基于CT圖像的瀝青混合料結構特征參數檢驗

王漾博 WANG Yang-bo；吳幫偉 WU Bang-wei；張永健 ZHANG Yong-jian；丁皓 DING Hao；王本帥 WANG Ben-shuai

（揚州大學建筑科學與工程學院，揚州 225127）

0 引言

目前道路建設施工質量參差不齊，瀝青路面攤鋪的均勻性對行車舒適性、路面耐久性等有著較大的影響。瀝青混合料路面級配可以較為科學準確地反映瀝青混合料路面結構參數特征。為更好地對道路工程建設施工過程進行有效及科學的監管，有必要對瀝青路面結構參數特征進行科學的研究，以發明一種瀝青混合料結構參數的快速檢驗識別方法。

數字圖像處理技術作為一種新型的學科技術出現，隨后應用在各個領域。如70年代醫學領域的CT掃描，該裝置的發明推動圖像處理技術的發展[1]。Mal-lat[2]通過數學方法，對信號和圖像處理技術進行了研究，研究表面運用分解、重構技術可以更為具體的對圖像進行分析。Yue Z Q[3-4]、Al-Shibli[5]將圖像處理技術運用到瀝青混合料上，用來表征混合料中的集料特征。孫立軍、彭勇等[7-8]通過數字圖像處理和數字識別計算技術開發了瀝青混合料的細觀結構的數字圖像識別處理程序，并初步建立了基于數字圖像處理識別技術的瀝青混合料細觀均勻度的模型。

然而，目前國內外對圖像處理技術的研究主要集中于瀝青混合料的性能研究，而未著眼于工程實踐中的應用。空隙率作為一種重要參數，其能顯著影響排水性瀝青混合料的各項路用性能。級配是否符合標準是檢驗公路工程是否合格的關鍵所在，因而如果瀝青混合料級配出現了誤差，將會嚴重地影響著公路的質量水平。本文創新采用基于CT圖像掃描的瀝青混合料級配數據識別及分析技術，使用MATLAB等處理軟件對截面圖像進行分析與信息提取，進而研究瀝青混合料的空隙率以及級配檢測，完成對瀝青混合料結構特征參數的檢驗，為工程中的道路質檢體系提供一種性價比極高的檢驗方法。

1 瀝青混合料切面圖像的獲取

馬歇爾試件的制備：

1.1 原材料

試驗選用集料為玄武巖和石灰巖，選用石灰石礦粉作為填料，均滿足規范指標。SBS改性瀝青技術指標及試驗結果見表1。最終確定AC-13級配的最佳油石比為4.8%。

表1 SBS改性瀝青性能指標及試驗結果

1.2 級配設計

根據《公路瀝青路面施工技術規范》（JTG F40-2004）對AC-13瀝青混合料進行配合比設計，設計級配見表2。

表2 集料篩分結果

2 數字圖像處理

本文采用CT掃描機對AC-13馬歇爾試件進行掃描處理。對馬歇爾試件進行切片處理，切片厚度為3mm，共得19個試件。并對其各個截面進行掃描，得到CT圖像。后使用MATLAB軟件對圖像進行灰度處理[9-10]，使其截面集料更加容易區分，隨后采用中值濾波技術[11]和閾值分割法[12]完成對圖像的三值化處理。圖1為中值濾波后圖像，圖2為二值化圖像，圖3為三值化圖像。

圖1 中值濾波后圖像

圖2 二值化圖像

圖3 三值化圖像

3 基于CT圖像的瀝青混合料結構特征參數獲取與應用

3.1 基于CT圖像的空隙率計算

空隙率作為一種重要參數，對瀝青混合料結構強度、排水功能、降噪功能、安全性能和耐久性等具有重要意義。本文使用DIP法計算空隙率，通過CT掃描圖像所得截面圖像，對圖像中空隙得面積進行計算，以此來作為瀝青混合料的空隙率。對四個馬歇爾試件進行掃描，使用MATLAB計算獲得截面中空隙的面積并計算其空隙率。計算得出空隙率最小、最大標準偏差分別為0.51、0.76。通過測量發現，其空隙的分布很不均勻。圖4為四個馬歇爾空隙率的變化趨勢。

由圖4可以得到，空隙率的分布規律為邊緣多、內部少，這也證明了其分布不均。采用統計方法，對不同試件的空隙率進行t檢驗[13]，所得實測空隙率分別為5.47%、5.74%、5.93%和6.35%，而通過圖像識別所得空隙率分別為5.71%、5.46%、5.71%和6.02%。

圖4 空隙率變化趨勢圖

①對于瀝青混合料試件：零假設H0∶μ=μ0，對應的備擇假設H1∶μ≠μ0，即實測空隙率與圖像識別所得空隙率不相等，顯著性水平α取0.05，其對應的可信度為1-α=0.95。

②由檢驗統計量公式：

其拒絕H0的拒絕域形式為：

計算結果如表3所示。

表3 檢驗計算結果

經過計算，t不屬于拒絕域。因此，根據95%置信水平，接受假設H0，拒絕替代假設H1，即將每層空隙率的平均值視為總試件的空隙率。因此，根據上述方法，可以得到理想的瀝青混合料空隙率，并能得出空隙率的分布趨勢，同時也證明了CT技術在道路質量檢驗中扮演著重要角色。

3.2 基于CT圖像的級配識別與修正

對4個馬歇爾試件進行切片掃描，共計76張圖像，并對其進行圖像識別，截面所得集料攻擊329個。對集料圖像進行換算，將所得等效圓直徑作為集料直徑。玄武巖與石灰巖，其密度較為接近，因將其視作相同密度。運用DIP法，以體積為單位，對瀝青混合料進行級配識別，具體分析如圖5、圖6所示。

圖5 3個截面識別結果對比

圖6 修正后2.36mm以上粗集料級配識別結果對比柱狀圖

由圖5可以看出，單個截面的級配識別結果差異較大，因此選取5個、10個、20個、30個、40個截面進行級配識別，以期所得識別結果趨于穩定。后對其分析處理，修正后得到識別結果對比柱狀圖，如圖6所示。由圖6可以看出，2.36～4.75mm之間的集料識別結果較差，造成這種誤差的原因主要由于在對圖像進行粘連現象的分割時未對該粒徑進行了有效的的分割。因此，將粒徑大于4.75mm的集料提取出來進行識別。由于2.36～4.75mm之間的集料的識別結果較為穩定，因其對其所得結果乘補償系數2.1進行修正。得到2.36mm以上粗集料識別結果。具體如圖6所示。

修正后粗集料級配識別通過率對比圖如圖7所示。

圖7 粗集料級配識別通過率對比圖

3.3 工程應用的意義

在道路的實際運行中，空隙率和級配等瀝青混合料的結構特征參數起到了非常重要的作用。在道路質檢中，可對已鋪設道路進行取樣，通過CT圖像技術，獲取其空隙率和級配參數，與原有設計空隙率與級配進行比對，檢驗道路施工是否合格。其成本較低，操作方便，檢驗的過程幾乎對道路沒有損害，對道路質檢驗收體系的完善起到了非常重要的作用，具有廣闊的應用前景。

4 結論

通過CT圖像技術獲取瀝青混合料的圖像，運用數字圖像處理技術對其進行圖像增強與圖像分割處理，從而實現圖像的二值化與三值化，以達到對瀝青混合料的結構特征參數進行分析的目的，主要得出的結論如下：①運用圖像處理技術與MATLAB，對瀝青混合料切片CT圖像進行處理，采用中值濾波技術[11]和閾值分割法[12]完成對圖像的三值化處理。②運用圖像處理技術，可以得到所需混合料空隙率，并能得到空隙率的分布趨勢。在進行級配識別時，單個截面的識別結果差距較大，而將截面數量增加到30時，所得數據趨于穩定。對于2.36～4.75mm的集料，級配識別的結果較為穩定，但由于圖像處理的影響，將其乘以補償系數2.1進行修正。對于4.75mm以上的集料，識別效果較好。③CT圖像技術可運用于道路質檢體系中，檢驗道路的結構特征參數是否合格，具有廣闊的應用前景。