Asfalt kaplamalarda çatlak oluşumu, dayanıklılığı ve hizmet ömrünü ciddi şekilde etkilemektedir. Bu nedenle kırılmanın doğru biçimde analiz edilmesi kritik öneme sahiptir. Yarı Dairesel Eğilme (SCB) testi, kırılma direncini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, Dijital Görüntü Korelasyonu (DIC) gibi optik yöntemler; yüksek çözünürlüklü kameralar, kontrollü aydınlatma ve benekler gerektirdiğinden maliyet ve karmaşık kurulum sorunları doğurmaktadır. Bu çalışmada, yarı-rijit malzemeler için tasarlanmış, SURF (Speeded-Up Robust Features) algoritmasından esinlenen ve özellik tabanlı yer değiştirme tahmin yöntemi olan Rijit Özellik Takibi (RiFT) sunulmaktadır. RiFT, bu kritik uygulamada DIC'nin donanım ve numune hazırlama kısıtlarını bertaraf ederek, SCB testi sırasında çatlak başlangıcını ve ilerlemesini izlemek için sağlam, düşük maliyetli bir optik yöntem sağlamak amacıyla özel olarak sunulmuştur. RiFT, korelasyon ağırlıklı yaklaşımlardan farklı olarak, seyrek güvenilir nirengi noktaları belirlemekte, kenar koruyucu enterpolasyonla yer değiştirme alanlarını yeniden oluşturarak, farklı açı ve ışık değişimlerine duyarlılığı azaltmayı hedeflemektedir. SCB testleri, INSTRON 5982 cihazı kullanılarak asfalt numuneleri üzerinde gerçekleştirilmiş; yük ve CMOD 10 Hz’de kaydedilmiştir. Görüntüler, ek aydınlatma veya yüzey benekleri olmadan, her beş saniyede bir web kamerasıyla alınmıştır. Bu çalışma, RiFT'i öncelikle kontrollü SCB deneyleriyle doğrulanmış metodolojik bir çerçeve olarak sunmakta ve RiFT'in gerçek zamanlı izleme yapabildiğinin kavramsal ispatını ortaya koymaktadır. Daha kapsamlı doğrulama ise gelecek çalışmalar için planlanmaktadır.
Asfalt çatlak analizi dijital görüntü korelasyonu yarı dairesel eğilme testi RiFT SURF
Bu çalışmanın yazarı, deneysel çalışmalarda SCB numunelerinin kırılma testlerini gerçekleştiren KORDSA Teknik Tekstil A.Ş.’ye teşekkür eder
Cracking in asphalt pavements significantly affects durability and service life, making accurate characterization of fracture essential. The Semi-Circular Bending (SCB) test is widely used to evaluate fracture resistance; however, conventional optical techniques such as Digital Image Correlation (DIC) require high-resolution cameras, controlled lighting, and speckle, leading to high costs and complex setups. This study introduces Rigid Feature Tracking (RiFT), a SURF-inspired (Speeded-Up Robust Features), feature-based displacement estimation framework designed for quasi-rigid materials under controlled loading. RiFT is specifically introduced to provide a robust, low-cost optical method for monitoring crack initiation and propagation during SCB test, overcoming the hardware and sample preparation limitations of DIC in this critical application. RiFT departs from correlation-heavy approaches by detecting sparse but robust landmark points and reconstructing dense displacement fields through edge-preserving interpolation, aim to reduce sensitivity to angular and illumination variations. SCB tests were performed on asphalt specimens with an INSTRON 5982, recording load and CMOD at 10 Hz. Images were captured every five seconds using a webcam without additional lighting or surface speckle. This study presents RiFT primarily as a methodological framework validated through controlled SCB experiments, demonstrating its proof-of-concept capability for real-time tracking, with further wide-scale validation planned for future work.
Asphalt crack analysis digital image correlation semi-circular bending test RiFT SURF
The author of this article would like to gratefully acknowledge KORDSA Teknik Tekstil A.Ş. for the fracture tests of SCB specimens into the experimental works.
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | Kırılma Mekaniği, Ulaştırma Mühendisliği, Yapı Malzemeleri |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 25 Kasım 2025 |
| Kabul Tarihi | 19 Aralık 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2025 |
| DOI | https://doi.org/10.34186/klujes.1829839 |
| IZ | https://izlik.org/JA96UK24LZ |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 11 Sayı: 2 |