集料的级配和颗粒形态是影响混合料路用性能的关键因素。常用的集料级配和粒形质量控制试验方法,如筛分试验、规准仪法等试验时间长、结果可重复性差且受人为因素影响大。因此,在实际工程中,相关集料质量控制难以保证。针对上述问题,本文主要研究目标为基于图像分析研发路用集料级配和颗粒形态的检测设备与分析算法,从而提升检测速度,提高检测结果可重复性并减少人为因素影响。本文自主研发路用粗集料图像采集设备以方便采集大量相互接触集料颗粒的2D图像,利用分水岭切割算法和筛网等效粒径修正方法计算粗集料级配曲线。通过7组不同目标级配的集料试件进行对比验证,分析了所研发的图像分析方法确定的级配曲线和筛分试验结果的差异,发现了二者在不同标准筛网尺寸的通过率差异在4%以内,符合美国ASTM C136集料筛分试验规程中数据可重复性6.4%以下的要求。进一步,本文基于MATLAB的计算几何程序（LOESS、10倍交叉验证法等）对粗集料颗粒图像进行分析,计算集料颗粒球度（S）和棱角度（R）参数;通过与传统Krumbein＆Sloss图表的对比,发现基于长宽比计算的球度值SWL和Wadell定义的棱角度（R）参数与Krumbein＆Sloss图表的结果有很高的一致性,从而验证了算法的有效性。本文基于颗粒沉积原理研发了细集料图像采集设备,优化了细集料级配图像分析算法。通过与3组不同目标级配的细集料试件进行对比分析,研究了不同沉积管尺寸对级配计算结果的影响。本文发现沉积管高度越高,样本颗粒在水中沉积后,颗粒由大致小分布越明显,沉积管宽度越宽,越难实现样本颗粒横向均匀分布的效果,40mm宽度的沉积管效果较好。研究发现存在大量2.36-4.75 mm颗粒的样本的图像检测结果与筛分试验结果偏差较大,最大粒径小于2.36 mm的样本计算结果准确度较高。本文发现图像质量差会导致0.075 mm以下颗粒无法被识别,因此图像采集设备的分辨率以及图像对焦方式可以进一步提升对细颗粒粒径计算的准确度。基于前述研究,本文发现使用图像分析研究集料级配时,整个样本中40%的粗集料试件计算出的级配曲线与样本真实级配的最大局部误差约为5%,满足ASTM C136规范要求的数据可重复性小于6.4%的要求。对于确定集料颗粒形态的分布,样本尺寸可减少至10%。因此,当使用基于图像分析的方法对集料的粒径和形态进行量化时,可分别将40%、10%视为最小代表性样本尺寸。此外,本文发现集料颗粒粒径越大,减小样本尺寸对级配曲线的影响越大。这首先是因为2D投影不能完全反映粗颗粒的粒径信息;其次较粗集料自身颗粒数量较少,减小样本尺寸可能使其更无法反映整体情况。本文将集料特性识别方法应用于实际工程研究,研究了振动击实试验中凝灰岩集料的破碎规律。首先,借助于矩形、正方形等标准形状,利用所研发的图像分析方法研究了在外力作用下标准形状颗粒可能发生的粒径和形态变化。从结果来看,单个颗粒的变化将具有很大的不确定性,特别是当发生破碎时。其次,通过计算基于级配曲线在试验前后变化的集料破碎和磨损参数Br,发现试样中粗粒含量和含水率越低,破碎磨损越严重。然而,采用基于颗粒形态分布曲线的集料破损和磨损指标BAS和BAR评价集料的破损和磨损时,颗粒R和S值的变化会同时发生,因此导致颗粒形态分布曲线的变化不具有明显规律。