瀝青路面施工智能管控體系的設計

吳 磊，陳鈺龍

（1.中山火炬職業技術學院，裝備智造學院，廣東 中山 528436；2.中山三生物聯科技有限公司，產品研發部，廣東 中山 528437）

0 引言

瀝青路面是高速公路的主要形式，它是用瀝青材料作結合料粘結礦料成混合料修筑面層與各類基層和墊層組成的路面結構，它的施工工序為：瀝青混合料配合比設計——瀝青混合料拌合及運輸——瀝青混合料攤鋪——瀝青混合料碾壓。

瀝青路面施工的質量會直接影響到高速公路的質量。近年來，國內在瀝青路面施工質量控制方面進行了一定的研究，并取得了一些成果。如基于物聯網的監控系統被應用于寧定高速公路路面施工信息化監控過程中[1]；在云湛高速公路瀝青路面施工中應用了公路路面智能壓實監控系統，及時反饋結果，實現了對路面壓實過程的質量控制[2]；惠清高速公路通過引入路面監控，采用無核密度儀、激光紋理儀、信息化監控技術、智能碾壓監控系統、紅外熱像技術等開展原材料、施工過程、工后路面滲水狀況等快速無損的智慧監控技術應用，以保證路面質量管理的有效性[3]；長安大學研究和開發了瀝青路面碾壓質量過程控制平臺，指出實時路表溫度、壓路機位置、振動加速度等參數能夠作為瀝青路面碾壓質量控制的關鍵參數，將現場實時采集的路表溫度、壓路機位置、振動加速度等參數值通過GPRS 將其傳輸至遠端服務器，完成處理后返回現場供質量監視所用[4]；西安科技大學采用模糊綜合評價方法對瀝青路面施工質量過程實現分階段的多點控制，實現有效實時的施工質量監控[5]。與上述文獻不同，本研究主要闡述如何搭建管控系統，實現路面不同施工層層厚的測量、鋪料溫度的測量以及鋪料石頭過大預警等功能。

1 系統硬件方案設計

本研究采用搭建系統框架方式（圖1)，整個系統包括3 個單元，分別是供電單元、主控單元、采集單元。其中，供電單元：主要負責通過充電適配器獲取電能和通過太陽能獲取太陽能為儲能單元充電；主控單元：對采集的數據進行分析和推理；并提供人機交互界面，方便數據導出和生成報告；采集單元功能：星光級高清攝像頭獲取視覺；激光測距儀獲取距離信息；紅外測溫儀獲取溫度信息；陀螺儀獲取相應的角度信息。它們為主控智能分析單元提供必要的數據支撐。硬件拓撲方案如圖2 所示。

圖1 系統框架

圖2 中，太陽能板通過收集太陽能為鋰電池充電，鋰電池同時通過電源板為右側框中的其他硬件提供電能支持。高清攝像頭經過交換機將數據傳送給AI 板卡及路由器板卡，路由器板卡具備4G 或5G 功能，用于遠程管控；陀螺儀、溫度檢測儀、距離監測儀等將收集的數據信息經主控板卡處理后也可以通過交換機傳送至路由器，進行遠程管控。

圖2 硬件拓撲圖

2 主控單元結構設計

主控單元為電源（圖3）和電源內部結構（圖4），圖4 的部件是可拆卸的模塊座。電源座1 內設有電源PCB 板11，座2 上設有插頭7，模塊座3 內設有模塊PCB 板31，所有模塊座3 內的模塊PCB 板31 串接形成模塊組，模塊組的兩端分別與插頭7 和電源PCB板11 電性連接，電源座1 與插座2 之間設有將模塊座3 固定在電源座1 與插座2 之間的鎖定裝置4。

圖3 主控單元整體結構

圖4 主控單元分體結構

模塊座3 包括4G 模塊、單片機模塊、AI 模塊、接口板模塊，疊設在電源座1 與插座2 之間。電源模塊處理輸入的電源，為硬件盒提供穩定的電源保障；4G 模塊可以實現數據透明傳輸和路由功能；單片機模塊負責處理相關的底層信號及反饋處理結果；AI模塊支持訓練好的神經網絡模型，可以實現人臉檢測、識別、面部表情分析、物體檢測、識別、車牌識別、聲紋識別等功能，插座模塊安裝有插頭及開關，所有的外殼通過螺栓連接固定。

3 機器識別原理

3.1 不同施工層層厚的測量

瀝青路面結構層可由面層、基層、底基層、墊層組成，現場施工時，通過高清攝像頭獲取視頻信息，經過預處理，生成計算機易于AI 計算的張量數據，通過AI 模型可以分析出當前道路施工層。通過激光測距儀快速隨機獲取多點路面水平數據，經過數據統計分析，獲取路面水平面落差數據；通過厚度幾何計算模型得出當前施工層的厚度，該幾何計算模型如圖5 所示。

圖5 厚度幾何計算模型

其檢測過程如下：

①通過紅外測距儀的紅點定位需要檢測厚度的精確位置，同時獲取相機距離檢測點的距離H；

②通過陀螺儀可以計算攝像頭的傾角θ；通過陀螺儀檢測與垂直方向的夾角，與支架是否傾斜無關；

③施工后，檢測到攝像頭距離測量點的距離l；

④通過h=L*cosΘ-I*cosθ可以計算出施工后的厚度；

⑤通過視覺識別當前的施工階段；

⑥預留4G/5G/WiFi 接口，本地生成報告，方便數據移植與拷貝。

3.2 鋪料溫度的測量

通過自動旋轉云臺，控制隨機檢測溫度，每分鐘輸出一次檢測結果，每分鐘檢測約60 個溫度點，這些溫度值經處理后，輸出當前所在施工層的平均溫度、最大溫度以及最低，并與預先輸入的閾值進行對比，看是否超過預警值。

3.3 鋪料石頭過大預警模型

如圖6 所示，通過測距儀獲取需要檢測的黃框區域最近h和最遠距離H；經過標定的模型可以得出一定大小的目標隨著黃框移動的大小變化映射模型；通過AI 算法識別的石子大小和像素位置；通過模型映射修訂后，放入預警模型，預警模型最終輸出檢測的結果。

圖6 鋪料石頭過大預警示意

搭建瀝青路面管控系統主要分為硬件、結構和實現原理。

（1）硬件系統包括3 個單元，分別是供電單元、主控單元和采集單元；

（2）主控單元包含電源模塊、4G 模塊、單片機模塊、AI 模塊及接口模塊；

（3）闡述了不同施工層層厚的測量、鋪料溫度的測量及鋪料石頭過大預警等功能實現的原理。