基于三维点云数据的集料颗粒棱角性量化评价

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.200251

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2021, Vol. 49 ›› Issue (1): 142-152.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.200251

所属专题： 2021年交通运输工程

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基于三维点云数据的集料颗粒棱角性量化评价

郝雪丽孙朝云耿方圆李伟^† 裴莉莉张欣

长安大学信息工程学院，陕西西安 710064

收稿日期:2020-05-19 修回日期:2020-08-18 出版日期:2021-01-25 发布日期:2021-01-01
通信作者: 李伟 ( 1981-) ，男，博士，教授，主要从事深度学习路面图像处理、道路大数据分析研究。 E-mail:grandy@chd.edu.cn
作者简介:郝雪丽 ( 1987-) ，女，博士，高级工程师，主要从事路用材料性能分析、机器学习、人工智能在道路施工质量过程控制中的应用研究。E-mail: xuelihao_lucky@126.com
基金资助:
国家自然科学基金资助项目 ( 51908059，51978071) ; 国家重点研发计划项目 ( 2018YFB1600202) ; 长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 ( 300102240206，300102240201，300102249301)

Quantitative Evaluation for Aggregate Particle Angularity Based on 3D Point Cloud Data

HAO Xueli SUN Zhaoyun GENG Fangyuan LI Wei PEI Lili ZHANG Xin

School of Information Engineering，Chang'an University，Xi'an 710064，Shaanxi，China

Received:2020-05-19 Revised:2020-08-18 Online:2021-01-25 Published:2021-01-01
Contact: 李伟 ( 1981-) ，男，博士，教授，主要从事深度学习路面图像处理、道路大数据分析研究。 E-mail:grandy@chd.edu.cn
About author:郝雪丽 ( 1987-) ，女，博士，高级工程师，主要从事路用材料性能分析、机器学习、人工智能在道路施工质量过程控制中的应用研究。E-mail: xuelihao_lucky@126.com
Supported by:
Supported by the National Natural Science Foundation of China ( 51908059，51978071) and the National Key Ｒ＆D Program of China ( 2018YFB1600202)

摘要/Abstract

摘要：

集料颗粒的棱角性是决定沥青混合料路用性能的重要因素。文中首先搭建了基于 Gocator 3D 智能传感器的集料三维图像采集系统，获取粒径为 9. 5、13. 2 和 16. 0 mm 的玄武岩、花岗岩和石灰岩3 种集料样本的三维点云数据; 然后采用基于 Sobel-Feldman 卷积和基于集料表面法线的集料颗粒表面棱角性量化方法进行评价，并与现有 AIMS 梯度棱角评价方法进行了对比。结果表明: 基于 Sobel-Feldman 卷积的集料颗粒表面棱角性量化方法评价集料颗粒棱角性具有更高的准确性; 集料越尖锐，集料棱角性指数越大，法线聚类个数越多; 集料越圆滑，集料棱角性指数越小，法线聚类个数越少。

关键词: 集料颗粒, 三维点云模型, 棱角性量化, Sobel-Feldman 卷积, 表面法线

Abstract:

The angularity of the aggregate particles is an important factor determining the performance of asphalt mixes for road use． In this paper，firstly，a 3D image acquisition system based on Gocator 3D intelligent sensor was built to obtain 3D point cloud data of 3 aggregate samples of basalt，granite and limestone with particle sizes of 9. 5 mm，13. 2 mm and 16. 0 mm． Then，the Sobel-Feldman convolution method and the aggregate surface normal method was used to evaluate the surface angularity of aggregate particles，and the two methods were compared with the existing AIMS gradient angularity evaluation method． The results show that the quantitative method of aggregate particle surface angularity based on Sobel-Feldman convolution is more accurate． In addition，the sharper the aggregate is，the larger the laggregate angularity index and the number of normal clusters are; the more round the aggregate is，the smaller the aggregate angularity index and the number of normal clusters are．

Key words: aggregate particle, 3D point cloud model, angularity quantification, Sobel-Feldman convolution, surface normal

中图分类号:

U414

郝雪丽, 孙朝云, 耿方圆, 等. 基于三维点云数据的集料颗粒棱角性量化评价[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2021, 49(1): 142-152.

HAO Xueli, SUN Zhaoyun, GENG Fangyuan, et al. Quantitative Evaluation for Aggregate Particle Angularity Based on 3D Point Cloud Data [J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2021, 49(1): 142-152.

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