基于結(jié)構(gòu)光的公路路面裂縫檢測關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著高速公路建設(shè)的快速發(fā)展,公路檢測與養(yǎng)護(hù)管理已成為我國公路建設(shè)領(lǐng)域的重要任務(wù)。裂縫是評價路面質(zhì)量最重要的參數(shù)之一,是大部分病害的早期表現(xiàn)形式,直接影響著公路使用壽命和行車安全,及早發(fā)現(xiàn)裂縫并進(jìn)行維護(hù)可以及時避免裂縫進(jìn)一步發(fā)展造成的嚴(yán)重影響?；诮Y(jié)構(gòu)光的公路路面裂縫三維檢測技術(shù)具有數(shù)據(jù)精度高、特征豐富,對路面陰影、黑斑以及對隨機(jī)噪聲不敏感等優(yōu)勢,很好的克服了基于二維灰度圖像的路面裂縫檢測技術(shù)存在的對于路面修補(bǔ)、油污、輪胎痕跡、陰影、光照

2、不均等干擾因素敏感的問題,有效的提高了路面裂縫識別率,成為路面裂縫自動化檢測領(lǐng)域新的發(fā)展方向。
　　本課題圍繞結(jié)構(gòu)光三維裂縫檢測技術(shù)這一主題,對結(jié)構(gòu)光三維裂縫檢測系統(tǒng)中存在的光條中心提取無法兼顧速度與精度的問題、三維路面輪廓信號特征提取問題以及裂縫檢測系統(tǒng)的決策可靠性問題這三個關(guān)鍵問題進(jìn)行研究。裂縫在結(jié)構(gòu)光檢測時體現(xiàn)為光條的微小變形信息,光條中心提取方法須具有較高的精度才能保證微小變形信息的精確提取,才能確保三維數(shù)據(jù)中裂縫及其他病

3、害特征提取的準(zhǔn)確性,而面對海量的公路路面數(shù)據(jù),提高光條中心提取的速度也是至關(guān)重要的;經(jīng)過光條中心提取、標(biāo)定之后得到的三維路面輪廓信號病害特征豐富,只有將各個病害從主輪廓中分離,并且分離時不破壞主輪廓信息,才能保證裂縫及平整度等其他參數(shù)計算的準(zhǔn)確性,而病害與主輪廓的良好分離一直是路面輪廓信號處理的難點(diǎn);在檢測裂縫的過程中,不可避免的會出現(xiàn)裂縫漏檢和誤判的情況,分析裂縫檢測的可靠性是裂縫檢測領(lǐng)域重要的研究問題。因此針對目前已有光條中心提取方

4、法無法滿足高精度高速度的問題、三維路面輪廓信號特征較難分離的問題、裂縫檢測系統(tǒng)決策可靠性問題,本文研究了相應(yīng)的解決辦法。
　　本文主要研究工作如下:
　　(1)結(jié)構(gòu)光光條中心提取的精度和速度直接影響著結(jié)構(gòu)光三維裂縫檢測系統(tǒng)中三維數(shù)據(jù)精度和處理速度。針對目前結(jié)構(gòu)光光條中心提取方法不能兼顧高精度和高速度的問題并結(jié)合路面光條圖像復(fù)雜多變、中心提取困難的特點(diǎn),提出了基于脊線跟蹤與海森(Hessian)矩陣相結(jié)合的光條中心提取方法。提

5、出的方法利用Radon變換獲取光條感興趣區(qū)域(ROI),在ROI區(qū)域中利用Hessian矩陣計算光條的亞像素坐標(biāo),利用脊線跟蹤方法提取圖像的光條中心線。實(shí)驗(yàn)表明,本文方法兼有 Hessian矩陣提取光條精度高、抗噪性好和脊線跟蹤處理圖像點(diǎn)數(shù)少,處理速度快的優(yōu)點(diǎn)。
　　(2)針對目前路面輪廓信號裂縫特征提取方法無法實(shí)現(xiàn)裂縫準(zhǔn)確檢測以及裂縫與主輪廓良好分離的問題,提出了基于稀疏分解的公路路面裂縫特征提取方法。該方法將稀疏分解理論引入到

6、了路面輪廓信號處理領(lǐng)域中,根據(jù)路面裂縫信號特征,建立匹配的過完備原子庫,利用匹配追蹤算法實(shí)現(xiàn)裂縫特征參數(shù)的準(zhǔn)確檢測以及路面裂縫特征與路面主輪廓的分離。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法能夠在不破壞路面主輪廓完整性的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)路面裂縫特征信息與主輪廓的良好分離,實(shí)現(xiàn)路面裂縫特征參數(shù)的準(zhǔn)確計算。
　　(3)針對結(jié)構(gòu)光三維裂縫檢測系統(tǒng)決策可靠性問題,建立了基于假設(shè)檢驗(yàn)的公路路面裂縫識別決策模型。首先綜合分析了基于結(jié)構(gòu)光的公路路面裂縫三維檢測