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原文传递沥青路面离析检测算法研究

论文题名：	沥青路面离析检测算法研究
关键词：	无损检测;图像处理;沥青路面;离析检测;三维重建
摘要：	随着我国高速公路建设的快速发展以及道路交通量的大幅增长，沥青路面离析问题逐渐凸显，从而导致路面出现坑槽、裂缝等病害，这不仅大幅削减了道路的服役寿命，而且增加了养护成本。为及时有效检测沥青路面离析程度，本文采用无损检测方式、数字图像处理技术以及神经网络技术，针对新、旧沥青路面提出离析检测算法，并展开深入的研究。主要研究工作如下：　　（1）图像采集及预处理方法。使用相机现场采集50~100cm高度之间的沥青路面图像，经不同的采集高度与实际拍摄图像宽度的回归分析，确定了图像拍摄高度，规范了沥青路面图像采集方法。针对采集后的沥青路面图像中存在斑点、阴影等问题，本文采取一系列图像预处理算法来降低外界的干扰信息；同时考虑到传统、单一滤波算法的不足，提出了一种改进滤波算法来强化沥青路面纹理信息。实验结果表明该算法具有更好的滤波去噪效果，使图像更清晰、细节更完整，为后续离析检测奠定了基础。　　（2）离析检测算法。针对长期使用、被污染的沥青路面，采用LOG算子纹理边缘检测与图像熵结合的方法，根据纹理图像熵值判别沥青路面离析程度，并通过变异系数法验证了该算法的正确性；针对新铺的沥青路面，采用基于GRNN的构造深度检测方法，使用GRNN神经网络与三维重建构建神经网络学习训练模型，对输入预处理后图像的灰度矩阵进行训练，从而得到构造深度数据，采用铺沙法验证构造深度估计值的有效性，最终通过构造深度比值来判断路面的离析程度。　　（3）可视化系统展示。基于Matlab的图形用户界面，开发了沥青路面离析检测系统同时设计并搭建各个模块的程序框图，最终生成了exe文件方便工程项目的使用。
作者：	陈钰闻
专业：	控制科学与工程
导师：	巨永锋
授予学位：	硕士
授予学位单位：	长安大学
学位年度：	2022