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基于机器视觉的沥青路面纹理特性及抗滑性能研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的沥青路面纹理特性及抗滑性能研究 |
| 关键词： | 沥青路面;纹理特征;抗滑性能;无损检测;机器视觉 |
| 摘要： | 道路抗滑性能与行车安全密切相关，其中路表纹理形貌影响轮胎—路面耦合接触摩擦作用，是决定沥青路面抗滑性能的重要因素，因此评估沥青路面纹理状态对保障车辆制动特性及行车稳定性至关重要。然而，常用的抗滑性能检测方法测试效率低，容易受到测试环境、测试人员等因素的干扰，存在一定的局限性。随着计算机技术、仿真技术的蓬勃发展，纹理形貌的智能化检测逐渐成为热点研究内容。论文主要通过双目立体视觉技术采集沥青路面三维纹理信息，分析纹理粗糙特性与抗滑性能之间的联系，并进一步建立基于路面三维纹理粗糙特性的抗滑性能评估体系，验证路面抗滑性能非接触式评估的可行性。 论文首先研究双目立体视觉技术的基本原理，并依据试验需求搭建沥青路面纹理信息采集平台；探讨路面纹理图像分析处理过程中存在的问题，利用图像处理技术及半全局匹配算法提升模型的匹配精度，并将得到的初始视差信息导入MATLAB完成路面模型的三维重构；利用激光轮廓扫描仪对重构结果进行对比分析，验证了双目相机测量系统的有效性。 其次，研究路面纹理形貌对抗滑性能的影响机理，提出使用三维宏观纹理参数，从高度、波长、形状三方面共提炼出11个特征指标全面表征路面形貌粗糙特性；为构造丰富的路面纹理形貌，选用玄武岩、石灰岩、花岗岩制备不同路面类型的混合料试件，并基于课题组自主研发的轮胎—路面动态摩擦测试系统设计小型加速加载磨耗试验，采集不同磨耗阶段的路面纹理图像与动态摩擦数据，计算相应的三维纹理特征参数，完成抗滑性能预估数据集的构建。 最后，基于三维纹理特征参数与动态摩擦系数之间的相关性分析结果，进行多元线性回归分析，建立线性模型的拟合优度为0.37；为进一步提升模型的拟合优度，引入机器学习算法，利用BP神经网络与随机森林算法建立抗滑性能预估模型，结合沥青混合料选用的集料类型，对纹理特征参数与动态摩擦系数进行非线性回归分析，两个模型测试集的R2分别为0.79与0.76，泛化能力较好，证明通过纹理特征参数预估路面抗滑性能的可行性。 本文在沥青路面抗滑性能非接触评估方面所做的三维纹理形貌的提取、形貌指标的表征以及抗滑性能预估等一系列研究工作，对于揭示沥青路面抗滑磨损机理，丰富沥青路面抗滑性能快速无损检测方法，具有一定的理论意义与应用价值。 |
| 作者： | 刘世康 |
| 专业： | 交通运输工程;道路与铁道工程 |
| 导师： | 余苗 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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