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原文传递公路路面平整度检测关键技术研究

论文题名：	公路路面平整度检测关键技术研究
关键词：	公路路面;特征参数;平整度;光电检测技术;遗传算法;神经网络
摘要：	公路路面特征参数是反映路面质量的重要指标，它不但直接影响车辆行驶的安全性和舒适性，同时也影响着公路运输的经济效益。在路面诸多检查项目评定指标中，平整度占评定项目总分数的15％～20%，足见其重要地位。但是，我国目前的公路路面平整度检测设备的发展严重滞后，无论在精度上和速度上，都无法满足我国公路交通建设的需要。因此，本文根据公路路面平整度检测系统高精度、高速度的检测要求，并针对现有方法的不足，对基于结构光三维检测的公路路面平整度检测系统中的关键技术进行研究，并通过大量理论和实验验证本文方法的正确性、可行性，最终完成基于结构光三维检测的公路路面平整度检测实验系统的研制。主要完成以下研究工作：　　1.在深入分析国内外研究现状的基础上，指出目前基于光电检测技术的公路路面平整度自动检测系统存在的一些关键问题。基于此，提出了一种基于结构光的公路路面平整度检测方法，同时进行了基于结构光三维检测的公路路面平整度检测系统的总体设计。　　2.提出了一种结构光三维检测系统的标定方法，把系统分为线性部分和非线性部分分别进行标定，首先对结构光系统进行线性标定，然后用遗传算法优化后的神经网络来逼近系统的非线性误差。该方法结合了遗传算法、神经网络和线性标定方法的优点，不仅给出了结构光三维检测系统中CCD摄像机的内部和外部参数，而且利用神经网络的非线性逼近能力，补偿由于镜头径向畸变、切向畸变等因素引起的系统非线性误差。实验证明该方法具有精度高，适用范围广的特点。　　3.提出了一种路面光条中心提取算法。该算法分为图像滤波、图像分割和光条中心坐标提取三个步骤。采用基于数学形态学的路面光条中心提取算法对图像进行处理；同时采用基于曲线追踪技术的剪枝算法来去除形态细化后图像出现的分枝现象。实验证明该方法在精度、速度和抗噪性方面能较好的满足实际应用的需要。　　4.提出了一种基于小波降噪和自适应重复中值滤波的信号处理方法，小波降噪用于平滑线性叠加的高斯噪声，自适应重复中值滤波用于处理信号中的路面病害信号，以便于得到有效的路面数据，进行IRI的计算。该算法结合了线性滤波和非线性滤波的优点，不仅较好的保持了路面纵向轮廓信号的边缘信息，去除了路面其它病害信号的影响，而且能够获取相应的路面病害特征参数，使系统具有了一定的多功能特征。　　5.研制公路路面平整度检测实验系统，完成相关的软件设计和进行路面平整度检测的初步实验，并对系统的误差源进行分析。与其它测量方法相比，该系统具有影响误差因素少，测量精度高的特点，并可同时检测纵向轮廓上的路面其它病害的特征参数。
作者：	谢凯
专业：	仪器科学与技术
导师：	浦昭邦
授予学位：	博士
授予学位单位：	哈尔滨工业大学
学位年度：	2008
正文语种：	中文