基于圖像處理的路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的快速發(fā)展，道路交通在國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)中扮演的角色越來(lái)越重要。隨之而來(lái)的道路路面的養(yǎng)護(hù)和管理問題愈發(fā)凸顯，其中道路路面的破損檢測(cè)就成為相關(guān)道路養(yǎng)護(hù)部門的工作重點(diǎn)之一。另外，隨著我國(guó)一批早期建設(shè)的高等級(jí)公路進(jìn)入中修或大修期，為了提高道路的使用壽命，獲取路面破損的數(shù)據(jù)就成為路面養(yǎng)護(hù)管理部門的重要課題[1]。目前，我國(guó)的道路路面病害檢測(cè)方式仍以人工檢測(cè)為主，但是人工檢測(cè)的方法存在檢測(cè)效率低，影響正常通行以及工作強(qiáng)度大、耗時(shí)、不安全

2、等問題。因此，對(duì)路面破損檢測(cè)系統(tǒng)的研究具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。本文重點(diǎn)闡述了基于圖像處理的路面裂縫檢測(cè)技術(shù)的研究工作。
　　 本文首先闡述了有關(guān)路面破損檢測(cè)系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，并介紹了我國(guó)道路病害類型及評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)技術(shù)規(guī)范。本文著重研究了道路路面破損檢測(cè)中的一個(gè)部分，即道路路面病害中瀝青路面裂縫的檢測(cè)。通過參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)檢測(cè)技術(shù)的特點(diǎn)，在硬件系統(tǒng)上提出了基于機(jī)器視覺的裂縫檢測(cè)方法，檢測(cè)主要包括以下幾部分:路面圖像采集系

3、統(tǒng)、GPS地理信息定位系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)以及照明系統(tǒng)等。
　　 本文對(duì)數(shù)字圖像處理方法進(jìn)行了深入的研究，包括圖像增強(qiáng)處理，圖像邊緣檢測(cè)以及圖像分割技術(shù)等內(nèi)容。數(shù)字圖像處理是本文的研究重點(diǎn)，同時(shí)也是路面裂縫檢測(cè)技術(shù)的核心內(nèi)容。文中對(duì)不同處理算法的結(jié)果進(jìn)行了優(yōu)缺點(diǎn)分析。圖像增強(qiáng)處理能有效的降低圖像中的噪聲干擾，經(jīng)過圖像處理裂紋圖像有利于后續(xù)的圖像分割和識(shí)別。在圖像分割處理中，介紹和比較了幾種傳統(tǒng)的圖像分割方法，最后選擇迭代法對(duì)

4、裂縫圖像進(jìn)行閾值分割處理。
　　 最后，對(duì)道路路面裂紋圖像的分類識(shí)別進(jìn)行了研究，介紹了幾種常見的模式識(shí)別方法包括:統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別以及支持向量機(jī)的模式識(shí)別方法[2]。本文選用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器對(duì)路面裂縫圖像進(jìn)行識(shí)別分類。設(shè)計(jì)了一種3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選擇了三種裂縫提取特征作為輸入向量，以及四個(gè)輸出分別表示橫向裂縫、縱向裂縫、網(wǎng)狀裂縫和無(wú)裂縫。通過MATLAB進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器