沥青混凝土细观性能数字图像表征

第1章绪论 1.1数字图像处理技术原理 经过多年发展，我国交通基础设施建设取得了跨越式的发展，公路总里程逐年增加。沥青路面具有良好的行车舒适性和连续性，便于碾压施工，在路面工程中得到广泛应用，同时也成为现代高等级路面面层结构的首选形式。长期以来，对沥青混合料工程性能和损伤破坏机制的研究是国内外普遍关注的研究热点和难点。其中既有外部因素影响又有内部因素影响。一方面，采用沥青混合料修筑的沥青路面受到外部环境和行车荷载的作用，车辆荷载是容易确定的，复杂多变的环境因素则无疑增加了沥青混凝土的受力复杂程度。另一方面，沥青混合料是一种由沥青胶浆、填料和矿质集料组成的复合材料，集料与沥青胶浆具有完全不同的材料性质，当混合料受到外部荷载作用时，混合料内部的应力传递机理和变形机理极其复杂，运用经典力学理论只能对其进行近似计算分析，这种分析方法与混合料真实结构之间存在较大的差异。因此，对沥青混合料内部的受力传力机理的研究就显得尤为重要。 传统的路面设计方法以经典弹性力学或黏弹性力学为基础［1，2］，通过试验研究的方式确定沥青混合料的力学参数［3］。这种方法侧重于以材料的宏观响应和参数描述混合料的性质，主要是从唯象学的角度对混合料力学性质进行评价分析，以宏观定义的物理指标和力学指标作为面层结构设计的主要根据。但是长期的实际工程应用效果表明，即使宏观指标满足设计要求，沥青混合料的力学性能和使用性能也不尽相同，严重时这些差异会呈现为沥青路面损坏。可见仅采用宏观指标不足以准确地描述沥青混合料的性质。另外，宏观指标难以明确混合料复杂的细观复合结构，从而无法解释混合料内部的受力传力机理，这也恰恰是宏观指标的缺陷所在。因此，从沥青混合料真实结构入手研究混合料的力学性质将是十分有益的。 一方面，沥青是一种高分子黏弹性材料，沥青作为黏结材料，与集料混合组成了具有黏弹性能的复合材料，虽然大量的试验研究对沥青胶浆和混合料黏弹性能、疲劳性能等有了深入的了解和分析［4-8］，但是，沥青混合料是多尺度、多层次（宏观、细观、微观）和多相（气相、液相、固相）的复合材料体系，比人们所认识的要复杂得多，混合料内部的结构特征、空隙含量以及集料含量都会对混合料的力学性能产生显著影响［6］，集料的不规则形状和分布特征也会影响沥青混合料的力学性能。由于受到诸多因素的影响，沥青混合料的宏观性能具有模糊性和不确定性。在进行混合料性能试验时，由于成型方式不可逆，混合料内部粗细集料随机分布使得混合料某些指标呈现较大的随机性。因此，评价混合料内部结构的均一性，分析沥青混合料结构特点与受力传力的内在联系，显得尤为重要。 另一方面，沥青混合料结构的随机性使得混合料内部结构的特性与宏观尺度的指标评价存在很大差异，且由于受制于理论分析水平，基于现象的经验方法需要大量的试验。采用宏观指标评价研究沥青混合料的性能时，需要消耗大量的人力、财力和物力，并且测试结果的变异性大、再现性差。而采用细观力学分析方法，不仅能避免大量的试验，而且能够从细观尺度深入分析混合料在外部环境作用下的内部力学反应。对沥青混合料内部结构的分析是研究沥青混合料材料行为特征的理论基础和重要途径。 从沥青混凝土的细观结构入手，利用细观力学的研究方法对沥青混凝土内部结构进行模型重构，结合理论和试验成果建立真实的物理模型，对沥青混凝土材料的力学性能进行研究，揭示沥青混合料细观力学变化引起的宏观响应，同时真实反映沥青混合料的受力传递机理和变形机理，具有重要的理论意义。随着计算机处理能力和数字图像技术的迅速发展，图像处理技术在很多学科得到广泛应用。随着研究的深入，数字图像处理技术在2000年以后被逐步引入沥青混合料材料性能的研究中。 数字图像处理（digital image processing，DIP）技术，是利用计算机数据分析方法对数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等一系列处理从而获得预期数据结果的技术。对沥青混凝土材料而言，数字图像处理技术主要包括图像获取、图像处理、图像识别及图像输出4个过程。如图1.1所示。 图1.1数字图像处理过程 利用数字图像处理技术研究沥青混合料的微观结构，了解影响沥青混凝土细观性能的相关因素，为改善沥青混合料设计方法提供了理论依据。数字图像处理流程一般包括以下四个方面。 1）数字图像编码 数字图像是经常需要存储、传输的一种信息资源，而图像编码的主要研究内容就是在保证数字图像通用性与可用性的前提下，采用合理的数字图像格式，以尽量减少图像的存储容量，并保证图像的完整性、可识别性、易操作性。一般来说，采用数字照相机或透视扫描技术获取图像。 2）图像增强与复原 图像增强的主要目的是改善数字图像的主观质量，并不追究造成数字图像质量下降的原因；图像复原是尽可能使数字图像恢复本来面目，并找出图像质量降低的原因及因素。概括地说，图像增强主要是以数字图像主观清晰为目标，图像复原是以数字图像逼真为目标，两者相辅相成，确保获取的数字图像的可操作性。 3）图像分析 图像分析主要有三个步骤：图像分割、表达与描述、模式分类。图像分割是通过预先定义的处理规则，在一幅图像中把感兴趣的对象与数字图像的背景分离，获取所需要的数字信息。表达与描述是通过适当的数学方式（图论、空间矩法等）表示出对象的结构与统计性质或者两者的相互关系。模式分类是根据已经获取的数字图像的信息对它的性质进行判断。 4）图像重建 图像重建是通过阴影、运动等图像信息处理技术，恢复三维物体的形状，或通过X射线、核磁共振、超声波等技术手段，得到同一对象不同角度的多个二维数字投影图，进而通过计算机来构建物体较完整的三维数值结构，建立图像模型。 1.2数字图像处理技术在沥青混合料中的应用现状 1.2.1集料特征测量与评价 二维视角下，通过图像采集设备快速获取集料的高度、长度和宽度等特征，通过二次计算，可以得到圆度、长宽比和分形维数等指标。图像采集设备包括电荷耦合器件（charge-coupled device，CCD）数字照相机、轮廓测量仪（profile scanner）、数码显微镜。这些设备的测量效率有待进一步提高。因此，研究人员研制了更高效的图像测量系统，包括集料图像测量系统（aggregate image measure system，AIMS）［9，10］、粗集料形态特征研究系统（morphology analysis system of coarse aggregate，MASCA）［10］、集料图像分析系统（University of Illinois Aggregate Image Analyzer，UI-AIA）［10］、数字图像评估系统（digital image evaluation system，DIES）［11］等，如图1.2所示。这些系统测试精度更高，测试速度更快，广泛用于集料特征图像分析。 图1.2图像测量系统 三维视角下，主要采用X射线计算机断层扫描（computed tomography，CT）技术［10，12，13］和三维激光扫描技术［1，14-16］获取集料图像，图像采集技术如图1.3所示。其中X射线计算机断层扫描设备及过程如图1.4所示，三维激光扫描设备及过程如图1.5所示。 X射线计算机断层扫描（X-CT）成像原理是数据采集系统将检测器测得的辐射强度值转换为数字信号，进行计算机处理并输出集料检测层的切片图像，然后，提取集料的二维特征，并使用一系列二维切片完成集料的三维重构。集料重构过程如图1.6所示。其中典型的X-CT系统包括射线源、辐射探测器、准直仪、数据采集系统、样品扫描机械系统、计算机系统和辅助系统，通过模式识别方法、体素方法［10］和傅里叶级数方法来测定集料的形态特征。图1.3图像采集技术 图1.4X射线计算机断层扫描设备及过程 图1.5三维激光扫描设备及过程 图1.6X射线计算机断层扫描集料重构过程 三维激光扫描技术包括光信号感知方法、激光相位测量、激光脉冲测量和激光三角剖分。其原理是将集料放在一个旋转台上，激光束连接到坐标测量机，然后沿三个正交轴移动扫描仪，激光扫描仪的传感器捕获从物体反射的光。接收的光信号将转换为具有三维空间坐标的点数据，对数据进行处理后用于下一步分析计算。光信号感知方法包括激光传感方法和光纤传感方法。光纤传感方法测量精度极高，但测量结果易受集料自身颜色质地影响，检测前需要对集料进行真空裹覆，增加了操作难度和时间，只适用于室内试验研究；激光传感方法影响因素少、测量精度高、测量效率高，被广泛应用。三维激光扫描技术突破了传统单点测量方法的局限性，能够集中获取目标物体的大量数据点。与CCD图像处理和X射线计算机断层扫描成像相比，激光扫描技术能够真正实现集料颗粒的三维重建，能够更快、更准确地获得集料的形态特征。三维激光扫描集料重构过程如图1.7所示。 图1.7三维激光扫描集料重构过程