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基于数字图像处理技术的粗集料级配特征
  • ISSN号:1000-565X
  • 期刊名称:华南理工大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:54-59
  • 语言:中文
  • 分类:U414[交通运输工程—道路与铁道工程] TP317.4[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]长安大学特殊地区公路工程教育部重点实验室,陕西西安710064, [2]石家庄铁道学院电气工程分院,河北石家庄050043
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50578016)
  • 相关项目:沥青路面TOP-DOWN开裂机理研究
中文摘要:

采用数字图像处理技术,利用自行研制的粗集料形态特征研究系统(MASCA),对粗集料的图像级配特征进行研究,提出将二维数字图像级配转换为三维机械筛分级配的修正方法.研究结果表明:数字图像级配与室内机械筛分级配具有较好的相关性,两者间的相对误差小于5%;该方法对于不同岩性石料与不同的工程级配均具有很好的普适性.采用MASCA系统来检测粗集料的级配特征具有较好的可行性.

英文摘要:

In this paper, digital image processing (DIP) technique is adopted to study the image grading characteristics of coarse aggregate. By using the self-developed morphology analysis system of coarse aggregate ( MASCA), a conversion method is put forward to transform the two-dimension DIP grading image into the three-dimension mechanical sieving image. The results show that the DIP grading image accords well with the mechanical sieving one, with an error of less than 5%. Moreover, the proposed method has a good universality for different stones and grading, thus there following the conclusion that the MASCA system is feasible in the measurement of grading characteristics of coarse aggregate.

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期刊信息
  • 《华南理工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部科技司
  • 主办单位:华南理工大学
  • 主编:李元元
  • 地址:广州市天河区五山路华南理工大学17号楼
  • 邮编:510640
  • 邮箱:journal@scut.edu.cn
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-565X
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1251/T
  • 邮发代号:46-174
  • 获奖情况:
  • 本学报荣获1996年国家教委系统优秀科技期刊二等奖...,1999年荣获全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀...,2001年荣获广东省优秀期刊奖和广东省优秀科技期刊...,2004年获全国高校优秀科技期刊二等奖,2006年获首届教育部优秀科技期刊奖,2008年荣获第二届教育部优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22954