引　言

针片状颗粒是指颗粒长度大于该颗粒所属粒级平均粒径的2.4倍、厚度小于平均粒径0.4倍的颗粒。由于针片状颗粒形状过于细长、扁平，在施工中极易折断，从而增大集料空隙，且在一定程度上造成集料级配变异，影响混合料的性能，是一种有害颗粒。而且较多的针片状颗粒将使颗粒互相搭接，细小颗粒无法进入，对混合料的集料强度、抗车辙能力以及混合料的和易性、均匀性均有较大的影响中国沥青网sinoasphalt.com。传统的针片状颗粒测量方法为游标卡尺法，该方法费时费工，试验过程单一、枯燥，且准确率受人为因素影响较大，效率极低。

数字图像处理技术是通过扫描仪、数码相机等图像采集设备，将连续的数字图像离散化为计算机可以处理的信息，并对信息进行各种操作处理，以达到某一效果。数字图像处理技术具有可利用信息量大、经济方便和形象化存储等优点，且准确率高，不易受人为因素影响。

图像分析处理软件支持图像采集、增强、标定、计数、测量分析和宏记录等功能，还有VB宏编程扩展功能。图像分析测量提供点、线、面和角度4类测量，能给出多种测量参数，如目标面积、周长、长短经、形状因子、积分光密度等；可对待测图像进行均匀化、背景校正、滤色处理、算数运算等处理；对物体边缘进行锐化、柔化、羽化及强化等操作。

LED灯箱设计

本文采用灰度直方图对粗集料图像的对比效果进行量化、直观分析。由于粗集料颗粒的颜色大多为深色，为了使粗集料图像的灰度直方图呈现“两峰一谷”的趋势，本文选取与集料颗粒颜色对比度较大的白色作为背景。当阈值为41、138、221、228时均出现了峰值，且各峰之间的过渡带较短，对比不够明显。

一般对集料颗粒进行轮廓提取时，若不能准确有效地将颗粒阴影从背景中提取出来，将会导致轮廓形状变异严重，结果误差增大。

由于粗集料颗粒的表面纹理复杂，反光强度不均匀，且存在白色等浅色斑点，因此在阈值分割提取颗粒轮廓时，颗粒内部会出现大量“小孔”现象。在自然光照下采集的图片中，颗粒的阴影等模糊了颗粒轮廓形状，降低了图像处理分析的精度。为了消除颗粒阴影，减小表面纹理及浅色斑点对结果的影响，本文根据摄影学中逆光的原理设计了“无影灯箱”。

灯箱主体为400mm×400mm×100mm的无盖空盒。为达到平行光的效果，试验中用白色LED灯带作光源，并在灯箱内部贴满反光纸；灯箱上表面是一块贴有白色图纸的有机玻璃，作为图像采集的背景。

“无影灯箱”上采集到的图片的灰度直方图呈现出明显的“两峰一谷”，当阈值为9时，出现第1个峰值；当阈值在88~187时，处于谷值，且像素点接近于0；当阈值为223时出现第2个峰值。因此，将阈值选取在88~187范围内，提取得到的颗粒轮廓特征清晰，能有效地将颗粒轮廓从背景中分离开。

Image-ProPlus分析法

提取AOI

利用IPP法量测颗粒轮廓形状特征的过程为：将集料颗粒均匀无接触地平铺在“无影灯箱”上，使灯箱处于通电状态；将采集到的颗粒在灯箱上的RGB图片，通过IPP软件转换为8级灰度图，根据灰度直方图选取合适的阈值分割得到二值图；将颗粒轮廓从背景中提取出来，得到感兴趣区域。

得到AOI后，IPP可根据需要设置参数，自动对误识别、多识别的斑点或面积过大的颗粒进行筛分并删除，保留有效的颗粒轮廓，并对保留的轮廓自上而下编号。通过计数/测量功能可识别各个轮廓的像素面积、主轴、短轴、周长、等效椭圆的长轴及短轴等轮廓形状参数。得到相应数据后可自动导入Excel中进行分析处理。用同样的方法对相应的颗粒从侧面进行图像采集，可得到颗粒与最小外接矩

试验原理

表征集料颗粒形态的参数有面积、周长、长轴、短轴、等效直径等。本文采用颗粒轮廓边界的最小外接矩形的尺寸来刻画它的基本形状。通过物体质心并且惯性最小的直线即为主轴，确定主轴后计算主轴方向的线段长度和与其垂直方向上的线段宽度，这样的外接矩形就是颗粒的最小外接矩形MER。

当最小外接矩形的长度与宽度之比不小于2.4时，认为该颗粒为针状颗粒；当宽度与厚度之比不大于0.4或不小于2.5时，认为该颗粒为片状颗粒；若同时满足以上2种条件，则认为该颗粒为针片状颗粒。因为针状颗粒、片状颗粒对集料性能均有较大影响，所以当颗粒轮廓形状参数满足针状或片状条件中的任何一个时，均将其视为针片状颗粒。

试验数据分析

将IPP分析法及游标卡尺法测量得到的数据导入Excel中，计算出颗粒的最小外接矩形长度与宽度的比值以及厚度与宽度的比值。同时用传统的游标卡尺法对颗粒的相应参数进行测量，对比分析后可得到集料颗粒轮廓形状的尺寸比及相对误差。

从试验结果可以看出：最小外接矩形长度与宽度的比值最大为3.14，最小为1.25；厚度与宽度比值最大为0.80，最小为0.29；2种方法测得结果的最大相对误差为13.91%，最小相对误差为0.27%，平均相对误差为5.87%。

对同一批次的粗集料颗粒从上表面至底部抽取20组质量为2~4kg的试验样本，分别用IPP分析法和游标卡尺法挑选出其中的针片状颗粒，并计算出针片状颗粒含量。

从试验结果可以看出：在20组试验样本中，由IPP分析法测得的集料针片状颗粒含量最大值为7.80，最小值为2.86；游标卡尺法测得的结果最大值为8.29，最小值为3.20。2种方法的最大相对误差为13.68%，平均相对误差为8.42%。

误差分析

用IPP分析法和游标卡尺法测得的集料颗粒轮廓形状比值会有误差，主要是因为：采集照片的角度与人工测量的角度不可能完全一致，导致集料轮廓变异，且拍照角度不同，同一颗粒的轮廓参数也有差别；图像采集时，图像边缘变形对结果也有一定的影响，焦距越大，缩放比例越大，边缘变形越严重，处于图像边缘位置的颗粒尺寸参数误差就越大；由于人工测量无法准确判断出颗粒的长轴及短轴方向，所以游标卡尺法测得的集料最小外接矩形长度、宽度和厚度受人为主观因素影响较大。针片状含量误差过大的原因主要是对集料颗粒轮廓形状判断存在误差，当长宽之比约为2.4或宽厚之比约为0.4时极易导致针片状颗粒含量增大。

结　语

本文制作了“无影灯箱”作为图像采集的工具。使用IPP建立了粗集料针片状颗粒含量分析方法，同时建立了对针片状颗粒的评价指标———最小外接矩形尺寸比，并用传统的游标卡尺法测量了集料针片状颗粒含量。通过对比分析得到如下结论。

(1)“无影灯箱”可以有效消除在自然光照下采集图片时的阴影，同时暗化集料颗粒上的白色等浅色斑点，消除了斑点对集料颗粒轮廓提取时的影响。灯箱上采集图片的灰度直方图呈现明显的“两峰一谷”态势，且过渡带明显，便于选取阈值。

(2)IPP分析法提取集料颗粒轮廓简单易操作，准确度较高，且可以通过编制宏操作自动连续地对图片进行分析处理以及数据导出。与传统的游标卡尺法相比，IPP分析法得到的集料颗粒最小外接矩形的比值误差在允许范围内。因此，用IPP分析法可有效判断出粗集料中的针片状颗粒。

(3)通过IPP分析法测出的集料针片状颗粒含量与游标卡尺法测到的结果的误差在允许范围内。因此，用IPP分析法测量粗集料的针片状颗粒含量在集料的生产加工过程以及验收过程均具有良好的可行性。