基于数字图像分析的沥青混合料有限元建模

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1、http://www.paper.edu.cn1基于数字图像分析的沥青混合料有限元建模黄碧霞，陆阳，张华西南交通大学土木工程学院，成都（610031）E-mail：chalkz@126.com摘要：综合数字图像分析技术、几何形状矢量化原理和有限元网格自动生成理论，得到能够应用于力学计算的有限元模型。先采用数字图像识别程序获得二维混合料的真实细观结构。然后，通过几何形状矢量化原理将二维图像的细观结构转换为矢量化的细观结构。最后利用有限元网格自动生成技术得到沥青混合料细观结构的有限元网格模型。以马歇尔试件

2、为例，说明该方法可真实地实现沥青混合料的非均质研究。关键词：数字图像处理；几何形状矢量化；有限元建模；沥青混合料；细观结构1概述沥青混合料的力学模型是基于均质材料或者分段均质材料的假设，难以将材料的组成结[1-4]构与其力学性质相联系，鉴于此，一些学者试图结合计算机仿真技术，从细观角度研究混合料的力学性质，因此有必要探讨在混合料非均质性前提下对其细观结构适当描述。从图象特征看，沥青混合料中的集料接近于白色，沥青胶浆为深灰色，空隙趋于黑色。因此混合料各组分具有良好的色彩对比度，故将沥青混合料转换成图像时

3、，能够很好地反映混合料的细观结构，保留了混合料的非均质性。数字图像处理是沥青混合料细观结构分析的基础，可用于分析粗集料级配组成，确定骨料的方位、分布和形状、量测针片状颗粒含量等[5-10]，具有广泛的应用。本文采用VB开发了沥青混合料数字图像处理和识别程序，该程序能较详细地描述沥青混合料的不均匀性和细观结构，以为数值模拟提取相关信息。程序的研发综合了数字图像处理技术、几何矢量转换技术以及有限元网格自动生成方法，实现了沥青混合料二维有限元的几何建模。2数字图像分析数字图像(DigitalImage)技术

4、是将一幅连续的图像信息利用电荷耦合器件(ＣＤＤ)或扫描仪离散为数字信息。数字图像分析技术主要包括图像获取、图像处理及图象识别等过程。图1是数字图像分析流程图。图1数字图像分析流程图Fig.1Flowchartofdigitalimageanalysis图象获取的实质是图象的数字化过程，常用的数字化仪有：胶片扫描仪,ＣＣＤ数码相机或摄像机等。本文采用CCD相机获取混合料数字图像，与此同时，获得一个刻度尺的图1本课题得到国家教育部博士点基金项目(20040613018)的资助。-1-http://www.

5、paper.edu.cn像，以便进行象素与实际尺寸间的比例换算，由下式计算：刻度尺(横向)的实际尺寸a转换比例l=（1）横向象素点数目图像处理包括了图像转化、图像增强及图像分割等过程。图像转化中，新获取的原始沥青混合料数字图像一般是真彩色(24位)，而根据混合料组成特点及降低运算量的要求，选择灰度图像作为分析对象更为理想。由于灰度图仅能显示256色灰度级，因此对真彩色DIB进行灰度化处理时，必须首先将它转化为256色彩色位图，常见的转化算法有三种，即流行色方法、中位切分法、和八叉树颜色量化算法。针对沥

6、青混合料的特点，本文选用八叉树颜色量化算法。经过上面的转化后，即可将256色位图转化为256色灰度图。实际上灰度图像就是各个象素点的亮度的反应。因此只需要把彩色的256色调色板改变为256色的灰度调色板，用亮度值Y代替其中的R,G,B分量，即把256色的灰度调色板的分量R=G=B=Y，这样彩色的256色调色板就变为了256色的灰度调色板，通过返回一个调色板句柄，就可以替换调色板实现彩色图像的灰度化。其中亮度值Y与R、G、B的转换公式如下：Y=0.30R+0.59G+0.11B（2）这个亮度值Y和R,G

7、,B的转换公式主要考虑了人眼对各种颜色的敏感程度不同，由于人眼对绿色的敏感程度最高，对红色的敏感程度次之，对蓝色的敏感程度最低，因此R,G,B分量前面的加权系数不同，这样就得到了比较合理的灰度图。获得的沥青混合料图像存在三个问题：一是由于数码相机分辨率的限制，获得的图像仍存在模糊性；二是沥青混合料中含有的颗粒数量多且密集，小颗粒的集料在图像中很不明显；三是图像拍摄过程中的人为噪声以及在传输、处理中引入的噪声，这些噪声需要特殊处理进行减弱或消除。针对这些问题，需要采取图像增强的处理。图像增强的主要目的一

8、是消噪；二是突出图像中有用信息的特征。为此首先选用直方图均衡化方法增强图像整体对比度。其基本思想是将原始图像的直方图变换成均匀分布的形式，以增大象素灰度值的动态范围。由于沥青混合料中的集料颗粒是非均质材料,其灰度可能会分布在很宽的灰阶(灰度等级)区域内，以至于进人沥清胶浆的灰阶域内,应用图像滤波技术增加对比度，加强细节，锐化颗粒边界。常用的方法有频域滤波和空间滤波，而本文采用空间滤波来增强混合料图像，其基本思想是使用卷积核与图像进行运算。图像的增强有时需