[00881560]多功能公路路面检测技术及装备研究

路面特征参数的测量是整个公路养护管理的核心环节，全面深入地了解路面使用性能是科学制定养护计划的重要基础。路面平整度、车辙、裂缝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。但是，中国的公路路面检测设备发展严重滞后，国内外现有的所谓多功能路面检测系统仅仅是路面平整度、车辙、裂缝等参数分立测量仪的简单集成，无法满足公路路面检测系统高精度、高速度、自动化的检测要求。在充分分析现有检测技术的基础上，设计并研制了一套多功能公路路面自动检测系统，该系统采用结构光三维检测技术，获取连续的路面纵向和横向轮廓数据，能够同时快速准确地测量路面平整度、车辙深度及裂缝宽度等信息，具有误差源少、测量精度高、重复性好等特点。1.关键技术及创新：1)该课题设计并研制了一套多功能公路路面自动检测系统。该系统采用结构光三维检测技术，获取连续的路面横向与纵向三维轮廓数据，从而计算路面平整度、车辙、裂缝等特征参数。系统采用的技术改变了传统的路面平整度、车辙、裂缝等特征参数的测量原理，实现了真正意义上的多功能(并非路面平整度、车辙、裂缝等参数分立测量仪的简单集成)。2)针对路面光条图像复杂多变、中心提取困难等问题，结合路面光条图像的实际特点，该课题提出了一种基于脊线跟踪与Hessian矩阵相结合的结构光光条中心提取算法。该方法克服了现有结构光光条中心提取方法不能兼顾高精度与高速度的问题。经实验证明，该方法具有精度高、速度快、且鲁棒性好等特点。3)结构光系统的标定是结构光三维检测系统的关键技术之一，标定的准确性直接影系统测量结果的准确性。该课题提出了一种新的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。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，具有精度高、重复性好、适用范围广等特点。4)针对公路路面轮廓数据处理中经典信号处理算法存在的问题，该课题提出了基于稀疏表达思想的路面轮廓数据处理方法。实验证明，该方法能够有效提取和分离路面轮廓数据的主轮廓与病害信息，提高IRI计算的准确度，同时获得路面车辙、裂缝等病害参数。2.主要技术指标如下：1)裂缝检测精度：1mm；2)平整度高差分辨率：小于1mm；3)车辙深度分辨率：小于1mm；4)可检测车辙的最大深度：大于200mm；5)路面横断面有效检测宽度：3.6-4m；6)检测时速：0-120km/h；该项目取得的各项研究成果对于实现中国自主知识产权的公路路面自动化检测具有积极的促进作用，具有良好的社会经济效益和广阔的市场推广应用前景。该项目设计并研制的系统具有系统集成度高、多功能、精度高、速度快等特点，其功能和主要技术达到国际领先水平。