[发明专利]基于沥青混合料各组分相对密度的内部均匀性识别方法

权利要求书

1.基于沥青混合料各组分相对密度的内部均匀性识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，沿沥青混合料试件轴向进行断层扫描，形成若干层有效面积相等的截面，再将每一个截面划分若干规则小区域，建立沥青混合料试件内部结构的数字图像集合；

步骤二，进行编写图像分割和阈值选取；

将试件图像每一层截面形成n个同心圆，分别对截面中每一个同心圆进行分割，从而每个同心圆便获得4个面积相等的扇形区域，则每一层截面获得4n个扇形区域；

然后对每个扇形区域进行二值化处理，其中采用大津法进行阈值选取；同时根据数字图像每个小区域中粗集料、空隙和砂浆的实际密度值以及面积比例计算图像中各组分的相对密度。

2.根据权利要求1所述的基于沥青混合料各组分相对密度的内部均匀性识别方法，其特征在于：步骤一通过X-ray CT扫描仪沿沥青混合料试件轴向进行断层扫描试验；

步骤二通过Matlab软件自行编写图像分割和阈值选取的程序，利用strel命令获取试件每一层截面n个同心圆，然后采用imcrop指令分别对截面中每一个同心圆进行分割，从而每个同心圆便获得4个面积相等的扇形区域，则每一层截面获得4n个扇形区域，然后对每个扇形区域进行二值化处理，其中采用大津法进行阈值选取；同时根据数字图像每个小区域中粗集料、空隙和砂浆的实际密度值以及面积比例计算图像中各组分的相对密度；

编写用于多区域划分和计算均匀性评价指标的程序，具体程序如下：

将沥青混合料试件的数字图像集合分n层截面，同时，将每一层截面按相同的尺寸再划分m个规则的小区域，则每个试件会产生m×n个小区域；利用已选定的灰度分割阈值对数字图像集合中每个截面的m个小区域分别进行图像分割处理，将每个小区域中粗集料、砂浆和空隙各组分提取出来；

完成对沥青混合料试件数字图像集合中粗集料、砂浆和空隙提取后，根据各组分的面积值以及实际密度值计算每层截面中各个区域的均匀性评价参数，如下式所示：

ρij=Σf=13βfAfijCij---(1)]]>

(i＝1,2,….,m；j＝1,2,….,n)

式(1)中，A_fij为第j层截面中第i个小区域内粗集料(f＝1)、砂浆(f＝2)和空隙(f＝3)的面积；C_ij为第j层截面中第i个小区域的面积；ρ_ij为第j层截面中第i个小区域的均匀性评价参数，其值可以表征截面内小区域的均匀性程度；

β_f分别为根据粗集料、砂浆和空隙的实际密度值计算的各组分密度权重值；β₁、β₂、β₃的计算公式如下：

βf=ρfA,(f=1,2,3)---(2)]]>

式(2)中，β_f为单一试件数字图像中全部像素面积值与粗集料、砂浆和空隙实际密度值的比例关系，即单位像素面积内粗集料、砂浆和空隙各组分的密度权重值；ρ₁、ρ₂和ρ₃为粗集料、砂浆和空隙的实际密度值；A为单一试件的数字图像中全部截面有效像素的面积值，在图像学角度上其值物理意义为截面的面积值；然后利用ρ_dij值计算任意截面的均匀性评价参数K_d(h)，公式如下：

Kd(h)=1mΣi=1m(ρij-ρdij)2---(3)]]>

(i＝1,2,….,m；j＝1,2,….,n)

式(3)中，h为试件的油石比(％)；K_d(h)为油石比为h％试件的任意截面均匀性评价参数；ρ_dij为油石比为h％试件的第j层截面中第i个小区域的均匀性评价参数标准值；K_d(h)的数值大小表征了单层截面内的均匀性程度，数值愈小，表示该层截面的均匀性愈好；在计算ρ_dij值时，需要如下假设条件：(1)沥青混合料试件为理想模型，其物理参数与《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》(JTG E20-2011)的要求一致；(2)沥青混合料试件内部结构全部组分呈均匀分布，无相同组分集中现象；(3)基于CT技术检测试件的数字图像截面层数n相同，并且数字图像中相同面积小区域内的全部组分质量相等；利用如下公式计算均匀性参数标准值ρ_dij：

ρdij=Σr=1NMrN×n×Aep×Cij,(k=1,2,....,l)---(4)]]>

式(4)中，A_ep为单层截面内有效的像素面积；M_r为试验室成型的沥青混合料实际质量；N为试件数量；对于相同扫描参数的CT扫描设备，扫描结果中的A_ep值均相同，对于不同扫描参数的CT扫描设备，扫描结果中的A_ep值不一定相同，因为不同的扫描参数所获得图像的灰度值和尺寸不尽相同；此外，N的数值愈大，ρ_dij计算结果愈趋于稳定；由于采用ρ_dij计算单层截面均匀性评价参数K_d，因此应用K_d值可以评价多个相同成型方法不同配比沥青混合料试件中任意截面内的均匀性；其中，可计算试件整体均匀性评价参数K_z，利用该参数可以分析相同成型方法同级配沥青混合料试件的整体均匀性能，K_z值越小表示试件内部结构的均匀性能越好；其计算式如下：

Kz(h)=1m+nΣj=1n[Σi=1m(ρij-ρdij)2]---(5)]]>

(i＝1,2,….,m；j＝1,2,….,n)

式(5)中，h为试件的油石比含量(％)。