清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室, 北京 100084
收稿日期：2018-03-02
基金项目：国家科技支撑计划项目（2015BAB07B07）
作者简介：丁仲聪(1991-), 男, 博士研究生
通信作者：安雪晖, 教授, E-mail:anxue@tsinghua.edu.cn
摘要：自密实混凝土（self-compacting concrete，SCC）的工作性能反映在其搅拌过程中，可以通过分析搅拌图像对工作性能的好坏进行初步的判断。该文利用双轴搅拌机搅拌了具备不同工作性能的8组SCC，并利用智能手机录制视频，采集了全部搅拌过程的图像信息。然后，从图像序列中选取感兴趣的图像和感兴趣的区域（region of interest，ROI），利用图像分析手段进行量化的比较。搅拌机指定叶片与转轴呈45°时的图像选为感兴趣的图像。ROI中的SCC轮廓线形状可以用作区分SCC的SF值的视觉特征。利用轮廓线上横坐标为300像素的点的纵坐标Y300，可以提炼轮廓线特征，并用于推算SCC的SF值。研究结果表明：Y300与SCC的SF值之间存在较好的相关关系，推算结果误差较小，可以用于开发基于双轴搅拌机的SCC工作性能实时检测系统。
关键词：自密实混凝土工作性能双轴搅拌机图像特征
Analysis of self-compacting concrete workability based on twin-shaft mixing images
DING Zhongcong, AN Xuehui
State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China
Abstract: The movement of self-compacting concrete (SCC) during mixing reflects its workability. Therefore, the SCC workability can be quantified by analyzing mixing images. In this study, eight concrete specimens with different workabilities were produced in a twin-shaft mixer. A smart phone was used to record all the mixing processes. Afterwards, images of interest and regions of interest (ROI) were selected from the image sequences for quantitative comparisons. The image of interest was the moment when a blade arm formed a 45° angle with the shaft before the mixer stopped. The SCC contour within the ROI was used as an indicator to indicate the SCC workability. The Y coordinate of the point with an X coordinate of 300 pixels (Y300) was used to describe the SCC contour and to estimate SF. The results show that Y300 is directly related to SF with a small relative error. This method can be used in a real-time monitoring system to estimate the SCC workability during mixing.
Key words: self-compacting concreteworkabilitytwin-shaft mixervisual features
自密实混凝土(self-compacting concrete, SCC)是一种发展较为成熟的高流动性混凝土材料[1]，可以在不进行振捣的情况下，充分地在复杂结构中流动，填充模板的角落、钢筋的间隙[2]和堆石体的空隙[3]，并且在浇筑过程中不离析、不泌水。确保SCC具有合格的工作性能是进行施工建造的前提，所以在浇筑前对SCC的工作性能进行测量非常重要。
为保证良好的工作性能，在生产实际中SCC一般需要在搅拌后取样，采用坍落扩展度试验和Ⅴ形漏斗试验测量工作性能[4]。但是，这些试验尚存在一些不足[5]。首先是时间和材料的浪费。SCC工作性能检测方法均为事后检测，检测后不合格的混凝土只能废弃，这会造成材料、时间的浪费，也会影响SCC生产的连续性。其次是配合比调整的主观性。当检测发现SCC工作性能不合格时，需要现场工程师对配合比进行调整，这高度依赖于个人经验。最后是手工操作的繁琐性。由于施工管理的需要，工地现场的检测通常要求拍照备份，并且将检测数据形成电子化文档。目前对SCC工作性能的检测均为手工操作，对于仓面工程师来说，测量、拍照、数据记录、数据整理及反馈等环节相互独立，工作重复繁琐，工作效率低。因此，需要研究一种方法用于实时监测搅拌过程中SCC的工作性能。
通过观察新拌SCC的外观，很多有经验的工程师可以估计其工作性能，可见SCC的工作性能可以通过一些图像特征进行区分。随着图像技术的发展，研究者逐渐开始采用图像处理的方法研究混凝土拌合物的搅拌过程。Daumann等[6]采用搅拌颗粒的颜色作为追踪因子，用于确认干拌合物是否被搅拌均匀，从而评估搅拌机的搅拌效率。Juez等[7]利用混凝土拌合图像的纹理变化来研究拌合过程的演进。Berthiaux等[8]利用工业相机拍摄传送带上的新拌混凝土，用图像处理的方式检测拌合物的合易程度。但是，上述研究均未建立图像特征与拌合物性质之间的相关关系。
Li等[9]对SCC拌合图像进行图像处理，选取关键帧中SCC形成的上、下轮廓线作为关键特征，用于推算扩展度值和Ⅴ形漏斗值，将SCC的工作性能与量化的图像指标关联起来。但是，研究仅针对实验室环境下的单轴搅拌机，SCC在更贴近生产环境的双轴搅拌机中的搅拌图像是否具备类似的图像特征尚有待研究。
本文在SCC的单轴搅拌视频研究基础上，将工况转换为更贴近工程实际的卧式双轴强制式搅拌机。通过分析不同工作性能的SCC在双轴搅拌机中的搅拌视频，选取多个特征指标进行计算与分析，对比了不同工作性能的SCC在双轴搅拌图像上的差异。这些特征量可以用于更细致地研究SCC的双轴搅拌视频。
1 试验概况1.1 试验设置考虑到工程实际中常使用双轴搅拌机，试验中也采用双卧轴搅拌机进行SCC试验。搅拌机容量为60 L，共有2根转动轴，每根轴上有4个叶片。为了方便后续的图像分析，按照俯视时从左到右、从上到下的顺序，叶片被依次标记为“叶片1”、“叶片2”至“叶片8”，如图 1所示。启动后，叶片同步转动。经测算，叶片转速v约为53 r/min。底部为出料口，搅拌完成后拌合物由底部出锅。每次拌合量为45 L。
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| 图 1 双轴搅拌机(图中数字为叶片编号) |
| 图选项 |
试验中使用智能手机进行搅拌视频的采集，相机架设于双轴搅拌机的正上方，如图 2所示。为保证采集的视频尽可能多地捕捉到有效的图像信息，试验中使用高流明工业照灯进行照明。为方便后续图像分析，试验全程中相机位置、拍摄角度、光照条件均保持不变。
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| 图 2 数码相机安装位置示意图 |
| 图选项 |
数码相机录制的视频被存储为.MOV高清视频格式，视频分辨率为1 920 pixels×1 080 pixels，帧率r为30 fps。如果定义任一叶片转动一周为一个搅拌循环，那么可根据搅拌机的转速v和视频帧率r进行简单的推算，一个搅拌循环包含的帧数n为
| $n = \frac{r}{{v/60}} = \frac{{30}}{{53/60}} \approx 34\;{\rm{frames}}.$ | (1) |
1.2 原材料及配合比实验中的SCC原材料如下：
1) 粉体采用低热波特兰水泥，表观密度为3.22 g/cm3，比表面积为3 440 cm2/g。
2) 水采用自来水。
3) 减水剂采用高性能减水剂。
4) 细骨料采用河砂，表观密度为2.58 g/cm3，吸水率为2.52。
5) 粗骨料采用碎石，其中小石子的粒径为5~10 mm，表观密度为2.67 g/cm3，吸水率为0.63；大石子的粒径为10~20 mm，表观密度为2.71 g/cm3，吸水率为0.59。
原材料的用量变化和性能变化会引起自密实混凝土工作性能的变化，拌合用水量、减水剂用量、骨料的级配及其用量、矿物掺合料的种类、矿物掺合料掺量等因素都会影响自密实混凝土的工作性能[10-11]。为了方便配合比设计，8组试验中使用的粗骨料含量、砂率、减水剂掺量均固定，仅通过改变加水量来获得流动性能不同的8组自密实混凝土样本。SCC的配合比如表 1所示。
表 1 SCC质量配合比设计
| No. | 水泥/ (kg·m-3) | 水/ (kg·m-3) | 砂/ (kg·m-3) | 大石子/ (kg·m-3) | 小石子/ (kg·m-3) | 减水剂 /% |
| 1 | 371 | 221 | 866 | 403 | 403 | 0.90 |
| 2 | 431 | 196 | 866 | 403 | 403 | 1.00 |
| 3 | 422 | 200 | 866 | 403 | 403 | 1.00 |
| 4 | 452 | 186 | 866 | 403 | 403 | 1.40 |
| 5 | 476 | 175 | 866 | 403 | 403 | 1.60 |
| 6 | 464 | 180 | 866 | 403 | 403 | 1.60 |
| 7 | 452 | 185 | 866 | 403 | 403 | 1.60 |
| 8 | 442 | 189 | 866 | 403 | 403 | 1.60 |
表选项
1.3 试验步骤具体的试验步骤如下。
首先，将水泥、砂石骨料投入搅拌机内，干拌15 s。然后，加水和减水剂，搅拌240 s。搅拌完成后，将SCC拌合物出锅，进行坍落扩展度试验和Ⅴ形漏斗试验，记录8组SCC的性能检测结果。
架设于搅拌机正上方的智能手机在试验全程进行拍摄。试验结束后，对视频进行读取和分析。根据工程实践经验和****研究[12]，SCC在搅拌的最后60 s可以被视作搅拌均匀。因此，对视频的分析主要集中于最后的60 s。
1.4 工作性能试验结果8组SCC样本的扩展度值(slump-flow value，SF)和Ⅴ形漏斗值(Ⅴ-funnel value，VF)记录如表 2所示。从表可以看出，调整水灰比和减水剂掺量，可以配合出具有不同工作性能的SCC。No.7对应的SCC的SF=695 mm，VF=15.1 s，No.8的SF=750 mm，VF=10.4 s，流动性能较好(SF > 600 mm，5 s < VF < 25 s)。No.2、No.6对应的SCC黏性较大，反映在Ⅴ形漏斗实验上表现为发生堵塞，无法测出VF值。在接下来的研究中，只选取图像特征用于推算SF值。
表 2 SCC性能检测试验结果
| No. | SF/mm | VF/s | ||
| 1 | 490 | 510 | 500 | 10.0 |
| 2 | 440 | 450 | 445 | 堵塞 |
| 3 | 450 | 450 | 450 | 15.0 |
| 4 | 590 | 570 | 580 | 19.0 |
| 5 | 510 | 510 | 510 | 37.0 |
| 6 | 620 | 640 | 630 | 堵塞 |
| 7 | 700 | 690 | 695 | 15.1 |
| 8 | 750 | 750 | 750 | 10.4 |
表选项
2 工作性能推算方法2.1 搅拌图像特征用视频处理软件FreeVideoToJPGConverter将8组SCC双轴搅拌视频转换为一帧一帧的图像，图像序列包含了整个搅拌过程。但是，本文感兴趣的图像仅出现在前述的叶片3与转轴俯视呈45°的时候，定义这一时刻的图像为感兴趣的图像(image of interest)。因为搅拌停止前的最后60 s可以被视作搅拌均匀，在此只选择搅拌停止前的一帧感兴趣图像进行特征分析，如图 3所示，是No.4的感兴趣图像。图像分辨率为1 920 pixels×1 080 pixels。
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| 图 3 No.4样本的感兴趣图像 |
| 图选项 |
在之后的研究中，不对整张图像应用图像处理方法，而仅对感兴趣的区域(region of interest，ROI)进行图像处理。在试验过程中，智能手机的位置、拍摄角度、光照条件均保持不变，所以无需透视变换，也无需做颜色的修正，即可对8组视频进行特征分析，ROI在图像中的位置和尺寸如图 4所示。
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| 图 4 ROI在感兴趣图像中的位置与尺寸 |
| 图选项 |
8组实验的ROI区域如图 5所示。在不同的试验中，SCC浆体随着叶片的转动形成了不同的形状，拌合物的形状与SCC的工作性能存在相关关系。为了描述这个形状，选择其轮廓线作为特征。手选轮廓线在图 5中用黑色虚线标识。
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| 图 5 所有试验样本的ROI与轮廓线 |
| 图选项 |
2.2 图像处理为了增强方法的鲁棒性，避免手选轮廓线带来的结果的偶然性，在此利用图像处理方法确定SCC在ROI中的轮廓线。将轮廓线从图像背景中提取出来，需要使用图像分割方法，如边缘检测[13]、阈值分割[14]、分水岭算法[15]等。在本研究中，使用阈值分割算法检测SCC的轮廓线。
阈值分割是一种广泛应用的图像分割方法。阈值方法的基本流程如下：首先，选择一个阈值T；其次，对于图像中的任何一个点(x, y)进行阈值化计算，处理结果以g(x, y)表示：
| $g\left( {x, y} \right) = \left\{ \begin{array}{l}1, \;\;\;f\left( {x, y} \right) > T;\\0, \;\;\;f\left( {x, y} \right) \le T.\end{array} \right.$ | (2) |
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| 图 6 图像处理方法识别SCC轮廓线 |
| 图选项 |
手选轮廓线与利用图像处理方法得到的轮廓线结果如图 7所示。通过比较可以看出，图像处理方法可以较为准确地自动提取SCC轮廓线。
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| 图 7 手选轮廓线与自动提取轮廓线的结果比较 |
| 图选项 |
2.3 图像特征的量化如前所述，利用图像方法提取的SCC轮廓线被选作SCC搅拌图像的特征。在此基础上，还需要选择量化指标对轮廓线特征进行提炼，才能够对不同图像所对应的SCC工作性能进行比较。在工作性能检测试验中，No.2、No.6对应的2组试验Ⅴ形漏斗堵塞，无法获得VF值，因此只选用一个量化指标用于推算SF值。分组观察轮廓线，如图 8所示，可以发现不同工作性能的SCC轮廓线在横坐标X=300 pixel时存在差异，可以考虑利用该特征描述轮廓线形状。
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| 图 8 不同工作性能的SCC轮廓线形状特征 |
| 图选项 |
本文采取如下方法描述SCC轮廓线形状：1)获取ROI中轮廓线上的点的绝对坐标；2)找出横坐标为300 pixel的点对应的纵坐标值Y300，该纵坐标值Y300就可以作为描述轮廓线形状的量化指标。
3 结果与讨论3.1 所选量化指标与SF的关系表 3列举了不同SCC试样的SF值与对应的量化指标Y300。
表 3 SCC的SF值与Y300
| No. | SF/mm | Y300 /pixel |
| 1 | 500 | 128 |
| 2 | 445 | 160 |
| 3 | 450 | 156 |
| 4 | 580 | 90 |
| 5 | 510 | 96 |
| 6 | 630 | 62 |
| 7 | 695 | 40 |
| 8 | 750 | 33 |
表选项
Y300与SF之间的关系如图 9所示。可以看出，Y300与SF呈现出相关性较强的指数关系。
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| 图 9 Y300与SF之间的关系 |
| 图选项 |
二者之间的关系式为
| ${Y_{300}} = 2 \times {10^{10}} \times {\rm{S}}{{\rm{F}}^{-3.008}}.$ | (3) |
| ${\rm{SF}} = {\left( {\frac{{2 \times {{10}^{10}}}}{{{Y_{300}}}}} \right)^{0.332}}.$ | (4) |
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| 图 10 试验SF值与推算SF值之间的关系 |
| 图选项 |
3.3 基于量化指标推算SCC工作性能的框架基于上述量化指标与推算方法，可以提出实用的推算SCC的SF值的框架流程，如图 11所示。
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| 图 11 基于量化指标推算SCC的SF值框架 |
| 图选项 |
首先，在进行SCC拌合的过程中，采集双轴搅拌机内的SCC图像。其次，在搅拌结束前，自动识别出感兴趣图像与对应的ROI区域。再次，利用图像处理手段自动提取ROI中的SCC轮廓线，进一步地得到量化指标Y300的值。最终，利用本文的研究公式和Y300值，对SCC的SF值进行估算。该方法可作为扩展度试验的替代方案，在实验室和施工现场大大节约时间和劳动力。
4 结论本文提出了一种利用双轴搅拌机搅拌过程中的视觉信息推算SCC工作性能的方法。共记录了8组双轴搅拌机中进行的SCC试验。通过图像处理方法和量化指标的提取，建立了视觉信息与SCC工作性能之间的关系。利用基于最大熵法的阈值分割方法自动提取搅拌视频中的图像特征，得出如下结论。
1) SCC拌合物的视觉信息与搅拌过程中的工作性能存在相关关系。
2) 搅拌机的叶片3与转轴呈现45°时的图像可以作为感兴趣的图像，该图像中的SCC轮廓线可以作为视觉特征，用于推算SCC在搅拌过程中的工作性能。
3) 基于最大熵法的阈值分割方法可以用于自动提取SCC搅拌图像中的轮廓线位置。
4) 提出了一种在双轴搅拌机环境下自动识别搅拌过程中SCC的SF值的方法。SCC的SF值可以用量化的图像指标Y300有效地进行推算。
本文进行了多种工作性能的SCC双轴搅拌试验，通过图像处理等手段初步实现了自动推算SCC的SF值。基于该方法，可以开发一个实时监测系统，在搅拌过程中推算SCC的工作性能，作为扩展度试验的替代方案。此类系统可以在实验室和施工现场大大节约时间和劳动力。
参考文献
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