[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

说明书

技术领域

本发明涉及材料均匀性识别方法，特别涉及用于沥青混合料内部结构的均匀性评价及损伤位置判别的方法。

背景技术

现有的沥青混合料内部结构均匀性研究方法主要是通过将沥青混合料试件截面划分为四个相等面积小区域，计算各区域内集料数量、质心位置和面积比等参数评价其均匀性能。由于划分区域时，不可避免的会破坏少部分粗集料的完整性，所以在计算集料质心位置时会产生误差。此外，只考虑粗集料对沥青混合料均匀性的影响，忽略了砂浆和空隙的作用，且这种方法对于判别损伤位置是不准确的。

发明内容

本发明针对上述技术问题，提出一种用于沥青混合料内部结构的均匀性评价及损伤位置判别的方法。

为达到以上目的，通过以下技术方案实现的：

基于沥青混合料各组分相对密度的内部均匀性识别方法，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。

其中，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；

其中，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等命令获取试件每一层截面n个同心圆，然后采用imcrop等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：

(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：

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：

(i＝1,2,….,m；j＝1,2,….,n)