机器视觉在路面骨料级配智能识别中的应用分析

引言:

路面骨料级配对道路工程质量至关重要。传统骨料级配识别方法存在效率低、误差大等问题。随着科技发展，机器视觉技术在各领域广泛应用。将其引入路面骨料级配识别，有望解决传统方法弊端，实现高效、精准的级配识别，为道路建设提供有力支持。

1. 机器视觉技术概述

1.1 机器视觉基本原理

机器视觉是一门将计算机技术与图像处理技术相结合的学科，其基本原理是通过光学系统对目标物体进行成像，将物体的光学图像转化为数字图像信号。这个过程涉及到光线的传播、反射和折射等物理现象。然后，利用计算机算法对数字图像进行分析和处理。在图像采集时，需要考虑光照条件、视角等因素，以确保获取高质量的图像。计算机算法则对图像中的像素信息进行分析，如颜色、灰度、形状等特征，从而实现对目标物体的识别、检测和测量等功能。机器视觉的基本原理是构建整个机器视觉系统的理论基础，为其在各个领域的应用提供了可能。

1.2 机器视觉系统组成

机器视觉系统主要由照明系统、镜头、相机、图像采集卡和计算机软件等部分组成。照明系统是为了提供合适的光照环境，使目标物体能够清晰成像。不同的照明方式，如正面照明、侧面照明等，适用于不同的物体和检测需求。镜头的作用是将物体的光线聚焦到相机的传感器上，镜头的焦距、光圈等参数会影响成像的清晰度和视野范围。相机则负责将光学图像转化为数字图像，其分辨率、帧率等性能指标决定了图像的质量。图像采集卡将相机采集到的数字信号传输到计算机中。计算机软件是机器视觉系统的核心部分，它包括图像预处理、特征提取、目标识别等算法，通过这些算法对采集到的图像进行处理，从而实现对目标的检测和分析。

2. 路面骨料级配智能识别需求与问题

2.1 骨料级配在路面工程中的重要性

骨料级配在路面工程中起着至关重要的作用。它直接影响路面的强度、耐久性和稳定性。合理的骨料级配能够使骨料之间形成良好的嵌挤结构，提高路面的承载能力。例如，在沥青路面中，粗骨料形成骨架结构，细骨料填充在粗骨料的空隙中，这种结构可以有效地抵抗车辆荷载的作用。同时，良好的骨料级配还能够提高路面的抗滑性能，减少交通事故的发生。

2.2 传统识别方法的局限性

传统的骨料级配识别方法存在诸多局限性。首先，传统方法大多采用人工筛分的方式如图1 所示，这种方法耗时费力，效率低下。

图1 人工筛分法

需要人工将骨料按照不同的粒径范围进行筛选，对于大量的骨料样本，需要耗费大量的人力和时间。其次，人工筛分容易受到人为因素的影响，如操作人员的操作熟练程度、疲劳程度等，可能导致筛分结果的误差。而且，传统方法难以对不规则形状的骨料进行准确的粒径分析，因为不规则形状的骨料在筛分过程中可能会卡在筛孔中，影响筛分的准确性。

2.3 智能识别的必要性与意义

智能识别在路面骨料级配中具有极大的必要性和重要意义。从必要性来看，随着现代路面工程规模的不断扩大和施工速度的加快，传统的人工识别方法已经无法满足工程的需求。智能识别能够快速、准确地获取骨料级配信息，提高施工效率。同时，智能识别可以实现对骨料级配的实时监控，及时发现级配偏差，保证路面工程的质量。从意义上讲，智能识别有助于推动路面工程向智能化、自动化方向发展。它可以为路面工程的设计、施工和质量控制提供更科学、准确的数据支持，减少因骨料级配问题导致的路面病害，提高路面的性能和使用寿命，从而降低整个路面工程的成本，具有显著的经济效益和社会效益。

3. 机器视觉在路面骨料级配识别中的应用

3.1 图像采集方案设计

在机器视觉应用于路面骨料级配识别时，图像采集方案的设计至关重要。首先要确定合适的拍摄角度和距离，以确保能够完整地拍摄到骨料样本，如图2 所示。拍摄角度如果不合适，可能会导致部分骨料被遮挡，影响后续的分析。距离过近或过远也会影响图像的清晰度和骨料的成像比例。其次，要选择合适的照明方式，由于骨料表面的粗糙度和颜色差异，不同的照明方式会产生不同的成像效果。

例如，漫反射照明可以减少阴影，使骨料表面的纹理更加清晰，有利于后续的特征提取。此外，还需要考虑相机的参数设置，如分辨率、帧率等。高分辨率的相机能够捕捉到更多的细节，但可能会增加数据量和处理成本，因此要根据实际需求进行权衡。同时，帧率要满足采集动态骨料样本的要求，以保证图像的完整性和准确性。

3.2 图像处理与特征提取

图像处理与特征提取是机器视觉在路面骨料级配识别中的关键步骤。在获取到骨料的图像后，首先要进行图像预处理，包括去噪、灰度化等操作。去噪可以去除图像中的噪声点，提高图像的质量，常用的去噪方法有中值滤波、高斯滤波等。灰度化则将彩色图像转化为灰度图像，减少数据量，同时突出骨料的形状和纹理特征。然后，进行特征提取，这是识别骨料级配的核心环节。特征提取的方法有很多种，例如可以提取骨料的形状特征，如圆形度、长宽比等，这些形状特征可以反映骨料的几何形状，对于区分不同粒径的骨料有一定的帮助。还可以提取骨料的纹理特征，如粗糙度、方向性等，纹理特征能够体现骨料表面的微观结构，有助于更准确地识别骨料级配。

3.3 级配识别算法与精度验证

级配识别算法是机器视觉在路面骨料级配识别中的重要组成部分，而精度验证则是确保算法可靠性的关键。在级配识别算法方面，有基于传统机器学习算法的方法，如支持向量机（SVM）等，也有基于深度学习算法的方法，如卷积神经网络（CNN）。基于传统机器学习算法的方法需要人工提取特征，然后利用分类器进行分类识别。而基于深度学习算法的方法可以自动学习图像中的特征，具有更高的准确性。在精度验证方面，需要采用标准的骨料样本进行测试，将机器视觉识别的结果与实际的筛分结果进行对比。可以采用误差分析方法，如均方误差（MSE）等，来评估算法的精度，。同时，还需要考虑不同粒径范围骨料的识别精度，因为不同粒径的骨料在图像中的表现和识别难度可能不同，通过不断优化算法和调整参数，提高机器视觉在路面骨料级配识别中的精度，筛分法与机器视觉算法两种方法骨料级配曲线对比如图3 所示。

图3 骨料级配对比图