《Sensors》：Quantitative Optical Nondestructive Evaluation of Bitumen–Aggregate Stripping Using Standardized Fluorescence Imaging and HSV Segmentation
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摘要
沥青裹覆集料界面涂层损失难以量化，因为暴露的集料区域在空间上呈非均质分布、视觉上不明显，且对光照和背景条件敏感。本研究开发了一种基于荧光的无损评估（NDE）光学框架，用于在标准化实验室成像条件下对沥青-集料剥离进行定量评估。研究人员从120个物理BAP
摘要
沥青裹覆集料界面涂层损失难以量化，因为暴露的集料区域在空间上呈非均质分布、视觉上不明显，且对光照和背景条件敏感。本研究开发了一种基于荧光的无损评估（NDE）光学框架，用于在标准化实验室成像条件下对沥青-集料剥离进行定量评估。研究人员从120个物理BAP试件中采集了5760幅荧光图像，这些试件代表20种沥青-集料组合，每个试件在八种采集环境下记录了六个观察方向。研究人员采用轻量级无参考图像质量评估模型（LAR-IQA），并结合阴影抑制和分割鲁棒性的目视检查，选择参考采集方案。黑色背景、紫外加自然光、玻璃外罩配置提供了稳定的对比度，同时减少了阴影干扰。研究人员将三种候选分割方法与人工标注的参考掩膜进行了基准测试，其中HSVSC算法取得了最佳整体性能，平均Dice系数最高，为0.73。采用标准化传感-处理工作流程后，图像衍生的剥离率能够区分材料依赖的涂层损失行为，并显示出对采集参数的显著敏感性。在测试条件下，集料类型主导了测量响应，平均剥离水平排序为石灰岩（3.94%）< 石英细砂岩（4.17%）< 玄武岩（4.95%）< 花岗岩（15.56%）。基于20个组合水平平均剥离率（由120个试件导出）的方差分析（ANOVA）以及灰色关联分析进一步表明，在测试的材料集内，与集料相关的描述符与测得的剥离变化之间的关联性强于所选沥青描述符。所提出的框架为将主观目视剥离评估转化为图像衍生的定量测量提供了一条可重复、非接触的光学NDE路径。
论文解读文章
一、研究背景与问题
沥青-集料体系在服役过程中承受水分、温度、氧化和力学等多重作用，这些因素会逐渐削弱沥青结合料薄膜与矿物集料表面之间的界面粘结。当界面粘结退化时，部分沥青涂层发生脱落，暴露集料表面，形成可观测的界面损伤表征。从无损评估（NDE）的角度来看，核心挑战不仅在于对材料组合进行排序，还在于获得可重复且具空间分辨率的涂层损失测量，且不依赖于主观目视判断。传统的力学测试方法（如拉拔、剪切或剥离试验）虽能直接或间接表征界面粘结能力，但无法提供剥离后暴露集料面积的像素级测量。基于表面自由能和润湿理论的方法虽能从物理化学角度解释界面相互作用，同样不具备空间分辨能力。ASTM D3625标准规定的沸水试验方法通过肉眼观察沥青膜剥离程度来评价粘结性能，但其可靠性受操作者主观性影响，存在重复性差、客观性不足和定量精度有限等问题。
数字图像分析技术能够实现沥青涂层损失区域的客观识别，消除目视观察固有的主观性。然而，当集料与沥青颜色相近时，传统图像处理方法难以准确划定边界。荧光示踪方法通过增强相间对比度，能够精确量化沥青涂层损失面积。已有研究初步探索了荧光示踪方法的效用和原理，证明其与力学试验结合时能提供更全面的界面粘附评价，其功能机制主要源于物理相互作用而非化学反应，同时传感器参数和环境因素会显著影响荧光示踪特性。然而，从对比度增强原理到鲁棒的光学NDE程序的转变仍不完整，图像采集条件、分割精度、真值验证和测量灵敏度等问题有待作为完整传感-处理-测量链的一部分加以解决。
二、研究内容与结论
针对上述问题，本研究开发并验证了一个标准化的基于荧光的无损评估框架，用于定量评价沥青-集料剥离。该研究超越了荧光示踪的概念验证阶段，通过整合受控图像采集、无参考图像质量评估、基于真值的分割验证和图像衍生NDE指标的统计解释，建立了从荧光产生、受控图像采集、基于真值的分割验证、图像衍生指标计算到统计解释的完整测量链。研究采用了四种集料（花岗岩、石灰岩、石英细砂岩和玄武岩）和五种沥青（70#基质沥青、90#基质沥青、SBR改性沥青、SBS改性沥青和乳化沥青），制备了20种沥青-集料组合的120个物理试件，在八种采集环境下采集了5760幅荧光图像。通过在图像分割前采用轻量级无参考图像质量评估模型（LAR-IQA）评估图像质量，并结合阴影抑制和分割鲁棒性确定参考采集方案，该研究建立了标准化荧光成像协议。研究还对三种候选分割算法进行了基准测试，确定了最优方法，并将图像衍生的剥离率定义为定量NDE指标，用于分析材料相关差异和采集参数敏感性。
三、主要技术方法
研究人员采用了以下关键技术方法：（1）LAR-IQA轻量级无参考图像质量评估模型，其双分支架构可同时捕获全局退化和局部伪影，用于比较采集环境；（2）三种图像分割算法，包括双模式阈值算法（TTA）、基于灰度HSV分割算法（HSVSG）和基于颜色HSV分割算法（HSVSC），其中HSVSC算法直接在HSV色彩空间中分析目标区域色相和饱和度特征，抑制蓝紫色噪声后进行区域提取；（3）Dice系数作为分割性能主要评价指标，同时辅以IoU、Recall和Precision指标；（4）两因素无重复方差分析（ANOVA）和灰色关联分析（GRA）用于统计分析材料因素与剥离响应之间的关系；（5）三因素ANOVA用于量化采集参数对图像衍生NDE指标的敏感性。
四、研究结果
4.1 光学采集条件的标准化
研究人员通过对5760幅图像进行系统性图像质量评估发现，背景颜色、光源和背景透明度均影响成像质量。黑色背景优于绿色背景，紫外加自然光复合光源优于仅紫外光源。虽然无玻璃外罩配置（Set 5）的LAR-IQA得分最高，但结合下游HSVSC分割性能综合比较后，Set 6配置（黑色背景、紫外加自然光、玻璃外罩）取得了最高的平均Dice系数（0.9085 ± 0.0125），能够有效抑制阴影干扰并提升分割鲁棒性，因此被选为参考采集协议。
4.2 基于人工参考掩膜的分割验证
通过构建覆盖八种采集环境、材料组合、观察方向和剥离严重程度的200幅人工标注图像数据集，并在参考环境（Set 6）下选取60幅图像子集进行最终算法比较，研究发现HSVSC算法取得了最佳整体性能，平均Dice系数为0.730，平均IoU为0.575，平均Recall为0.690，平均Precision为0.780。TTA和HSVSG算法性能不佳的根本原因在于其依赖经验性阈值，不适用于本研究荧光图像复杂多变的特点。HSVSC算法直接分析目标区域在HSV色彩空间的颜色特征，不需要训练数据且计算成本低，能有效减轻不均匀光照、阴影和材料异质性带来的干扰。
4.3 图像衍生NDE指标在材料依赖剥离响应中的应用
采用标准化采集协议和HSVSC分割方法，研究人员对所有20种沥青-集料组合的剥离率进行了量化。结果显示，花岗岩与乳化沥青的组合产生了显著最高的剥离率（30.17%），而石英细砂岩与SBS改性沥青（1.41%）以及石英细砂岩与90#基质沥青（1.97%）表现出最优的抗剥离性能。集料类型平均剥离水平排序为：石灰岩（3.94%）< 石英细砂岩（4.17%）< 玄武岩（4.95%）< 花岗岩（15.56%）。该趋势与碱性集料和沥青中酸性极性基团之间通常更强的粘附力一致。沥青类型的影响相对较小，排序为：SBR改性沥青（3.54%）< SBS改性沥青（3.86%）< 90#基质沥青（6.64%）< 70#基质沥青（9.98%）< 乳化沥青（11.77%），表明聚合物改性沥青在增强粘附力和韧性方面优于普通基质沥青。
4.4 统计确认与探索性化学解释
对20个组合水平平均剥离率进行两因素无重复ANOVA结果表明，集料类型对测量响应的影响具有统计学显著性，而沥青类型的主效应不显著，集料类型在短期水分调节试验中主导了涂层损失响应。灰色关联分析显示，集料组分中SiO2、Al2O3和MgO的灰色关联度最高，表明集料相关描述符与剥离行为变化的关联性强于所选沥青描述符。沥青组分中沥青质、饱和分、胶质和芳香分的关联度依次递减。ANOVA和GRA结果提供了一致的解释：在本研究考虑的材料集和调节协议内，集料特征与剥离率变化的关联性强于所选沥青描述符。
4.5 图像衍生NDE指标对采集参数的敏感性
三因素ANOVA结果表明，光源、背景颜色和背景透明度三个主因素均显著影响测得的剥离率，其中背景透明度效应最强，背景颜色次之。仅背景颜色与背景透明度之间的交互作用显著。这表明测量得到的剥离率对背景配置产生的光学对比度特别敏感，在固定分割阈值下，背景颜色和透明度变化会改变荧光与背景的对比度并引入阴影或镜面反射，从而导致误分类。因此，标准化实验室应用需要一致的照明、背景配置、相机几何和曝光设置，不同采集协议下获得的剥离率未经校准不应直接比较。
4.6 光学无损评估的意义与局限性
所提出的框架将荧光剥离评估从碎片化的概念验证推进到更具重复性和可定量解释的光学NDE工作流程。局限性包括：该框架在受控实验室条件下开发，无法直接转移到现场检测；荧光示踪剂虽增强了相间对比度，但不能识别界面破坏的因果机制；HSVSC的平均Dice系数为0.73，表示与参考掩膜中度一致，仍有改进空间；测量不确定度分量（光照不稳定性、示踪剂施用变化、成像几何、分割误差和人工参考掩膜描绘）未传播到组合不确定度区间中。
五、研究结论
本研究开发并验证了标准化荧光光学NDE框架，用于定量评估沥青-集料剥离。主要结论如下：（1）图像采集条件显著影响荧光图像质量和下游NDE量化，虽无玻璃外罩的黑色背景紫外加自然光配置取得最高LAR-IQA得分，但玻璃外罩配置因能有效抑制阴影干扰并提高分割鲁棒性而被选为参考协议；（2）三种候选分割方法中，HSVSC在剥离提取方面提供最佳整体性能，平均Dice系数最高（0.73），且边界识别比TTA和HSVSG更稳定，表明颜色约束分割比基于固定阈值的方法更适合本研究的荧光NDE图像；（3）在标准化传感-处理协议下，图像衍生NDE指标表现出明显的材料依赖性，集料类型对测量响应的影响强于沥青类型；（4）统计分析表明，测试材料集内集料相关描述符与剥离变化的关联性强于所选沥青描述符。总体而言，该框架将沥青-集料剥离评估从主观目视检查推进到可重复和数据驱动的光学无损评估，通过受控传感、验证图像处理和统计解释的工作流程级整合，解决了早期荧光剥离研究中重复性低、分割性能不稳定和方法逻辑碎片化等问题。
