数字骨料：使用神经网络分析预拌混凝土厂混凝土骨料的物理特性
演讲者：Alex Hanmore，Alter Biota-加拿大
骨料的物理特性，如形状（圆度、粗糙度、圆度等）和尺寸（最小直径、最大直径、长宽比等），对混凝土的新鲜和硬化状态特性有重大影响。虽然预拌混凝土厂定期通过筛选代表性样品来测试骨料的粒度分布，但在配比混凝土混合物时通常不考虑形态特性。骨料的某些特性（如平整度、伸长率和纹理指数）仍需手动测量，但出于标准合规性原因，这种情况很少发生，并且在配比混凝土混合物时不用作参考点。这些骨料的额外形态特性会不断波动，在混凝土生产过程中仍是未知的，因此需要额外的安全裕度来确保混合设计满足新鲜和硬化状态的要求。为了解决这一限制，提出了一种称为“数字骨料”的创新技术，该技术涉及在预拌工厂安装计算机视觉系统，以实时捕获和分析落入某批次混凝土称重箱的骨料图像。基于卷积神经网络 (CNN) 的模型在图像数据集上进行训练，以预测骨料的分割掩模区域。采用统计指标来评估模型的训练和预测性能。这种新颖的在线骨料数据为实时优化不同批次的水泥浆体比例提供了更好的机会，减少了对高安全裕度和现场调整以满足新鲜状态要求的需要。
https://www.youtube.com/watch?v=8JlziI80R8w
大家好，我是亚历克斯·汉莫尔，我是Alter Biota混凝土技术的经理，今天我在这里向大家介绍数字骨料，这是我们用于分析混凝土骨料物理属性的工具，采用计算机视觉技术。
我想在此次演讲中讨论数字骨料的定义及其使用情况，然后谈谈骨料的大小和形状参数，以及如何通过案例研究应用数字骨料，最后探讨如何利用这一技术减少混凝土生产中的温室气体排放。
数字骨料是一种利用计算机视觉生成高精度骨料形态数据的工具，能够为质量控制和优化提供机会。这是一种能够进行快速测试的工具，提供的信息远超过传统骨料测试所能获取的。
首先，我们会准备一份骨料样品，将其平整地铺成一片，然后使用手机摄像头拍摄该骨料的图像。只要在图像中加入参考比例尺，我们就可以用它来表征骨料。加入参考比例尺的原因是，拍摄的角度可能不同，使用的设备也可能不同，因此我们希望能够普遍适用，任何人都可以使用任何图像捕捉设备来了解他们的骨料属性。
拍摄完骨料后，我们会对其进行四次搅动，每次搅动拍摄一张照片，总共生成五张图像。这个过程大约需要三分钟。我们认为搅动是重要的，因为否则你只能获得表面积，而我们想要的是骨料的真实3D影像。可以把它想象成从上往下拍摄冰山，你只能看到表面，错过了第三维度。
这些数据随后发送到数字骨料算法进行分析，生成有关材料的形状和大小参数的见解。我想通过一个案例研究来展示这一点。在这个案例中，我们研究了四种不同类型的骨料，涵盖了多种颜色、形状、大小、角度与圆度。我们选择的四种骨料分别是：一种称为“猎豹印花骨料”的多色骨料，一种是我们在新斯科舍省卡普布雷顿使用的本地骨料，还有一种是称为“黑豹骨料”的单色平调骨料，以及一种光滑的河卵石。我们尝试选择不同形状、大小和颜色的骨料。
数字骨料工具的功能是对这些图像进行分割，跟踪每个颗粒，识别它们并提供形状和大小参数的信息。每个样本都会拍摄五次，总共获得160张图像，仅此案例研究中的这些骨料就分为八个不同的样本，旨在展示不同样本和批次之间的变化。
我首先想谈谈大小参数分析。我们将一个样本分为八个并对所有样本进行级配测试，结果显示出相当大的变异性。这些样本本应被视为同一批次，但在分割、测试和数据收集过程中可能出现误差，导致测试结果差异比较大。
如果将这些骨料放入ASM C33标准中检查，会发现有些结果实际上超出了限制。尽管大多数测试结果是合格的，但一两个可能不符合标准。然而，如果计算这些数据的平均值，它实际上是符合标准的。因此，如果你对所有样本进行平均处理，就不会有问题。大多数人由于时间限制等原因不会这样做，但我们发现使用数字骨料工具可以对所有骨料进行成像，从而获得真实的表现，而不仅仅是分割的5公斤样本。
接下来，我想展示数字与真实结果的等效性，我们称之为Civ等效性，我们希望比较一组中的一个样本与该组的平均值。我们显示出无论是数字Civ还是标准Civ，都在相同的可接受误差范围内。
在处理猎豹骨料时没有问题，它的多色石材分割效果很好。我们也进行了总平方误差的测试，所有数据的误差均低于1%，这在本案例中被视为非常小且可接受的误差，LC骨料的情况也是如此，数字与传统测试结果非常一致。
当我们观察“黑豹”骨料时，可能会发现分析的上限存在一些差异，但通过更多的成像和模型的再训练，可以消除这些小误差。最后，在处理河卵石时，数字Civ与传统测试结果也是可比的。
关于误差方面，我们确实有一些样本的误差在较高的范围内，比如2%的误差，但如果计算所有样本误差的平均值，结果是可重复的，并且会给出相似的预测结果。
接下来，我想谈谈数据的重复性。如果我们对同一样本进行成像，然后再次成像，是否会得到相同的结果？我认为评估在某些情况下添加更多水分的影响也很重要。所有Civ测试是在干骨料下进行的，但如果想加快过程，是否可以在湿骨料下进行成像？我们发现，即使在湿骨料下，图像的分割结果仍然一致，因为它是基于形状和大小参数，而不是颜色或水分含量。
如果比较这两种情况的标准Civ测试，你需要经过分割样本、绘制骨料、进行测试和数据分析的过程，而数字Civ则只需拍摄照片上传到软件，便可完成。因此，由于这一点加快了过程，你可以进行更多样本的测试，从而更好地代表真实数据。
我认为还应考虑Civ分析真正告诉我们的内容。为了解答这一问题，我对这些样本进行了量具测量，包括长度、宽度和厚度。长度是骨料最长的一面，宽度是长的垂直面，厚度是最短的维度。这个例子是通过38目筛分的Civ得到的，而我发现你可以看到最小维度的平均值略低于保留的筛网尺寸，因此它确实提供了一些有用的信息，但在较长两侧的信息上有所欠缺。如果你对骨料形状有更多了解，可以有效消除可能出现的误差。
这引出了形状参数的问题。目前已有一些现存的形状参数测试，比如扁平和拉长测试、碎片度和延展性测试。那些做过这些测试的人知道，这些测试可能相当耗时，需要将样本分割、干燥，然后进行整个C过程，之后再对单一分数进行尺寸分析。因此，如果样本的表示存在问题，这种问题会级联到扁平和拉长测试。
数字骨料不仅能提供形状参数，还能提供大小参数，并提供关于形状的信息。我们可以关注许多不同的参数，其中之一是圆度，即两个维度接近完美圆形的程度。我想指出的是河卵石的圆度，显然它的形状比其他骨料更为拉长。
在思考骨料的角度时，ACI有一些指导，但很多内容仍然开放于解释，角度分数可以是1、2、3、4或5。但如果你的骨料介于这几个数值之间，这个数字是否真的能全面反映所有相关骨料，还是只对你研究的个别样本有效？我们认为更好地通过连续数据曲线来评估，因为这可以提供材料的真实角度。
我们观察的一个参数是紧凑度，接近1的值表示形状紧凑而光滑，而高紧凑度则表明不规则、拉长或凹陷的形状，这与材料的角度有关。另一个值得强调的参数是粗糙度，稍后我会详细解释。我们发现光滑的河卵石的粗糙度低于其他骨料。我们计算粗糙度的方法是，取一个给定的颗粒，计算其凸包（即骨料的外周），与真实颗粒面积比较，二者之间的差异被定义为该材料的粗糙度。
我们有许多不同的形状和大小参数可以进行评估，但为了与本次会议主题保持一致，我想谈谈如何利用这一工具减少混凝土的温室气体排放。如果考虑混凝土的设计，水泥是混凝土中最具碳排放的成分，因此减少温室气体排放的思路是减少水泥的用量或在特定系统中使用优化的浆料量。在设计过程中，需考虑耐久性、硬化与新鲜特性以及可持续性等因素，而关于骨料的信息对于确定所需的工作性参数非常有帮助，你需要知道需要多少浆料才能获得混合物的适当流动性或润滑性。
另一点是在颗粒堆积模型中，虽然我并不是这方面的专家，但我知道今天还有其他人会谈论这个话题。通常，颗粒堆积模型分为连续模型和离散模型。连续模型假设所有的颗粒都是球形，而离散模型则需要更多的特征数据，这正是我们可以通过成像轻松提供的信息，这可以在不进行所有必要测试的情况下提供数据，也可以更快速和更频繁地进行，以获取这些信息。
此外，这一技术还可以应用于AI优化模型。市场上越来越多这样的模型用于优化各种需求，包括温室气体的优化。这些模型的效果取决于输入的数据。目前，提供的信息主要是关于所有材料的，包括骨料的级配、密度和吸水率，但我们通过我们的工具也可以提供骨料的大小和形状参数。
另一个可能有用的领域是再生混凝土（RCA）。关于再生混凝土是否真的能改善混凝土的温室气体排放，尚无定论，但我们仍希望在可行的情况下使用再生材料。由于形状、大小参数以及水分需求的变异性，使用再生混凝土会比较困难，而水分需求通常取决于骨料的形状、大小，以及给定骨料中水泥浆与骨料的比例。因此，像这样的工具可以训练以识别再生混凝土中水泥浆和骨料的比例，提供关于水分需求的真实信息，并反映出变化情况。
此外，这一工具还可以辅助实施其他绿色技术。许多绿色技术旨在减少水泥，通常是替换掉一部分水泥，但为了维持产量，需要用骨料填补空间。因此，更好地了解骨料属性将使你能够重新配比混合物，以获得适当的新鲜状态和硬化状态。
最后，这并非来自任何真实数据，仅是一个示例图，但通过对强度的正态分布的了解，掌握材料的更多信息可以收紧标准偏差。通过更多的质量控制和信息收集，最后5%失败区间的分布曲线可以上移，这将为减少所需水泥浆提供更多空间。
总之，数字骨料是一种分析骨料属性的计算机视觉技术。它提供的大小和形状参数在实际操作中往往难以获得。这项技术相较于传统方法更为高效，并有助于优化混凝土配方，以减少混凝土中的温室气体排放。非常感谢大家的时间。
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