山东大学学报(工学版)

作者：鲁志恒,霍延强,韩汶,杜聪,刘轶鹏,张宏博

单位：1.山东省交通科学研究院, 山东 济南 250102;2.山东大学齐鲁交通学院, 山东 济南 250002

关键词：图像处理,随机森林,碎石集料空隙率,施工质量控制,无损检测,

基金：国家重点研发计划资助项目(2022YFB2602102)

为解决传统碎石集料检测方法中存在的破坏性检测、代表性不足、人工操作误差、费时费力及检测不连续等问题,提出一种连续、无损、快速且准确的碎石集料空隙率检测新方法。使用摄像设备采集振实后的碎石集料表面图像,并利用图像处理技术提取碎石集料的表面图像数据;分析提取到的图像信息,建立体现碎石集料表面特征的图像指标体系;使用提取到的图像指标、集料用量和级配信息作为输入数据,采用随机森林方法对碎石集料的空隙率进行预测;设计室内压实模拟试验方案,收集65组不同用量和级配的碎石集料空隙率测定结果,构建用于机器学习模型训练的数据集。结果显示,所提议方法在测试集上的平均绝对百分比误差为1.69%、平均绝对值误差为0.589、均方根误差为0.914、相关指数为0.974、预测精度达到98.31%,可实现连续、无损、快速、准确的碎石集料空隙率实时检测。

来源：2024年第6期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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