周建昆,曹源文,溫永杰,趙 江,白麗萍
(1.西南交通建設集團股份有限公司,云南 昆明 650034;2.重慶交通大學 機電與車輛工程學院,重慶 400074;3.云南建投博昕工程建設中心試驗有限公司,云南 昆明 650224)
隨著數字化技術的飛速發展,數字圖像處理技術在公路工程建設與檢測中得到了廣泛的應用,特別是在瀝青路面質量檢測方面,提供了一種新的高效、實時、無損的檢測手段。萬成等[1]對瀝青混合料中集料顆粒的平均粒度和級配均勻程度通過數字圖像處理技術進行了分析評價;楊獻章等[2-3]通過數字圖像處理技術對路面鉆芯取樣試件進行了分析,通過對芯樣截面圖像的空隙、集料分布、瀝青膠漿進行提取,分析了芯樣的均勻性;李想等[4]采用數字圖像灰度差表征瀝青混合料的表面構造深度,并通過試驗驗證其具有較高的準確性;梁乃興等[5]對瀝青混合料路面進行圖像采集,通過熵權法對瀝青混合料圖像的均勻性進行了評價;孫波成[6]提出了一種基于數字圖像處理技術的瀝青路面裂縫識別技術;曾晟等[7]基于數字圖像處理技術通過四邊靜矩算法對攤鋪瀝青混合料均勻性進行了評價。雖然國內外學者基于數字圖像處理技術對瀝青路面質量評價開展了大量的試驗與現場實測分析,但針對圖像采集高度對瀝青混合料圖像的影響方面并沒有進行相關研究。筆者通過對不同采集高度下瀝青混合料圖像對應實際路面尺寸進行分析,并對不同采集高度瀝青混合料圖像中集料顆粒的增加量和集料識別準確度進行分析,開展圖像采集高度與數字圖像差異性的研究。
通過數字圖像處理技術對瀝青混合料攤鋪質量進行評價,首先需要制定合適的圖像采集方案并準確地對攤鋪瀝青混合料圖像進行采集,為后續圖像處理與攤鋪質量評價奠定基礎。筆者采用CCD高清工業相機對瀝青混合料圖像進行采集。
通過CCD高清工業相機,將采集到的光電信號通過DSP處理器進行數字信號轉化,并存儲于計算機中得到數字圖像,CCD高清工業相機圖像采集流程如圖1。

圖1 CCD高清工業相機圖像采集流程
為了對不同采集高度下攤鋪瀝青混合料數字圖像差異性進行研究,通過圖像采集裝置在不同高度對瀝青混合料數字圖像進行采集,如圖2。

圖2 圖像采集設備
圖2中,圖像采集裝置由底座、導桿、懸桿、和相機支架組成。懸桿由可調節滑塊與導桿連接,通過上下調節懸桿獲得不同高度下瀝青混合料數字圖像。
采用CCD高清工業相機為定焦相機,采集范圍為正方形區域,采集圖像分辨率為2 736×2 736像素,圖像采集示意如圖3。

圖3 圖像采集示意
由圖3可知,隨著采集圖像高度H的增加,圖像采集區域的寬度B也隨之增加。
基于數字圖像處理技術對瀝青混合料攤鋪質量進行評價,即對采集得到的瀝青混合料數字圖像中集料顆粒的分布特征進行評價。其前提條件是需要準確提取瀝青混合料數字圖像中的集料顆粒。通過CCD高清工業相機采集得到的瀝青混合料RGB圖像如圖4。
由圖4可知,通過工業相機采集到的瀝青混合料數字圖像中,集料顆粒被瀝青膠漿裹覆,影響了集料顆粒提取的準確性,需要對數字圖像進行圖像預處理。為了降低圖像運算量,增加圖像中集料顆粒提取的準確性,通過圖像灰度化、二值化處理、形態學運算對瀝青混合料數字圖像進行預處理。

圖4 瀝青混合料RGB圖像
通過工業相機采集到的瀝青混合料RGB彩色圖像中,由于每個像素點均有紅、綠、藍3個色彩通道組成的像素矩陣組成,在圖像分析中數據量大,對圖像分析效率及準確性造成影響,因此需要通過圖像灰度化轉換成瀝青混合料灰度圖像。RGB彩色圖像與灰度圖像的轉化公式如式(1):
Gray=0.299×R+0.587×G+0.114×B
(1)
式中:R為像素點對應紅色通道的值;G為像素點對應綠色通道的值;B為像素點對應藍色通道的值。
在瀝青混合料數字圖像分析中,通常將集料顆粒作為目標,將瀝青膠漿和空隙作為背景進行分析。因此,為了對瀝青混合料圖像中集料顆粒進行提取,方便后續圖像分析的進行,需要將圖像中灰度值進行相應的0、1化,即二值化處理。通過二值化處理后的瀝青混合料二值圖像只保留了集料顆粒,空隙和瀝青膠漿作為背景被去除。通過大津法(最大類間方法)對灰度圖像進行二值化處理,瀝青混合料二值圖像如圖5。

圖5 二值圖像
在對瀝青混合料數字圖像進行均勻性研究時,相關研究表明,尺寸較大的集料顆粒對瀝青混合料的均勻性影響程度較大,較小顆粒對均勻性的貢獻度較小,因此通過MATLAB圖像處理工具中bwselect函數[9]對瀝青混合料二值圖像中小于9.5 mm的集料顆粒進行過濾,保留圖像中大于9.5 mm的集料顆粒,小顆粒過濾后二值圖像如圖6。

圖6 二值圖像的對象選擇
圖6中白色部分為大于9.5 mm尺寸的集料顆粒,圖像中瀝青膠漿、空隙及較小尺寸的集料顆粒作為背景被去除,為后續分析提供基礎。
采集高度不同,瀝青混合料圖像對應區域范圍不同。當圖像采集高度過低,圖像對應區域相對較小,對瀝青混合料攤鋪質量的評價不具有代表性;當采集高度過高,會對圖像預處理結果造成影響。因此,采用圖像采集裝置(圖2),分別在距離地面50~100 cm高度范圍內,每10 cm作為一個采集高度進行圖像采集,每個高度下采集20張圖像,對不同采集高度下瀝青混合料數字圖像差異性進行研究。
將不同采集高度下瀝青混合料圖像與實際路面對應尺寸進行標定。50、60、70、80、90、100 cm圖像采集高度下,對應實際尺寸如表1。

表1 采集圖像實際路面寬度
圖像對應實際路面寬度均值隨著圖像采集高度的變化規律如圖7。

圖7 不同高度下圖像實際寬度
由圖7可知,圖像采集高度與實際路面寬度成正相關關系。隨著圖像采集高度的增加,圖像對應區域實際路面寬度成比例增加,其回歸關系如式(2):
Y=0.910 8X-1.110 7
(2)
式中:X為拍攝高度;Y為實際寬度。
由式(1)分別計算出50、60、70、80、90、100 cm采集高度下對應路面實際標準寬度,如表2。

表2 各高度對應的實際瀝青路面大小
由3.1節研究結論可知,隨著圖像采集高度的增加,圖像對應區域瀝青路面實際寬度隨之增加,圖像中集料顆粒數目也相應增加。筆者通過定義圖像顆粒增加量Ai表征采集高度Hi-1下圖像中集料數量Ni-1相較于采集高度Hi下圖像中集料顆粒數量Ni增加的數目,即Ai=|Ni-Ni-1|。隨著圖像采集高度增加,圖像中集料顆粒增加示意如圖8。

圖8 集料顆粒增加量示意
以圖像中9.5 mm以上集料顆粒為研究對象,分別統計50~100 cm不同采集高度下圖像中集料顆粒數量,結果如表3。

表3 不同采集高度圖像中9.5 mm以上粒徑顆粒數量
由不同采集高度下圖像對應集料顆粒數量結果(表3),計算隨著采集高度增加圖像中集料顆粒增加量Ai,不同采集高度下對應20組圖像顆粒增加量結果如圖9。
圖9中:A1~A5分別表示60 cm較50 cm、70 cm較60 cm、80 cm較70 cm、90 cm較80 cm、100 cm較90 cm采集高度的顆粒增加量。
由圖9可知,在50、60 cm采集高度下,圖像中集料顆粒增加量較高,Ai>25,較高的圖像增加量會對后續圖像的分析產生誤差。而其他圖像采集高度下顆粒增加量均小于25,因此筆者暫定圖像采集高度為60~100 cm之間。

圖9 顆粒增加量對比
隨著圖像采集高度的增加,圖像對應區域實際路面尺寸隨之增加,實際路面中相同大小的集料顆粒在圖像中對應圖像尺寸隨著圖像采集高度的增加而減小。集料顆粒在不同采集高度下圖像中對應像素尺寸不同會對后續數字圖像法評價瀝青路面攤鋪質量造成一定的數據偏差。例如,在高度增加后,由于圖像中對應像素尺寸減小,因為誤差的存在,圖像中9.5 mm的集料尺寸小于9.5 mm,從而對集料分檔尺寸造成影響,進而影響后續的分析。因此,筆者通過分析不同采集高度下圖像中集料顆粒的尺寸精確度,確定圖像采集的最佳高度。
定義圖像采集高度H下某一粒徑集料尺寸的顆粒數Mi與上一圖像采集高度Hi-1下該尺寸集料顆粒數Mi-1的比,記作λ,作為表征該圖像采集高度下集料尺寸識別精確度,計算公式如式(3):
(3)
由于隨著圖像采集高度的增加,圖像對應實際路面尺寸也隨之增加。為了避免集料顆粒的增加所造成的誤差,筆者對不同采集高度下集料顆粒尺寸的準確性進行分析時,以50 cm高度下采集的圖像區域作為標準,對60~100 cm采集高度下的圖像進行裁剪,保證圖像對應實際路面區域和集料顆粒數目的一致性。
以50 cm高度下采集的圖像對應區域實際尺寸為標準,對裁剪后不同高度下圖像以式(3)進行計算,分別計算出不同采集高度下采集圖像中集料顆粒識別精確度,結果如圖10。

圖10 各高度下的精確度
由圖10可知,隨著采集高度的增加,集料顆粒識別精確度減小,且當采集高度大于90 cm時,集料顆粒識別精確度大幅度降低,對瀝青混合料數字圖像的分析準確性造成影響。
綜合不同采集高度下集料顆粒增加量和集料顆粒識別精確度分析結果可知,在70~80 cm高度下進行圖像采集得到的瀝青混合料數字圖像,相較于其他高度下采集得到的數字圖像對應顆粒增加量較低,且集料顆粒識別精確度為0.97,識別精確度較高,因此為了更好的對瀝青混合料數字圖像進行分析,筆者選取最佳拍攝高度為70~80 cm。
筆者通過數字圖像對瀝青混合料數字圖像進行預處理,并對采集高度與對應路面實際尺寸、集料顆粒增加量和集料顆粒識別精確度進行分析,開展了不同采集高度下瀝青混合料圖像差異性相關研究,主要研究結論如下:
1)基于數字圖像處理技術,通過RGB圖像灰度化、灰度圖像二值化、二值圖像小顆粒過濾對瀝青混合料圖像進行預處理,為后續圖像分析研究奠定基礎。
2)通過自制圖像采集設備,在不同采集高度下對瀝青混合料進行圖像采集,并通過對圖像對應實際路面尺寸進行研究。研究結果表明,隨著采集高度的增加,圖像對應實際路面尺寸成比例增加,對應關系式為Y=0.910 8X-1.110 7。
3)通過對不同采集高度下圖像顆粒增加量和顆粒識別精確度進行研究,綜合顆粒增加量和識別精確度結果,最終采用70~80 cm高度作為最佳圖像采集高度。