沥青路面施工智能管控体系的设计

吴 磊，陈钰龙

（1.中山火炬职业技术学院，装备智造学院，广东 中山 528436；2.中山三生物联科技有限公司，产品研发部，广东 中山 528437）

0 引言

沥青路面是高速公路的主要形式，它是用沥青材料作结合料粘结矿料成混合料修筑面层与各类基层和垫层组成的路面结构，它的施工工序为：沥青混合料配合比设计——沥青混合料拌合及运输——沥青混合料摊铺——沥青混合料碾压。

沥青路面施工的质量会直接影响到高速公路的质量。近年来，国内在沥青路面施工质量控制方面进行了一定的研究，并取得了一些成果。如基于物联网的监控系统被应用于宁定高速公路路面施工信息化监控过程中[1]；在云湛高速公路沥青路面施工中应用了公路路面智能压实监控系统，及时反馈结果，实现了对路面压实过程的质量控制[2]；惠清高速公路通过引入路面监控，采用无核密度仪、激光纹理仪、信息化监控技术、智能碾压监控系统、红外热像技术等开展原材料、施工过程、工后路面渗水状况等快速无损的智慧监控技术应用，以保证路面质量管理的有效性[3]；长安大学研究和开发了沥青路面碾压质量过程控制平台，指出实时路表温度、压路机位置、振动加速度等参数能够作为沥青路面碾压质量控制的关键参数，将现场实时采集的路表温度、压路机位置、振动加速度等参数值通过GPRS 将其传输至远端服务器，完成处理后返回现场供质量监视所用[4]；西安科技大学采用模糊综合评价方法对沥青路面施工质量过程实现分阶段的多点控制，实现有效实时的施工质量监控[5]。与上述文献不同，本研究主要阐述如何搭建管控系统，实现路面不同施工层层厚的测量、铺料温度的测量以及铺料石头过大预警等功能。

1 系统硬件方案设计

本研究采用搭建系统框架方式（图1)，整个系统包括3 个单元，分别是供电单元、主控单元、采集单元。其中，供电单元：主要负责通过充电适配器获取电能和通过太阳能获取太阳能为储能单元充电；主控单元：对采集的数据进行分析和推理；并提供人机交互界面，方便数据导出和生成报告；采集单元功能：星光级高清摄像头获取视觉；激光测距仪获取距离信息；红外测温仪获取温度信息；陀螺仪获取相应的角度信息。它们为主控智能分析单元提供必要的数据支撑。硬件拓扑方案如图2 所示。

图1 系统框架

图2 中，太阳能板通过收集太阳能为锂电池充电，锂电池同时通过电源板为右侧框中的其他硬件提供电能支持。高清摄像头经过交换机将数据传送给AI 板卡及路由器板卡，路由器板卡具备4G 或5G 功能，用于远程管控；陀螺仪、温度检测仪、距离监测仪等将收集的数据信息经主控板卡处理后也可以通过交换机传送至路由器，进行远程管控。

图2 硬件拓扑图

2 主控单元结构设计

主控单元为电源（图3）和电源内部结构（图4），图4 的部件是可拆卸的模块座。电源座1 内设有电源PCB 板11，座2 上设有插头7，模块座3 内设有模块PCB 板31，所有模块座3 内的模块PCB 板31 串接形成模块组，模块组的两端分别与插头7 和电源PCB板11 电性连接，电源座1 与插座2 之间设有将模块座3 固定在电源座1 与插座2 之间的锁定装置4。

图3 主控单元整体结构

图4 主控单元分体结构

模块座3 包括4G 模块、单片机模块、AI 模块、接口板模块，叠设在电源座1 与插座2 之间。电源模块处理输入的电源，为硬件盒提供稳定的电源保障；4G 模块可以实现数据透明传输和路由功能；单片机模块负责处理相关的底层信号及反馈处理结果；AI模块支持训练好的神经网络模型，可以实现人脸检测、识别、面部表情分析、物体检测、识别、车牌识别、声纹识别等功能，插座模块安装有插头及开关，所有的外壳通过螺栓连接固定。

3 机器识别原理

3.1 不同施工层层厚的测量

沥青路面结构层可由面层、基层、底基层、垫层组成，现场施工时，通过高清摄像头获取视频信息，经过预处理，生成计算机易于AI 计算的张量数据，通过AI 模型可以分析出当前道路施工层。通过激光测距仪快速随机获取多点路面水平数据，经过数据统计分析，获取路面水平面落差数据；通过厚度几何计算模型得出当前施工层的厚度，该几何计算模型如图5 所示。

图5 厚度几何计算模型

其检测过程如下：

①通过红外测距仪的红点定位需要检测厚度的精确位置，同时获取相机距离检测点的距离H；

②通过陀螺仪可以计算摄像头的倾角θ；通过陀螺仪检测与垂直方向的夹角，与支架是否倾斜无关；

③施工后，检测到摄像头距离测量点的距离l；

④通过h=L*cosΘ-I*cosθ可以计算出施工后的厚度；

⑤通过视觉识别当前的施工阶段；

⑥预留4G/5G/WiFi 接口，本地生成报告，方便数据移植与拷贝。

3.2 铺料温度的测量

通过自动旋转云台，控制随机检测温度，每分钟输出一次检测结果，每分钟检测约60 个温度点，这些温度值经处理后，输出当前所在施工层的平均温度、最大温度以及最低，并与预先输入的阈值进行对比，看是否超过预警值。

3.3 铺料石头过大预警模型

如图6 所示，通过测距仪获取需要检测的黄框区域最近h和最远距离H；经过标定的模型可以得出一定大小的目标随着黄框移动的大小变化映射模型；通过AI 算法识别的石子大小和像素位置；通过模型映射修订后，放入预警模型，预警模型最终输出检测的结果。

图6 铺料石头过大预警示意

搭建沥青路面管控系统主要分为硬件、结构和实现原理。

（1）硬件系统包括3 个单元，分别是供电单元、主控单元和采集单元；

（2）主控单元包含电源模块、4G 模块、单片机模块、AI 模块及接口模块；

（3）阐述了不同施工层层厚的测量、铺料温度的测量及铺料石头过大预警等功能实现的原理。