該指標(biāo)由集料的長(zhǎng)軸長(zhǎng)、次軸長(zhǎng)與短軸長(zhǎng)(長(zhǎng)度、寬度、高度)計(jì)算得到，如圖4所示。AIMSⅡ通過自動(dòng)調(diào)焦顯微鏡直接測(cè)量集料的短軸長(zhǎng)；為了獲取集料的長(zhǎng)軸長(zhǎng)與次軸長(zhǎng)，將集料投影圖像中的各個(gè)像素點(diǎn)看作為向量x=(a,b)T，其中a和b是與x、y軸有關(guān)的坐標(biāo)值，通過這些向量組成所有像素點(diǎn)的協(xié)方差矩陣，并計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征向量；然后，利用特征向量計(jì)算經(jīng)過集料二維圖像中心點(diǎn)的長(zhǎng)軸與次軸的長(zhǎng)度。球度計(jì)算公式見式(2)。球度指標(biāo)結(jié)果取值范圍為0～1，指標(biāo)值越接近于1表示集料三維形狀越近似于球，球體的球度指標(biāo)值為1。

(2)

式中：SP為球度；dS為集料短軸長(zhǎng)(高度)；dI為集料次軸長(zhǎng)(寬度)；dL為集料長(zhǎng)軸長(zhǎng)(長(zhǎng)度)。

圖4 集料的三維尺寸

2.3 扁平度、細(xì)長(zhǎng)度和針片度

集料的扁平度、細(xì)長(zhǎng)度和針片度指標(biāo)是由集料的長(zhǎng)軸長(zhǎng)、次軸長(zhǎng)與短軸長(zhǎng)之間的相互比值求得的，計(jì)算公式分別見式(3)～(5)，公式中的參數(shù)與球度指標(biāo)的參數(shù)意義相同。AIMS Ⅱ采用3∶1和5∶1兩個(gè)不同比值界限定義扁平集料、細(xì)長(zhǎng)集料與針片狀集料，通過總體測(cè)量樣本中扁平集料、細(xì)長(zhǎng)集料與針片狀集料的含量評(píng)價(jià)集料形狀特性的優(yōu)劣。

2.4 梯度法棱角

AIMSⅡ采用梯度分析法量化集料的棱角性[11]。首先，使用Socel mask算法計(jì)算集料二維圖像輪廓邊界各個(gè)點(diǎn)的梯度向量，在圖像(x,y)位置的梯度向量計(jì)算公式如下。

(6)

梯度向量的方向通過向量▽f的角θ(x，y)進(jìn)行表征，計(jì)算公式為

(7)

集料圖像邊緣越尖銳，那么鄰近點(diǎn)梯度向量的方向變化越快；反之，邊緣越圓潤(rùn)，鄰近點(diǎn)梯度向量的方向變化越慢，如圖5所示。

圖5 光滑集料與棱角集料梯度向量的對(duì)比

最后，計(jì)算集料圖像邊緣所有相鄰點(diǎn)之間的梯度向量方向改變量，集料的梯度棱角指標(biāo)通過梯度向量方向改變量的平均值表征，計(jì)算公式為

(8)

式中：θ為集料圖像邊緣點(diǎn)的梯度向量角度；n為集料圖像邊緣點(diǎn)的總數(shù)量；i為集料圖像邊緣的第i個(gè)點(diǎn)。

梯度棱角指標(biāo)取值范圍為0～1 000，指標(biāo)值越小，表示集料的棱角性越低，光滑圓的梯度棱角指標(biāo)值為0。根據(jù)集料棱角性高低，AIMSⅡ通過梯度棱角指標(biāo)數(shù)值范圍將集料的棱角劃分為4個(gè)水平，如圖6所示。

圖6 集料棱角性分類

2.5 紋理指標(biāo)

圖7 小波分析法

AIMSⅡ采用小波分析法獲取粗集料表面紋理信息并對(duì)其進(jìn)行量化。小波分析通過短高頻基函數(shù)和長(zhǎng)低頻基函數(shù)分別捕獲集料表面細(xì)節(jié)紋理信息與粗略紋理信息，將集料表面灰度圖像轉(zhuǎn)換分解為1張低精度圖像和1組高精度圖像，如圖7所示。其中低精度圖像能夠繼續(xù)被轉(zhuǎn)換分解為下一層次的1張低精度圖像和1組高精度圖像，依次迭代轉(zhuǎn)換。每轉(zhuǎn)換分解1次均能夠得到1組細(xì)節(jié)系數(shù)LH、HL、HH。

集料不同方向的表面紋理信息可以通過細(xì)節(jié)系數(shù)LH、HL、HH反映，其中LH系數(shù)反映集料表面灰度圖像垂直方向的高頻率信息，HL系數(shù)反映圖像水平方向的高頻率信息，HH系數(shù)反映集料表面對(duì)角線方向的高頻率信息。由于粗集料表面紋理的評(píng)價(jià)與紋理方向無關(guān)，各個(gè)方向的紋理信息權(quán)重相同，因此可以通過一系列轉(zhuǎn)換分解后得到的所有細(xì)節(jié)系數(shù)的平方和表征粗集料表面紋理，紋理指標(biāo)

(9)

式中：D為分解函數(shù)；N為一張圖像中細(xì)節(jié)系數(shù)的總數(shù)量；i為第i張高精度圖像；j為小波指數(shù)；x，y為在轉(zhuǎn)換域中細(xì)節(jié)系數(shù)的橫、縱坐標(biāo)。

紋理指標(biāo)結(jié)果取值范圍為0～1 000，指標(biāo)值越小表示集料表面越光滑，完全光滑表面的紋理指標(biāo)值為0。根據(jù)粗集料表面的粗糙程度，AIMSⅡ通過紋理指標(biāo)數(shù)值范圍將粗集料的表面紋理劃分為4個(gè)水平，如圖8所示。

圖8 集料表面紋理性分類

3 AIMS Ⅱ的合理性驗(yàn)證

為了驗(yàn)證AIMSⅡ評(píng)價(jià)集料形態(tài)特征的合理性，本文采用3種標(biāo)準(zhǔn)形狀物體：1種球體和2種厚度不同的六棱柱(分別稱為標(biāo)準(zhǔn)多邊體1和標(biāo)準(zhǔn)多邊體2)，如圖9所示。其中球體的直徑為9.5 mm，表面光滑、無棱角，2種標(biāo)準(zhǔn)多邊體的長(zhǎng)軸長(zhǎng)與次軸長(zhǎng)均為36 mm和18 mm，表面刻痕相同。2種標(biāo)準(zhǔn)多邊體的惟一區(qū)別在于，標(biāo)準(zhǔn)多邊體1比標(biāo)準(zhǔn)多邊體2形狀更扁，其短軸長(zhǎng)分別為12 mm和7.2 mm。

圖9 三種標(biāo)準(zhǔn)形狀物體

圖10 三種標(biāo)準(zhǔn)物體AIMS紋理測(cè)量結(jié)果

從圖10可以看出，球體測(cè)得的紋理指標(biāo)值接近于0，反映所測(cè)的球體具有光滑的表面，這與實(shí)際情況相吻合。此外，標(biāo)準(zhǔn)多邊體1與標(biāo)準(zhǔn)多邊體2測(cè)得的紋理指標(biāo)值均在300左右，表示2種標(biāo)準(zhǔn)多邊體具有相同的紋理性，這也與實(shí)際情況相吻合，說明AIMS Ⅱ評(píng)價(jià)集料的表面紋理特征具有一定的合理性。

圖11 三種標(biāo)準(zhǔn)物體AIMS棱角測(cè)量結(jié)果

從圖11可以看出，棱角值為0的球體通過百分率為100%，這與實(shí)際情況相吻合。此外，標(biāo)準(zhǔn)多邊體1與標(biāo)準(zhǔn)多邊體2測(cè)得的梯度棱角值均在2 400左右，表示2種標(biāo)準(zhǔn)多邊體具有相同的棱角性，這與2種標(biāo)準(zhǔn)多邊體具有完全相同的輪廓相吻合。因此，采用AIMSⅡ評(píng)價(jià)集料的棱角特征具有一定的合理性。

圖12 三種標(biāo)準(zhǔn)物體AIMS形狀測(cè)量結(jié)果

對(duì)于球體，從圖12(a)可以看出，球度值為1的球體通過百分率為100%；同時(shí)，從圖12(b)可以看出，球體測(cè)得的扁平度、細(xì)長(zhǎng)度與針片度也均為1，測(cè)量結(jié)果與球體的實(shí)際形狀特征相吻合。對(duì)于2種標(biāo)準(zhǔn)多邊體，從圖12(a)可以看出，標(biāo)準(zhǔn)多邊體1與標(biāo)準(zhǔn)多邊體2測(cè)得的球度值分別為0.47和0.56左右；同時(shí)，從圖12(b)可以看出，標(biāo)準(zhǔn)多邊體1與標(biāo)準(zhǔn)多邊體2測(cè)得的細(xì)長(zhǎng)度基本相等，均在0.50左右，然而標(biāo)準(zhǔn)多邊體1的扁平度比標(biāo)準(zhǔn)多邊體2小，分別為0.40和0.66左右，標(biāo)準(zhǔn)多邊體1的針片度比標(biāo)準(zhǔn)多邊體2大，分別為5∶1和3∶1，測(cè)量結(jié)果與2種標(biāo)準(zhǔn)多邊體的實(shí)際形狀特征相吻合。這說明AIMSⅡ評(píng)價(jià)集料的形狀特征具有一定的合理性。

4 結(jié) 語

本文研究了集料圖像測(cè)量系統(tǒng)(AIMS)對(duì)于集料的形狀、棱角和表面紋理3個(gè)形態(tài)特征分量的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并驗(yàn)證了3種評(píng)價(jià)指標(biāo)的合理性，得出以下主要結(jié)論。

(1)集料圖像測(cè)量系統(tǒng)(AIMSⅡ)能夠分析0.075～37.5 mm粒徑范圍內(nèi)粗細(xì)集料的形狀、棱角與表面紋理，設(shè)備通過封閉暗箱消除周圍環(huán)境光的影響，并克服了光照強(qiáng)度難以控制的缺點(diǎn)。

(2)AIMSⅡ采用二維形狀和球度2個(gè)指標(biāo)分別描述集料的二維和三維形狀，二維形狀指標(biāo)值越趨向于0，表明集料的二維形狀越接近于圓，球度值越接近于1，表明集料的三維形狀越接近于球；AIMSⅡ采用梯度分析法量化集料的棱角性，梯度棱角指標(biāo)取值范圍為0～1 000，指標(biāo)值越小表示集料的棱角性越低；AIMSⅡ采用小波分析法獲取粗集料表面紋理信息并對(duì)其進(jìn)行量化，紋理指標(biāo)取值范圍為0～1 000，指標(biāo)值越小表示集料表面越光滑。

(3)使用AIMSⅡ?qū)?種標(biāo)準(zhǔn)形狀物體進(jìn)行試驗(yàn)，對(duì)比分析了3種標(biāo)準(zhǔn)物體的形狀、棱角和表面紋理的測(cè)量結(jié)果與實(shí)際情況的吻合度。結(jié)果表明，AIMSⅡ關(guān)于集料的3個(gè)形態(tài)特性分量的評(píng)價(jià)指標(biāo)均具有一定的合理性，可以用來評(píng)價(jià)集料的形態(tài)特征，指導(dǎo)理論研究和工程實(shí)踐。