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基于FPGA的路面裂缝检测系统的设计与实现
| 论文题名： | 基于FPGA的路面裂缝检测系统的设计与实现 |
| 关键词： | 公路路面;裂缝检测;图像处理;系统设计;现场可编程门阵列 |
| 摘要： | 随着我国高速公路建设的快速发展和公路网络建设的日趋完善，公路的养护工作也受到越来越多的重视。路面裂缝是路面病害的主要形式，是评估公路质量的重要指标。传统的人工检测与识别方法不仅会受到养护工主观意识的影响，而且还浪费了大量的时间，所以路面裂缝的自动检测与识别技术的研究显得尤为迫切。基于FPGA(FieldProgrammable Gate Array，现场可编程门阵列)的系统可充分利用硬件上的特性满足高速图像处理的需要，加上使用SOPC(System On a Programmable Chip，可编程片上系统)技术可使设计更加灵活，并实现软硬件在线编程及更新。 本文设计了一个基于FPGA的路面裂缝检测系统，以Altera公司的DE2开发板作为硬件平台，配合以CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补氧化金属半导体)图像传感器对路面图像进行采集，VGA(Video Graphic Array，显示绘图阵列)显示器对采集图像和处理结果进行显示，当拨动相应的功能开关时，系统将通过LCD以文字形式输出识别后的裂缝类别。 整个系统共分为图像采集、图像缓存、图像显示和裂缝检测四个模块。系统采用软硬件协同设计方式进行实现，其中图像采集、图像缓存和图像显示三个模块用Verilog硬件描述语言进行编写，裂缝检测模块通过搭建SOPC，在Nios II IDE环境下采用C语言编程处理实现。裂缝图像处理分为预处理、特征提取和分类识别。本文讨论并分析了各部分算法的选取。在预处理部分，首先对采集到的RGB图像进行灰度化变换，再利用分段线性变换法进行增强，本文采用迭代法实现了分段线性变换中分段点的自适应计算，然后使用改进的自适应中值滤波算法进行去噪，之后使用四个方向的Sobel边缘检测算子对图像进行分割，并运用二值形态学运算对分割图像进行修复，最后对图像进行细化。在特征提取部分，依据分析得到的各类裂缝图像的特点，提取了三类特征值，包括投影特征、基于Proximity算法提取的特征和基于破损密度因子提取的特征。在分类识别部分，基于上述三类特征分别应用BP神经网络进行分类，结果表明基于破损密度因子提取的特征的分类效果最好。最后，本文计算了裂缝的几何特征，并对裂缝进行了破损评价。经过反复的调试和改进，该系统可以很好地实现路面裂缝检测的功能。 |
| 作者： | 张阳 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 李景宏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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