榮 鑫,劉洪海,高新民,邊慶華
(1.長(zhǎng)安大學(xué) 道路施工技術(shù)與裝備教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710064;2.甘肅路橋建設(shè)集團(tuán)有限公司,甘肅 蘭州 730030)
同步碎石封層施工是近幾年發(fā)展起來(lái)的一種先進(jìn)的施工技術(shù),其技術(shù)特點(diǎn)是同步碎石封層車同步灑(撒)布瀝青和碎石。這種施工方法相比于其他方法具有極高的施工效率,可以在車輛通行的道路上完成施工,減少施工路段的交通管制。同步碎石封層的主要評(píng)價(jià)指標(biāo)是碎石撒布率和撒布均勻性,撒布率是指碎石覆蓋的投影面積與整個(gè)路面的百分比;撒布均勻性是指路面橫向和縱向碎石撒布率系數(shù)是否在同一范圍內(nèi)。同步碎石封層施工中碎石撒布率不合適或碎石撒布不均勻容易產(chǎn)生病害(如石子過(guò)多造成脫粒,不足將造成泛油等現(xiàn)象)[1]。目前對(duì)碎石撒布率及撒布均勻性的檢測(cè)方法及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等缺乏深入研究,現(xiàn)行路面質(zhì)量驗(yàn)收體系中也缺乏反映碎石撒布率和撒布均勻性的數(shù)字圖像檢測(cè)指標(biāo)。對(duì)碎石撒布率的檢測(cè)主要采用搪瓷盤或油毛氈放在撒布路段取樣,然后通過(guò)抽提或三氯乙烯浸泡沖洗獲得重量數(shù)據(jù),計(jì)算撒布率[2],該方法費(fèi)時(shí)、費(fèi)力,不能實(shí)時(shí)獲得撒布率,具有局限性;對(duì)撒布均勻性則采用目測(cè)的方法進(jìn)行估計(jì),具有主觀隨意性。為了解決現(xiàn)有檢測(cè)方法存在的不足,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究。王忠勇等[3]研究了同步碎石封層碎石撒布覆蓋率的檢測(cè)方法,使用Retinex算法恢復(fù)圖像,去除陰影,對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng),然后使用圖像二值化方法得到撒布覆蓋率;賈萌[4]采用分水嶺算法對(duì)撒布路面碎石進(jìn)行分割,對(duì)碎石顆粒進(jìn)行計(jì)數(shù)并計(jì)算面積;尹世豪[5]采用深度學(xué)習(xí)的方式對(duì)同步碎石封層碎石覆蓋率進(jìn)行了研究,采用GravelNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)碎石進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)檢測(cè)碎石覆蓋率,但該方法對(duì)設(shè)備要求較高,難于在施工現(xiàn)場(chǎng)同步使用;宋永朝等[6]采用數(shù)字圖像處理的方法對(duì)瀝青路面表面紋理構(gòu)造分布的均勻性進(jìn)行了評(píng)價(jià);張苛等[7]從瀝青路面壓實(shí)和集料分布均勻性出發(fā),對(duì)瀝青路面施工作出了評(píng)價(jià);曾晟等[8]采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)攤鋪階段的混合料均勻性作出了實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)。
為了提高同步碎石封層施工中碎石撒布檢測(cè)精度和建立撒布路面均勻性指標(biāo),本研究提出了一種基于圖像處理的評(píng)價(jià)碎石撒布率與撒布均勻性的檢測(cè)方法,并將碎石撒布率和撒布均勻性相結(jié)合表征撒布質(zhì)量,為快速、無(wú)損檢測(cè)與準(zhǔn)確評(píng)價(jià)提供了途徑。
在對(duì)同步碎石封層碎石撒布率進(jìn)行檢測(cè)時(shí),首先對(duì)采集的圖像進(jìn)行雙邊濾波和圖像增強(qiáng)等預(yù)處理,再結(jié)合二維離散小波、Retinex等算法消除光照、灰塵等環(huán)境因素的影響,最后采用二值化分割的方法對(duì)碎石撒布率進(jìn)行檢測(cè)。采用圖像二值化分割的方式檢測(cè)撒布率[9],由于碎石和未被覆蓋的瀝青有顯著的顏色差異,可先通過(guò)分塊Ostu分割算法對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行二值化分割,使碎石從背景(瀝青)中分割出來(lái),即:
(1)
然后,即可計(jì)算碎石撒布率為:
(2)
式中,f(x,y)為像素點(diǎn)坐標(biāo)(離散變量);g(x,y)為像素點(diǎn)灰度值;r為碎石撒布率。
由式(1)和式(2)可見(jiàn),該檢測(cè)方法的精確性是由圖像分割的精度決定的,因此做好分割前圖像的處理尤為重要,采集方式簡(jiǎn)圖和試驗(yàn)流程如圖1和圖2所示。
圖1 圖像采集方式簡(jiǎn)圖
圖2 試驗(yàn)流程圖
具體試驗(yàn)步驟如下:
步驟1. 選擇滿足要求的工業(yè)相機(jī)及鏡頭,使得圖片識(shí)別精度能達(dá)到0.1 mm,也就是1.18 mm規(guī)格的碎石最少能占10個(gè)像素點(diǎn)。
步驟2. 根據(jù)相機(jī)焦點(diǎn)位置調(diào)整相機(jī)距離。LED燈應(yīng)安裝在測(cè)試設(shè)備的前面以減少不均勻自然光對(duì)拍攝的影響。在本試驗(yàn)中,相機(jī)的焦距為 1.4~16 mm,幀頻為 20 fps,成像部分面積為1/1.8″,有效像素?cái)?shù)為1 920 000。
步驟3. 使用讀取功能拍攝并選擇要分析的圖片,使用裁剪功能裁剪圖像并移除不相關(guān)的部分,圖片可以通過(guò)MATLAB軟件處理。
步驟4. 將要分析的RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像。
步驟5. 使用離散小波算法對(duì)灰度圖像進(jìn)行二維分解。
步驟6. 分別提取離散小波高頻和低頻系數(shù),對(duì)高頻系數(shù)采用改進(jìn)閾值函數(shù)進(jìn)行處理,對(duì)低頻系數(shù)采用改進(jìn)Retinex算法進(jìn)行處理[10]。
步驟7. 對(duì)圖像進(jìn)行小波重構(gòu)。
步驟8. 使用分塊Ostu閾值分割算法將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像。
步驟9. 檢測(cè)碎石的撒布率。
通過(guò)現(xiàn)有方法檢測(cè)實(shí)際碎石撒布率,并將本研究中檢測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比,校正算法檢測(cè)結(jié)果。重復(fù)步驟3~9,獲得不同條件下碎石撒布率的檢測(cè)效果。
1.2.1 小波分解與重構(gòu)
采用二維離散小波分解方法得到低頻系數(shù)和高頻系數(shù)。其中低頻系數(shù)主要包括圖像的全局信息和輪廓信息,而高頻系數(shù)主要包括圖像的局部信息和邊緣、細(xì)節(jié)、噪聲部分。二維離散小波分解表達(dá)式如式(3)和式(4)所示[11]:
(3)
(4)
(5)
1.2.2 小波閾值與閾值函數(shù)的選取
本研究采用改進(jìn)閾值函數(shù)方法對(duì)小波分解后的高頻系數(shù)進(jìn)行去噪處理,如式(6)所示。由于固定閾值估計(jì)法對(duì)噪聲在高頻系數(shù)處分布較多時(shí)有更徹底的去噪效果,因此采用固定閾值估計(jì)法估計(jì)函數(shù)閾值,表達(dá)式如式(7)和式(8)所示[13]:
(6)
(7)
σm=median(abs(k0)/0.674 5),
(8)
1.2.3 改進(jìn)的Retinex圖像增強(qiáng)算法
本研究采用改進(jìn)的Retinex圖像增強(qiáng)算法對(duì)小波分解后的低頻系數(shù)進(jìn)行光照?qǐng)D像估計(jì),在基于單尺度濾波Retinex(SSR)算法上增添1個(gè)光照調(diào)節(jié)參數(shù),使得到的反射圖像更自然,在效果上避免光暈現(xiàn)象,且具有更好的邊緣保持效果[14]。但通過(guò)對(duì)SSR算法的試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),若完全消除原圖像中的光照估計(jì)部分,往往會(huì)出現(xiàn)圖像不自然的現(xiàn)象,因此在消除光照?qǐng)D像的過(guò)程中增加1個(gè)光照調(diào)節(jié)參數(shù)k(k∈(0,1)),使得到的反射圖像更自然。其表達(dá)式如式(9)、式(10)和式(11)所示[15]:
R(x,y)=logaS(x,y)-logaS(x,y)·F(x,y),
(9)
R(x,y)=logaS(x,y)-klogaS(x,y)·F(x,y),
(10)
Fk(x,y)),
(11)
式中,R(x,y)為照度圖像;S(x,y)為低頻圖像;F(x,y)為高斯核函數(shù);k為光照調(diào)節(jié)參數(shù);ωk為權(quán)重系數(shù);a為圖像通道數(shù),通常取3。
同步碎石封層設(shè)備碎石撒布均勻性分為縱向均勻性和橫向均勻性,受到很多因素的影響。
碎石撒布縱向不均勻性產(chǎn)生的原因主要有:撥料輥轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定撒布及施工時(shí)行駛車速不穩(wěn)定等因素。碎石撒布橫向不均勻性產(chǎn)生的原因主要有以下幾點(diǎn):(1)撥料輥軸線與下料口下沿不平行造成的碎石撒布橫向不均勻(A處多,B處少),形成下沿曲線狀及下沿斜線狀兩種病害,如圖3所示;(2)由于部件、零件及裝配產(chǎn)生的綜合誤差所造成的料門開度誤差,導(dǎo)致碎石撒布橫向不均勻而產(chǎn)生的病害,如圖4所示;(3)若加寬的布料板相對(duì)于下料口的位置調(diào)整得不好或碎石灰分大、潮濕都會(huì)引起碎石彈散效果不好,撒布到工作面會(huì)呈現(xiàn)麥垅狀條紋式的病害[16],如圖5所示。
圖3 下沿曲線狀及下沿斜線狀
圖4 開度誤差
圖5 麥垅狀條紋
為了實(shí)時(shí)檢測(cè)出上述可能出現(xiàn)的病害并同步調(diào)整碎石封層設(shè)備的撒布情況,分別對(duì)圖像采用橫向、縱向及四分分割的方法對(duì)撒布后的路面進(jìn)行檢測(cè),從而判別可能出現(xiàn)的病害,如圖6、圖7和圖8所示。
圖6 四分分割
圖7 橫向分割
圖8 縱向分割
對(duì)撒布路段的代表性撒布圖像進(jìn)行分析,以集料分布數(shù)量及其所占面積比評(píng)價(jià)撒布路段的集料撒布均勻性,結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)理論,提出評(píng)價(jià)指標(biāo),分為四分、橫向及縱向不均勻系數(shù),如式(12)、式(13)及式(14)所示[17]:
(12)
(13)
(14)
集料橫向不均勻系數(shù)DH越小,說(shuō)明集料在橫向的分布越均勻;集料縱向不均勻系數(shù)DV值越小,說(shuō)明集料在縱向的均勻性越好;集料區(qū)域不均勻系數(shù)DF越小,則集料在某個(gè)區(qū)域的均勻性越好。
依托某機(jī)場(chǎng)跑道項(xiàng)目,對(duì)跑道縱向及橫向碎石撒布率及撒布均勻性進(jìn)行檢測(cè)。在本次試驗(yàn)中,采用的碎石類型為玄武巖,瀝青類型為SBS乳化瀝青。試驗(yàn)檢測(cè)設(shè)備如圖9所示。
圖9 撒布檢測(cè)設(shè)備
通過(guò)調(diào)節(jié)同步碎石封層車碎石撒布量,在不同撒布率下對(duì)撒布完成后的路面進(jìn)行隨機(jī)取樣,共采集了50張圖片。分別采用本研究算法和《道路施工與養(yǎng)護(hù)機(jī)械設(shè)備—瀝青碎石同步封層車》(GB/T 28393—2012)試驗(yàn)規(guī)程[18]分別進(jìn)行試驗(yàn)分析,檢測(cè)結(jié)果如圖10所示。圖中橫坐標(biāo)為實(shí)驗(yàn)室測(cè)得的路面撒布率值,縱坐標(biāo)為采用本研究算法測(cè)得的撒布率值,當(dāng)點(diǎn)圖越趨向于Y=X這條直線,表明本研究算法的測(cè)量結(jié)果越好。由圖10可以看出,本研究方法與實(shí)驗(yàn)室方法的相關(guān)系數(shù)為0.958 2,具有良好的相關(guān)性,可見(jiàn)本研究提出的方法較為準(zhǔn)確。取點(diǎn)A,B,C撒布原圖及檢測(cè)圖如圖11所示。
圖10 撒布率檢測(cè)結(jié)果
圖11 撒布原圖與檢測(cè)圖
3.2.1 不同取樣點(diǎn)撒布均勻性檢測(cè)
在撒布后的3個(gè)200 m×12 m的車道上,每個(gè)車道分別按照橫向間距4 m、縱向間距25 m進(jìn)行取樣,分別在每個(gè)車道橫向取3組數(shù)據(jù),縱向取8組數(shù)據(jù),每張圖片拍攝面積為0.8 m×0.6 m,拍攝示意圖如圖12所示。拍攝完成后分別進(jìn)行橫向和縱向的撒布率檢測(cè)并計(jì)算相應(yīng)的不均勻性指標(biāo),如表1及表2所示。
圖12 撒布圖像采集示意圖
從表1及表2可以看出,橫向不均勻系數(shù)DH及DV指標(biāo)的均值均為1車道>2車道>3車道,說(shuō)明3車道橫向及縱向集料的分布均勻性都較1車道及2車道要好。
表1 各車道橫向不均勻系數(shù)
表2 各車道縱向不均勻系數(shù)
3.2.2 同一取樣點(diǎn)撒布均勻性檢測(cè)
通過(guò)在撒布后的路面上對(duì)某個(gè)區(qū)域的撒布均勻性進(jìn)行檢測(cè),從而判斷某區(qū)域的撒布情況。本研究隨機(jī)選取3塊1.5 m×1.5 m的區(qū)域,對(duì)3個(gè)區(qū)域均采用四分法、縱向法和橫向法進(jìn)行檢測(cè)分析。
(1)四分法
對(duì)同一區(qū)域劃分成4個(gè)部分,分別檢測(cè)每個(gè)區(qū)域的撒布面積比,檢測(cè)值如表3和圖13所示。
表3 四分法不均勻系數(shù)檢測(cè)值
圖13 四區(qū)域面積比
從表3和圖13中可以看出,區(qū)域2的區(qū)域不均勻系數(shù)和方差明顯大于其他2個(gè)區(qū)域,其中區(qū)域2中第3部分?jǐn)?shù)值低于均值4.48%,第4部分?jǐn)?shù)值高于均值5.8%,這表明此區(qū)域的撒布不均勻情況較嚴(yán)重。
(2)縱向法
對(duì)同一區(qū)域縱向劃分成10個(gè)部分,分別檢測(cè)每個(gè)區(qū)域的撒布面積比,檢測(cè)值如表4和圖14所示。
表4 縱向面方差
圖14 縱向面面積比
從表4及圖14中可以看出,區(qū)域2的方差及面積比波動(dòng)明顯高于其他2個(gè)區(qū)域。尤其是區(qū)域2中第4和第5縱向面波動(dòng)數(shù)值有較大變化,分別與均值相差11.3%及11.6%,且8,9,10縱面數(shù)值高于1,2,3縱面。這表明第4和第5縱面撒布情況較差,第4縱面過(guò)多,第5縱面過(guò)少,且8,9,10縱面整體撒布量明顯高于1,2,3縱面。
(3)橫向法
對(duì)同一區(qū)域橫向劃分成10個(gè)部分,分別檢測(cè)每個(gè)區(qū)域的撒布面積比,檢測(cè)值如表5和圖15所示。
表5 橫向面方差
圖15 橫向面面積比
從表5和圖15可以看出,區(qū)域2的方差及面積比波動(dòng)明顯高于其他2個(gè)區(qū)域,且橫向面波動(dòng)趨勢(shì)與縱向面類似,在第4及第5橫向面位置波動(dòng)最明顯,分別與均值相差11.2%及11.7%,且8,9,10橫面數(shù)值高于1,2,3橫面。這表明第4和第5橫面撒布情況較差,第4橫面過(guò)多,第5橫面過(guò)少,且8,9,10橫面整體撒布量明顯高于1,2,3橫面。綜合橫向及縱向撒布情況,可確定撒布不均勻的具體位置,如圖16所示,現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)圖如圖17所示,可根據(jù)此圖對(duì)撒布情況較差的路段進(jìn)行定點(diǎn)調(diào)整。
圖16 區(qū)域2撒布不均勻點(diǎn)示意圖
圖17 現(xiàn)場(chǎng)不同點(diǎn)檢測(cè)示意圖
綜合四分法、縱向法及橫向法3種撒布均勻性分析方法可知,3種方法得出的撒布均勻性數(shù)值均為區(qū)域2>區(qū)域3>區(qū)域1,表明區(qū)域1的撒布情況最好,區(qū)域2的撒布情況最差。在對(duì)撒布后的路面進(jìn)行檢測(cè)時(shí),可先通過(guò)四分法確定撒布較差的區(qū)域,之后通過(guò)橫向法和縱向法聯(lián)合分析確定撒布情況較差的具體位置,對(duì)確定的具體位置及時(shí)進(jìn)行調(diào)整。
碎石撒布率和碎石撒布均勻性是同步碎石封層施工的重要組成部分,二者均會(huì)影響碎石封層路面的耐久性。根據(jù)碎石撒布率和碎石撒布均勻性的檢測(cè)結(jié)果,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)同步碎石封層施工的精細(xì)化檢測(cè)和評(píng)價(jià)。
本研究對(duì)同步碎石封層設(shè)備撒布后的路面進(jìn)行碎石撒布率及撒布均勻性檢測(cè),提出了一種新的碎石撒布率檢測(cè)算法,并采用四分、橫向及縱向分析方法對(duì)撒布后的路面進(jìn)行撒布均勻性分析,得到如下結(jié)論:
(1)通過(guò)采用二維小波分解將圖像高頻和低頻系數(shù)提取出來(lái)后,對(duì)高頻系數(shù)采用改進(jìn)閾值法進(jìn)行處理,對(duì)低頻系數(shù)采用改進(jìn)Retinex法進(jìn)行處理,然后進(jìn)行圖像重構(gòu),最后對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理,得出碎石撒布率。此改進(jìn)算法可以有效減小外界環(huán)境因素對(duì)檢測(cè)精度的影響,能夠提高檢測(cè)精度和速度,通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證表明本研究方法的準(zhǔn)確性和有效性。
(2)本研究所提出的檢測(cè)方法可以及時(shí)了解并對(duì)比各部分的撒布率;并通過(guò)四分、橫向及縱向分析法得到撒布均勻性系數(shù),從而進(jìn)一步確定撒布情況較差的具體位置,以便對(duì)不滿足施工要求的位置進(jìn)行調(diào)整,保證施工質(zhì)量。
(3)本研究未建立碎石撒布率和撒布量的關(guān)系,在進(jìn)一步的研究中應(yīng)建立二者的關(guān)系模型,以期得到更全面的碎石撒布評(píng)價(jià)指標(biāo)。