基于数字图像技术的露石混凝土表面构造研究

宋永朝，黎富春，梁乃兴

(1.重庆交通大学 交通运输学院，重庆 400074;2.佛山市交通工程质量监督站，广东佛山 528000;3.重庆交通大学土木建筑学院，重庆 400074)

基于数字图像技术的露石混凝土表面构造研究

宋永朝1，黎富春2，梁乃兴3

(1.重庆交通大学 交通运输学院，重庆 400074;2.佛山市交通工程质量监督站，广东佛山 528000;3.重庆交通大学土木建筑学院，重庆 400074)

运用数字图像技术实现了露石混凝土路面(EACCP)图像像素值量化计算，建立了露石表面像素差平均值与构造深度的关系模型;通过采集的数字图像计算分析了露石表面构造深度，评价了EACCP露石表面构造质量。实例分析表明:数字图像技术的露石表面构造检测方法，能方便快捷地进行露石路表构造深度检测，有利于实现测量工作的连续化。

路面工程;露石混凝土路面;数字图像技术;表面构造;抗滑性能

随着我国经济的快速发展，机动车数量剧增，对道路的安全性、行车舒适性提出了更高的要求。水泥混凝土路面具有结构强度高、使用寿命长等优点，同时亦存在抗滑性能差、行车噪声高、易产生眩光等问题。露石水泥混凝土路面(Exposed-Aggregate Cement Concrete Pavement，EACCP)是一种新型的路面形式，克服了普通水泥混凝土路面诸多缺陷，在许多方面表现出优良性能［1］。EACCP特有的露石表面构造，能有效改善水泥混凝土路面的抗滑性能，显著降低行车噪声，粗糙的露石表面还具有很好的防眩作用，有利于安全行车［2］。

近年来，计算机技术飞速发展，数字图像技术已经越来越广泛地应用到各个生产和科技领域。表面构造是评价路面抗滑性能的重要指标，露石面层表面构造的质量取决于面层表面构造深度、露石分布均匀程度，显著影响EACCP高抗滑低噪声性能［3］。笔者利用常规设备(如数码相机)采集EACCP露石表面数字图像，运用数字图像技术对其图像信息进行处理，计算露石表面构造深度值，分析评价EACCP露石表面性能。与传统测量方法相比，数字图像实地采集更为便捷，易于增加样本数量，可实现EACCP表面构造的连续化检测。

1 EACCP露石表面构造

EACCP露石表面构造采用表层露石方法对水泥混凝土表面进行处理，从而达到纹理丰富的露石路表构造。EACCP施工过程亦包括水泥混凝土拌和、摊铺、振捣成型，待混凝土表面水消失时，在表面喷洒适量露石剂，延缓表层水泥硬化时间，在主体混凝土达到终凝时间而具有一定初始强度时，用钢丝刷或压力水将路表层未硬化的水泥沙浆去除处理，从而实现粗糙的露石表面，EACCP露石表面的最佳露石深度为 1.5 mm［4］。

EACCP露石表面具有良好的路面抗滑性能，能显著改善雨天潮湿状态下路面的抗滑能力。EACCP露石表面拥有发达的宏观构造，在路表潮湿不利行车状态下能迅速排除车轮下的路表水，避免形成水膜，同时凸出的裸露颗粒嵌入轮胎，提高了轮胎与路面的有效接触面积，大大提高了抗滑性能。由于EACCP粗集料外露，能够及时释放行车过程中轮胎花纹沟槽内的空气，有效降低轮胎花纹内空气压缩产生的泵吸噪声，使交通噪声水平显著降低，大大改善人口密集地区的工作生活环境。同时，光线经过粗糙的露石表面后形成漫反射，EACCP面板的反光系数总体上小于普通水泥混凝土表面，具有很好的防眩作用，有利于安全行车。

EACCP具有刚度大、高抗滑、低噪声、防眩等特点，能广泛适用于城市道路交叉口、公路隧道、陡坡弯道等路段的铺面工程建设，显著改善潮湿状态下路面的抗滑性能，降低城市主干道行车噪声，提高机动车行车安全和行车舒适性能。

2 运用数字图像技术分析EACCP露石表面构造

2.1 数字图像技术的基本原理

数字图像是图像在空间坐标(x，y)和亮度F(x，y)的数字化，数字图像在计算机中是以二维矩阵来表示和存储的，一个数字图像可以看成一个矩阵或一个二维数组，数字图像处理的实质是对二维矩阵的处理［5］。单色级灰度图像的像素取值范围为［0，255］，“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色，表征其颜色的深浅程度［6］。平行光线照射在粗糙的物体表面上时，反射光线呈漫反射，反射到相机感光底片上各点光线的强度是不同的，图像各点亮度或灰度不同，表面凸起的部分发亮(灰度值较高)，表面下凹的部分光线变暗(灰度值较低)，并根据图像各点明暗差异(灰度值差异)来区分物体表面凸凹不平的程度［7-9］。

采用数码相机采集EACCP路表图像时，反射到底片上各点的光线强度不同，图像各点的亮度或灰度也存在差异，即可通过分析图像表面各点的明暗程度(即灰度值的大小)，来区分露石表面的凹凸程度。其中，EACCP数字图像内上凸的露石部分在对应区域中反应出较大的像素值，而下凹部分在对应区域的像素值则相对较小。数字图像技术在EACCP路面构造分析的基本原理是通过将实地采集的数字图像进行像素值量化，获取露石表面像素值分布矩阵，计算空间曲面构造模型，分析露石表面构造深度。空间曲面构造模型用式(1)表示:

式中:Z为像素值;x、y分别为该像素所对应的横坐标和纵坐标。

2.2 利用数字图像技术分析露石表面的构造深度

根据数字图像技术的基本原理，将EACCP露石表面图像的像素值进行量化处理，建立露石表面的空间曲面构造模型，计算露石表面构造深度。EACCP露石表面构造的计算过程如图1。

图1 露石构造深度计算过程Fig.1 Calculation process of exposed-aggregate surface texture depth

EACCP露石表面数字图像可采用普通数码相机进行图像采集。在拍摄时尽量保持光源的亮度、照射角度等受照状态相同。采集图像时，应确保镜头平面与露石表面平行，同时，镜头表面与露石表面的垂直距离保持一致，拍照垂直距离固定。

采用MATLAB图像处理软件［10］将EACCP露石表面的数字图像转换为灰度图像，获取图像坐标(x，y)对应的像素值F(x，y)，同时得到其像素最大值Fmax。在给定露石表面的平面区域D内各点的像素空间曲面F(x，y)与像素最大值Fmax所在平面围成的体积，确定为区域D内的表面构造像素空间体积，用Vpixel表示［式(2)］，即区域D内Fmax与各点F(x，y)差值的累计和:

将给定区域面积内的像素差平均值用符号Hpixel表示［式(3)］，其中，给定区域面积为A:

数字图像在成像中，物距与像距存在比例关系，需要通过实物尺寸进行比例修正;同批次水泥混凝土材料成型的露石路面反光特性相对稳定，而不同产地、不同岩石种类水泥混凝土材料成型的露石路面的反光特性具有一定差异。因此，露石表面构造深度的计算还需对露石表面像素差平均值予以修正，建立露石表面像素差平均值与露石表面构造深度之间的关系。

对于物像比例影响因素可通过在拍照时放置校准物，结合校准物的实体尺寸与成像大小对比来确定。露石表面像素差平均值修正时，可预先选定若干预先采集的数码图像，运用数字图像技术分析各图像相应的像素差平均值Hpixel，同时对各个图像采集位置，采用铺砂法测定各自的构造深度H，建立H-Hpixel的关系模型，如式(5)。通过已知点位确定H与Hpixel关系模型后，即可对EACCP路表的大量数字图像进行表面构造深度计算。

采用数字图像技术进行EACCP露石表面的构造深度测算过程中，若EACCP主要组成材料(如:粗、细集料岩石色泽)相对稳定，确立的H-Hpixel的关系模型可用于整个路表面构造深度计算;若其主要组成材料有所波动，在对各段路表面的构造深度进行计算时，应分段对其关系模型进行确定。

3 实例分析

以河北省遵宝线 K36+558～K36+700段EACCP实验段为研究对象，运用数字图像技术对其露石表面构造进行分析。

在进行实验段摊铺之前，采用工地原材料在工地实验室进行了小面积试验，然后对实验段进行大面积摊铺。根据实验室小面积露石表面和实验段表面所采集的数字图像，结合运用铺砂法检测对应的构造深度值，建立EACCP实验段表面构造的H与Hpixel关系，运用铺砂法测定的露石表面H值与相应的Hpixel值如表1。

表1 露石表面的H与相应的Hpixel值Table 1 H and Hpixelof exposed-aggregate surface

由表1中各图像的像素差平均值Hpixel与对应点位采用铺砂法测定的构造深度H，建立H-Hpixel的关系模型，该实验路段的H-Hpixel的回归方程为式(6)，n=12，R2=0.941 6，回归效果显著。

在遵宝线EACCP实验段采集了45个数字图像样本，通过MATLAB图像处理软件将表面图像的像素值进行量化，计算出各个图像的像素差平均值Hpixel，结合式(6)可得到各个图像位置的露石表面构造深度值，各图像的构造深度值如表2。

表2 露石表面的H与相应的Hpixel值Table 2 H and Hpixelof exposed-aggregate surface

结合各图像的构造深度值，计算露石表面构造深度代表值，对该实验段表面构造深度进行评价。露石表面构造深度代表值为构造深度算术平均值的下置信限界［11］，计算式为:

根据式(7)可得出，遵宝线EACCP实验段的露石表面构造深度代表值为0.712，该实验路段按二级公路要求设计，满足路面工程质量评定规范的规定值要求。数字图像技术应用于遵宝线EACCP实验段构造分析中，数字图像实地采集便捷，易于增加样本数量，简化了EACCP露石表面构造深度的检测工作，分析过程易于实行计算机程序化计算，有利于实现表面构造连续测量。

4 结语

笔者根据数字图像技术基本理论进行EACCP露石表面构造分析，通过MATLAB图像处理软件对EACCP露石表面图像像素值进行量化，得到露石表面像素值分布矩阵，获取露石表面的像素值分布状态。通过露石表面图像样本与常规测定方法(砂铺法)相结合，建立露石表面像素差平均值与构造深度的关系模型。通过实地采集大量的EACCP露石表面图像，计算其构造深度值，进而评价EACCP露石表面构造质量。利用数字图像技术进行露石表面构造深度计算，分析过程简洁可靠，数字图像实地采集便捷，易于实现表面构造连续测量。

［1］Caestecker C.Test sections of noiseless cement concrete pavements［R］.Brussels:Road Division of Flemish Administration，1997:26-33.

［2］宋永朝，潘晓东，梁乃兴，等.露石水泥混凝土露石表面离析评价研究［J］.中外公路，2008，28(2):44-46.

Song Yongchao，Pan Xiaodong，Liang Naixing，et al.Research on quality-evaluating index of exposed-aggregate cement concrete pavement［J］.Journal of China ＆ Foreign Highway，2008，28(2):44-46.

［3］宋永朝，潘晓东，梁乃兴，等.露石水泥混凝土路面质量评价指标的研究［J］.华东交通大学学报，2008，25(1):12-15.

Song Yongchao，Pan Xiaodong，Liang Naixing，et al.Research on quality-evaluating index of exposed-aggregate cement concrete pavement［J］.Journal of East China Jiaotong University，2008，25(1):12-15.

［4］韩森，李志玲，张东省，等.露石水泥混凝土路面关键技术研究［J］.中国公路学报2004，17(4):17-20.

Han Sen，Li Zhiling，Zhang Dongsheng，et al.Key technology of exposed-aggregate cement concrete pavement［J］.China Journal of Highway and Transport，2004，17(4):17-20.

［5］刘柳，梁乃兴，王乐.数字图像技术在露石混凝土路面中的应用［J］.重庆交通大学学报:自然科学版，2008，27(5):733-735.

Liu Liu，Liang Naixing，Wang Le.Application of digital image technology to exposed-aggregate concrete pavement［J］.Journal of Chongqing Jiaotong University:Natural Science，2008，27(5):733-735.

［6］杨帆.数字图像处理与分析［M］.北京:北京航空航天大学出版社，2007.

［7］Button J.Unified imaging approach for measuring aggregate angularity and texture［J］.Journal of Computer:Aided Civil and Infrastructure Engineering，2000，15(4):273-280.

［8］Masad E，Muhunthan B，Shashidhar N，et al.Internal structure characterization of asphalt concrete using image analysis［J］.Civil Engineering:Special Journal of Computing in Issue on Image Processing，ASCE，1999，13(2):88-95.

［9］王端宜，李维杰，张肖宁.用数字图像技术评价和测量沥青路表面构造深度［J］.华南理工大学学报:自然科学版，2004，32(2):42-45.

Wang Duanyi，Li Weijie，Zhang Xiaoning.Evaluation and measurement of asphalt pavement surface texture depth with digital image technique［J］.Journal of South China University of Technology:Natural Science，2004，32(2):42-45.

［10］张汗灵.MATLAB在图像处理中的应用［M］.北京:清华大学出版社，2008.

［11］JTG F 80/1—2004公路工程质量检验评定标准［S］.北京:人民交通出版社，2004.

Study on Surface Texture of Exposed-Aggregate Cement Concrete Pavement Based on Digital Image Technique

Song Yongchao1，Li Fuchun2，Liang Naixing3
(1.School of Traffic＆ Transportation，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China;
2.The Supervise Department of Traffic Engineering Quantity，Foshan 528000，Guangdong，China;
3.School of Civil Engineering＆ Architecture，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China)

The exposed-aggregate surface of EACCP possesses some advantages，such as big stiffness，high slide，low noise，anti-glare，etc.By using basic method of digital image technique，the image pixel values of the exposed-aggregate surface are quantitatively calculated.The relational model between the average of pixel difference and surface texture depth is established.According to large numbers of digital images on the EACCP，the surface texture depth of corresponding sites is calculated.Finally，exposed-surface structure quality of EACCP can be evaluated.Application Example shows that method of digital image technique can quickly test surface texture depth of EACCP，and can be easy to achieve measurement of continuous work.

pavement engineering;exposed-aggregate cement concrete pavement(EACCP);digital image technique;surface texture;anti-slide performance

U416.216

A

1674-0696(2012)04-0785-03

10.3969/j.issn.1674-0696.2012.04.12

2012-01-04;

2012-02-17

重庆市科技计划项目(8373);河北省唐山市科技项目(05112602e)

宋永朝(1975—)，男，湖南双峰人，讲师，博士，主要从事道路与交通工程方面研究。E-mail:songyc69@163.com。