瀝青路面微波熱再生中病害圖像檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、本課題屬于江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化基金項(xiàng)目“瀝青路面現(xiàn)場(chǎng)微波熱再生養(yǎng)護(hù)裝備關(guān)鍵技術(shù)研究”的子課題?；谝曈X圖像的病害檢測(cè)系統(tǒng)，將圖像處理技術(shù)應(yīng)用到瀝青路面微波熱再生中，將促進(jìn)瀝青路面微波熱再生養(yǎng)護(hù)工程車智能化，為開發(fā)柔性、高效的微波修補(bǔ)路面工程車提供理論和技術(shù)支撐。本研究主要工作如下： 首先，通過總體方案設(shè)計(jì)，將路面病害檢測(cè)系統(tǒng)分為圖像采集、圖像預(yù)處理、病害目標(biāo)提取、畸變校正、圖像識(shí)別等五個(gè)功能模塊，并根據(jù)需要建立了路面圖像采集系統(tǒng)實(shí)

2、驗(yàn)平臺(tái)，利用CCD攝像頭、圖像采集卡和計(jì)算機(jī)搭建了路面病害圖像采集和處理系統(tǒng)，通過該測(cè)試系統(tǒng)驗(yàn)證和發(fā)展了將圖像處理和控制參數(shù)相結(jié)合的理論。 其次，采用一系列的圖像處理技術(shù)，將24位彩色病害圖像轉(zhuǎn)換為8位灰度圖像，利用加權(quán)的鄰域法對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，該算法不僅能夠有效地平滑噪聲，還能夠銳化模糊圖像的邊緣，同時(shí)該算法計(jì)算比較簡(jiǎn)單，不需要任何先驗(yàn)知識(shí)和預(yù)定的參數(shù)，采用大津法閾值分割結(jié)合區(qū)域生長(zhǎng)法的算法提取出路面病害目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)表明，該方

3、法能很好的將坑槽病害目標(biāo)與路面背景分割開，且便于后續(xù)的識(shí)別和理解。 接著，研究非線性畸變模型及幾何畸變校正方法，采用基于控制對(duì)象的三次多項(xiàng)式法校正桶形畸變和重投影法校正傾斜畸變。通過在實(shí)驗(yàn)室采集平臺(tái)下采集圖像、確定控制點(diǎn)、建立坐標(biāo)變換模型、應(yīng)用雙線性灰度插值，實(shí)現(xiàn)了畸變圖像的校正。 最后，通過算法確定病害的外接矩，并根據(jù)加熱器的排列結(jié)構(gòu)對(duì)圖像進(jìn)行柵格劃分，找出病害與加熱器的對(duì)應(yīng)關(guān)系，最終計(jì)算出加熱范圍參數(shù)。該參數(shù)文件可以