基于人工智能的公路骨料级配在线检测系统开发

引言：

随着公路建设的不断发展，对骨料级配的检测要求日益提高。传统检测方法存在效率低、误差大等问题。基于人工智能开发公路骨料级配在线检测系统，可有效解决这些弊端，提高检测的精准度与及时性，推动公路建设质量提升。

1. 系统整体架构

1.1 硬件组成设计

公路骨料级配在线检测系统的硬件组成设计是整个系统的基础，硬件结构如图示所示。

图1 硬件的实体结构示意图

在硬件方面，首先需要考虑传感器的选型，传感器要能够准确获取骨料的相关物理信息，如粒径大小、形状等。例如可以采用高精度的激光传感器或者图像采集传感器。对于图像采集传感器，要确保其分辨率足够高，能够清晰地捕捉到骨料的细节特征。此外，数据传输设备也至关重要，要保证传感器采集到的数据能够快速、稳定地传输到处理单元。硬件还包括存储设备，用于存储采集到的数据以及系统运行过程中的中间结果和最终结果。

1.2 软件模块划分

软件模块划分是构建一个高效、稳定的公路骨料级配在线检测系统的关键步骤。首先是数据采集模块，其功能是与硬件中的传感器进行交互，准确地接收传感器采集到的各种数据，包括图像数据、物理参数数据等。然后是数据预处理模块，这个模块负责对采集到的原始数据进行初步处理，如去除噪声、对图像进行归一化处理等操作，以便后续的分析和处理。图像分析模块则是利用特定的算法对预处理后的图像进行深入分析，提取出骨料的相关特征，例如粒径分布特征、形状特征等。模型调用模块负责调用已经训练好的人工智能模型，将分析得到的特征数据输入到模型中进行级配的检测和判断。

2. 人工智能技术应用

2.1 图像识别算法选择

图像识别算法的选择对于公路骨料级配在线检测系统至关重要。在众多的图像识别算法中，需要根据骨料的特性和检测要求来进行筛选。卷积神经网络（CNN）是一种非常有潜力的算法，其网络结构如图 2 所示，它具有自动提取图像特征的能力。通过卷积层、池化层等结构，CNN 能够有效地识别出骨料在图像中的不同特征。

图2 卷积神经网络概述图

例如，它可以准确地分辨出不同粒径的骨料边界，从而为粒径分布的计算提供依据。另外，支持向量机（SVM）算法也可以考虑，SVM 在处理小样本数据时具有较好的性能。如果在数据获取相对困难，样本数量有限的情况下，SVM 可以通过构建合适的分类超平面来对骨料的不同级配进行分类。

2.2 数据处理与分析

在公路骨料级配在线检测系统中，数据处理与分析是实现准确检测的核心环节。首先，对于采集到的大量数据，要进行数据清洗操作，去除那些明显错误或者不完整的数据。例如，由于传感器故障或者外界干扰导致的异常数据点。然后，对于图像数据，要进行特征提取操作。这一过程需要结合选定的图像识别算法，提取出能够反映骨料级配的关键特征，如粒径、形状、纹理等。在数据分析方面，要建立合适的数学模型来描述骨料级配与这些特征之间的关系。例如，可以通过统计分析方法，计算不同粒径骨料的比例分布情况。

2.3 模型训练与优化

模型训练与优化是提高公路骨料级配在线检测系统性能的重要手段。在模型训练阶段，首先要准备足够的、具有代表性的训练样本。这些样本要涵盖不同级配的骨料情况，包括不同粒径组合、不同形状分布等。然后，将提取到的特征数据作为输入，将对应的级配结果作为输出，利用选定的人工智能算法（如卷积神经网络等）进行训练。

在训练过程中，要合理设置训练参数，如学习率、迭代次数等。学习率过大可能导致模型无法收敛，过小则会使训练过程过于缓慢。迭代次数过少可能使模型欠拟合，过多则可能导致过拟合。对于过拟合问题，可以采用正则化技术进行优化，如L1 和 L2 正则化。

3. 系统性能评估

3.1 检测精度验证

检测精度验证是衡量公路骨料级配在线检测系统性能的关键指标。为了准确验证系统的检测精度，需要采用多种方法。首先，可以利用已知级配的标准骨料样本进行测试。将这些样本输入到系统中，系统输出的检测结果与标准样本的实际级配进行对比。对比的指标可以包括粒径分布的误差、级配曲线的吻合程度等。例如，如果系统检测出的某一粒径范围的骨料比例与实际比例相差较大，那么就说明系统在该方面的检测精度存在问题。此外，还可以通过大量的实际工程中的骨料样本进行检测精度验证。这些样本具有更复杂的级配情况，更接近实际应用场景。通过对大量样本的检测结果进行统计分析，计算平均误差、均方根误差等统计指标，从而全面评估系统的检测精度。

3.2 稳定性测试

稳定性测试是确保公路骨料级配在线检测系统能够可靠运行的重要环节。在稳定性测试中，首先要进行长时间的连续运行测试。让系统在模拟的实际工作环境下持续运行，例如连续运行数天甚至数周，观察系统是否会出现崩溃、数据丢失或者检测结果异常等情况。同时，要对系统在不同负载条件下的稳定性进行测试。当系统处理的数据量突然增加或者减少时，如在高峰期和低谷期，检查系统是否能够稳定地应对。另外，还要考虑硬件设备在长时间运行过程中的稳定性。例如，传感器是否会因为长时间工作而出现精度下降的情况，数据传输设备是否会出现传输中断等问题。通过对这些方面的测试，发现可能存在的稳定性问题，并及时采取措施进行解决，如优化软件算法、更换硬件设备或者调整系统参数等，以确保系统能够稳定、可靠地运行。

3.3 实际应用效果

实际应用效果是评价公路骨料级配在线检测系统是否成功的最终标准。在实际应用中，首先要考察系统是否能够满足公路建设中对骨料级配检测的及时性要求。例如，在骨料生产过程中，系统能否快速地对生产出来的骨料进行检测，以便及时调整生产参数。其次，要评估系统对提高公路工程质量的贡献。通过准确的骨料级配检测，能够确保公路建设中使用的骨料符合工程设计要求，从而提高公路的强度、耐久性等性能。此外，还要考虑系统的使用成本和效益。系统的硬件购置、安装、维护成本以及软件的开发、升级成本等都要与它所带来的效益进行权衡。如果系统能够在提高工程质量的同时，降低人工检测成本、减少因骨料级配不合格而导致的返工等情况，那么就说明系统在实际应用中具有良好的效果。同时，还要收集实际用户的反馈意见，根据用户的需求和建议对系统进行进一步的改进和完善。

结束语：基于人工智能的公路骨料级配在线检测系统开发具有显著优势。通过合理架构设计、先进技术应用和严格性能评估，该系统能满足公路建设对骨料级配检测的需求，为公路工程质量保障提供有力支持，具有广阔的应用前景。

参考文献：

[1]荣鑫,刘洪海,殷作耀,等. 基于图像处理的集料级配在线检测方法[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(10):2847-2855.

[2]李玉峰. 基于机器学习和多特征数据的集料级配检测方法研究[D].陕西:长安大学,2023.

[3]陈泽琦. 基于多视角尺寸信息融合的集料级配检测研究[D]. 中国计量大学,2021.

作者简介：周强，1977 年5 月，男，四川郫县人，硕士研究生，高级工程师，研究方向为公路工程建造与管理。