粗骨料的特性如级配及其粒径分布、粒形及其形状特性、空隙率或密实度等,对混凝土的性能有着重要影响。粗骨料的形状特性影响其堆积密实度,进而影响混凝土的细微观性能。骨料质量的常规检测分析方法无法全面地反映粗骨料的形状特性,不能满足混凝土材料细微观研究的需要;由于常规的筛分方法无法得到粗骨料的全部形状特性,传统的骨料堆积密实度计算理论及其方法不考虑骨料的形状特性。随着图像信息处理技术的发展,获得骨料的全部形状特性成为可能。利用图像处理技术获取骨料的形状特性,既为骨料特性检测分析提供了一种高效、便捷、智能的检测方法,同时也为骨料堆积密实度计算提供了数据支撑,对改善和提高混凝土的性能有重要意义。本文的主要研究内容如下:(1)分析和总结了二维、三维图像处理技术的一般理论与方法及其在骨料粒形分析中应用的进展;总结讨论了颗粒材料堆积密实度计算理论与方法的进展,分析了粗骨料堆积密实度对混凝土性能的影响;确定了课题研究的可行性、技术路线及解决的关键问题。(2)应用二维图像处理及分析方法,构建了二维图像采集和处理分析系统。利用等效椭圆方法,通过图像分析获得的骨料边缘信息,确定和分析骨料形状参数。在理论研究的基础上,开发了二维图像采集及处理分析软件。对比分析研究表明,该系统的检测与分析计算结果误差较小,与常规的筛分方法相比,级配的最大误差为5.52%,针、片状颗粒含量的分析结果与规准仪法检测结果的最大误差为2.54%,与游标卡尺法检测结果的最大误差为6.88%。(3)针对二维分析中由于三维信息缺失造成的误差问题,应用多目立体视觉三维重建理论及其方法,构建了三维图像采集和处理系统。通过多目立体视觉技术,多角度提取骨料的三维信息,利用三维重建的方法,获取和分析骨料的三维形状参数。在理论研究的基础上,开发了三维图像采集和处理分析软件。对比分析研究表明,测试精度进一步提高,级配的最大误差由原来的5.52%下降到3.95%,针、片状颗粒含量测试的误差由原来的2.54%下降到1.97%(规准仪法),6.88%下降到2.93%(游标卡尺法)。(4)在二维、三维检测分析和系统构建的基础上,应用四点透视变换理论及其方法,使用OpenCV图像处理库,开发了Android系统的粗骨料图像处理及分析“应用”(APP),构建了移动智能检测分析系统。对比分析研究表明,该应用的检测分析精度也较高,与常规的筛分方法、二维和三维固定相机测试方法均有较高的吻合度,测试精度在一定程度上能满足实际应用的要求。(5)骨料的堆积密实度影响混凝土拌合物及硬化混凝土性能。提高骨料密实度、降低空隙率,对改善和提高混凝土性能有重要意义。骨料堆积密实度计算理论与方法,对骨料优化混配及混凝土配合比优化设计有重要的指导意义。本文利用图像分析处理系统获取和分析的骨料形状参数,提出了一种基于骨料形状特性的堆积密实度计算方法,弥补了现有颗粒堆积密实度计算模型,如FURNAS模型、TOUFAR模型和CPM模型等不考虑骨料颗粒的真实粒径分布和形状特性的缺陷。应用该方法对骨料的二维堆积模拟及密实度计算结果表明,计算精度高,与常规检测方法相比,误差只有0.96%。