【摘 要】
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沥青路面芯样反映了路面内部的真实状况,因此是沥青路面检测分析和质量评价的重要依据。然而,目前沥青路面芯样主要应用于力学性能试验和抽提分析,对芯样中集料颗粒和沥青混合料的性质有待深入研究。基于此,本文以沥青路面芯样的侧表面为研究对象,融合计算机视觉、深度学习和数字图像处理技术,提出了一套集图像获取、图像分割、图像处理和设备研发应用的完整方案,挖掘沥青路面芯样所含的信息。本文主要研究内容和成果如下:（
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沥青路面芯样反映了路面内部的真实状况,因此是沥青路面检测分析和质量评价的重要依据。然而,目前沥青路面芯样主要应用于力学性能试验和抽提分析,对芯样中集料颗粒和沥青混合料的性质有待深入研究。基于此,本文以沥青路面芯样的侧表面为研究对象,融合计算机视觉、深度学习和数字图像处理技术,提出了一套集图像获取、图像分割、图像处理和设备研发应用的完整方案,挖掘沥青路面芯样所含的信息。本文主要研究内容和成果如下:（1）基于三维重建理论和图像拼接合成原理,提出了适用于沥青路面芯样的RMAIS配准模型辅助图像合成方法。采用面阵相机拍摄芯样侧表面图像,继而重建芯样侧表面三维点云模型。将标准模型与点云模型配准,建立展开平面图与芯样侧曲面间准确的映射关系,利用图像裁切与拼接技术合成芯样侧表面的超清去畸变展开图。（2）将语义分割神经网络U-Net++用于分割沥青混凝土图像中的集料颗粒组分。提出智能捕捉集料颗粒轮廓线的标记加速方法,采用滑动剪裁扩充数据集,引入高斯模糊算法优化分割结果,利用二次标记主动学习方法优化训练模型。（3）评价各配合比（SMA-13、AC-20、AC-25、SUP-20）分割结果,采用Otsu等阈值分割方法获取二值化图像,继而对集料颗粒的分割结果进行空洞填充和粘连分割处理,并建立了滑块像素分析模型,实现剩余的空隙组分与沥青砂浆组分的分割。（4）基于图像分割处理结果,分析集料颗粒的长细比和圆度形态特征,并提出了沥青混凝土整体的均匀性计算模型与缺陷分析判断方法,最后根据本文研究内容研发了一套沥青路面芯样分析仪,实现该检测设备的软硬件设计和工程应用。图62幅,表14个,参考文献119篇
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