基于图像的水泥混凝土路面嵌缝料损坏类型识别分类方法技术

一种基于图像的水泥混凝土路面嵌缝料损坏类型识别分类方法，其包括以下步骤：１）获取包含路面接缝及嵌缝料的灰度图像；２）对灰度图像中的接缝进行定位；３）获取接缝中孔隙图像，对孔隙进行边界跟踪，提取孔隙特征；４）根据孔隙特征对损坏类型进行识别分类并统计。对接缝中的嵌缝料脱边、脱落和断裂及微小孔隙等损坏类型进行统计，统计它们所占比例，可作为嵌缝料完好性的评价依据，供公路管养部门使用。本发明专利技术可以自动检测及分类，方便易行，提高了工作效率及准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于道路工程领域，涉及一种水泥混凝土路面嵌缝料损坏类型识别分类方 法。
技术介绍
水泥混凝土路面嵌缝料位于水泥板接缝处，填补水泥路面接缝孔隙，防止水分由 接缝进入路面结构内部；嵌缝料在车轮荷载的高频剪切、温度应力、动水压力及自然环境下 光氧老化作用下易破损，首先在接缝中出现微小孔隙；逐渐地嵌缝料丧失粘结力，与接缝脱 离，形成脱边；进而断裂，最终导致脱落。嵌缝料损坏后，路表水很容易由接缝进入水泥混凝 土路面结构内部，冲刷基层材料，诱发脱空、断板等一系列严重的病害。由此可见，嵌缝料的 损坏是水泥混凝土路面其他病害的重要诱因，嵌缝料寿命相对较短，并且容易维护，因此快 速采集嵌缝料损害信息，针对嵌缝料损坏情况，及时进行嵌缝料养护具有重要的现实意义。 目前嵌缝料的损坏类型判断主要依靠人工，费时费力，主观性大，本专利技术利用数字 图像处理技术，对水泥混凝土路面图像进行接缝定位、提取嵌缝料损坏的特征，继而分类汇 总、ο
技术实现思路
本专利技术针对现有水泥混凝土路面嵌缝料损坏类型识别判断方法的自动化程度不 高，准确度不足，提出了一种，可 以自动检测及分类，方便易行。为达到以上目的，本专利技术所采用的解决方案是本专利技术利用数字图像处理技术，首先获得水泥混凝土路面图像，在图像中利用接 缝的灰度投影特征、边缘特征、几何形状特征及尺寸特征进行接缝定位，提取接缝图像，利 用接缝中孔隙的相对宽度、相对位置、外接矩形的相对宽度和长度以及孔隙一侧相对投影 量等特征对嵌缝料损坏类型进行识别分类，最后统计汇总各种损害类型的比例。具体的，其包括以下步骤1)获取包含路面接缝及嵌缝料的灰度图像；2)对灰度图像中的接缝进行定位；3)获取接缝中孔隙图像，对孔隙进行边界跟踪，提取孔隙特征；4)根据孔隙特征对损坏类型进行识别分类并统计。所述定位是对图像沿接缝方向做边缘投影和灰度投影，提取粗定位图像；对粗定 位图像做边缘检测，对边缘检测图像进行二值化，做边缘投影和灰度投影，利用投影的两个 最大峰值确定接缝的准确位置，并由两个峰值位置计算接缝宽度，利用接缝位置，在原灰度 图中提取精定位图像。提取粗定位图像前应排除干扰因素，提取时在接缝的两侧各多提取IOOmm左右的 图像。所述粗定位的优选方法为对边缘投影和灰度投影做傅立叶变换，过滤高频分量，通过傅立叶反变换得到具有若干峰值的曲线，对每个峰处的水泥混凝土路面图像做进一步 筛选，提取粗定位图像。所述对粗定位图像做边缘检测采用Kirsch边缘检测法，利用8个方向的模板对水 泥混凝土路面图像做卷积处理，增强接缝的边缘。所述对边缘检测图像二值化，采用最大熵阈值分割法。采用Hough变换检测接缝与水平轴的夹角，若接缝与水平轴存在一定倾角，对边 缘检测图像进行二值化后，应利用倾角做旋转校正，使接缝与水平轴平行，再做边缘投影和 灰度投影提取精定位图像。对精定位图像进行二值化，得到接缝中孔隙图像，对孔隙进行边界跟踪，得到孔隙 的面积及外接矩形，并提取孔隙特征。统计损坏类型所占比例时，脱边的损坏率=0. 5*脱边的长度/接缝长度；微小孔隙的损坏率=0. 5*微小孔隙接缝方向的长度/接缝长度；脱落的损坏率=脱落长度/接缝长度；断裂的损坏率=断裂的长度/接缝长度。由于采用了上述方案，本专利技术具有以下特点本专利技术利用数字图像处理技术，对嵌 缝料进行定位识别和分类，避免人工检测，提高了工作效率和准确度。附图说明图1为本专利技术的实施例流程图；图2为本专利技术的孔隙特征示意具体实施例方式以下结合附图所示实施例对本专利技术作进一步的说明。参见图1，图1是本专利技术的实施例流程图，包括步骤一获取包含水泥混凝土路面接缝及嵌缝料的灰度图像。一般采用线阵相机， 分辨率要求较高，要取得较好的识别效果，可采用行分辨率为4096或更高分辨率的线阵相 机。图像中包含接缝、嵌缝料，接缝大致与水平轴平行，接缝与相邻两板结合处具有较 强边缘特征；嵌缝料主要的损坏类型有微小孔隙、脱边、脱落和断裂；微小孔隙的特征为， 接缝的嵌缝料中存在数量较多大面积较小的孔隙；脱边的特征为，嵌缝料与一侧或两侧的 水泥板的粘结力丧失，在水泥板和嵌缝料之间存在狭长的孔隙；脱落的特征为，嵌缝料完全 或部分从接缝中脱出，留下较宽、较长的孔隙；嵌缝料断裂的特征为，嵌缝料由于老化，在荷 载作用下断裂，断裂处留下较宽，但较短的孔隙；由于嵌缝料的损坏类型与接缝中孔隙的形 态、尺寸和位置密切相关，本专利技术以接缝中孔隙特征作为判断嵌缝料的损害类型的依据。步骤二 对图像中的接缝进行粗定位。粗定位时，首先对图像沿接缝方向做边缘投 影和灰度投影，由于接缝处存在孔隙，孔隙的灰度值较低，且接缝处存在很强的边缘，因此 接缝处在灰度投影曲线和边缘投影曲线中出现峰值，由于水泥混凝土路面刻槽、裂缝和修补的灌浆材料及其他污染物的干扰，两种投影曲线上可能存在多峰，需要根据接缝的几何 特征及尺寸特征排除干扰因素，提取粗定位图像，提取时在接缝的两侧各多提取IOOmm左 右的图像。优选的，对边缘投影和灰度投影做傅立叶变换，过滤高频分量，通过傅立叶反变换 得到具有若干峰值的曲线，对每个峰处的水泥混凝土路面图像做进一步筛选，筛选时判断 的依据是接缝具有较强的直线特征(区别于水泥混凝土路面裂缝)，接缝处的边缘投影峰 值和灰度投影峰值一般大于刻槽处的峰值，接缝的宽度一般为IOmm左右，且相邻路段变化 范围不大，与刻槽处投影峰值的宽度不同。步骤三对粗定位图像做边缘检测，对边缘检测图像进行二值化，由于拍摄角度、 路段线形变化或车辆运行轨迹的变化，接缝可能与水平轴存在一定倾角，为精确定位并计 算接缝宽度，利用倾角做旋转校正，使接缝完成与水平轴平行；做边缘投影和灰度投影，利 用投影的两个最大峰值确定接缝的准确位置，并由两个峰值位置计算接缝宽度，即两个峰 值位置坐标相减即为接缝宽度，单位为像素。利用接缝位置，在原灰度图中提取精定位图 像。优选的，对粗定位图像做边缘检测采用Kirsch边缘检测法，该算法是利用8个方 向的模板对水泥混凝土路面图像做卷积处理，所得到边缘在各个方向中都得到了增强，这 样以来，就增强了接缝的边缘。优选的，对边缘检测图像二值化，采用最大熵阈值分割法。优选的，通过Hough变换检测接缝与水平轴的夹角，由于接缝与水平轴的夹角非 常小，因此Hough变换的搜索空间可充分利用此特征，在-10度到10度的范围内检测接缝 倾角。步骤四对精定位图像进行二值化，得到接缝中孔隙图像，对孔隙进行边界跟踪， 得到孔隙的面积及外接矩形，并提取孔隙特征，如孔隙相对宽度Yw、孔隙相对位置Yp、孔 隙外接矩形相对宽度Yk和相对长度以及孔隙一侧投影相对值Yn。优选的，以孔隙的面积作为阈值，一般可取Icm2 IOcm2的，具体面积的像素数目 要根据相机分辨率确定，这个取值可根据各地区道路管理养护部门的意见来确定。过滤面 积较小的孔隙，将它们统一归为一类微小孔隙；优选的，嵌缝料损坏模式的特征为孔隙相对宽度Yw、孔隙相对位置Yp、孔隙外接 矩形相对宽度Yk和相对长度以及孔隙一侧投影相对值Υη。结合图2，χ为接缝方向的图像坐标；y+、y_分别为接缝两边界纵坐标；对接缝图像 缝宽记作W ；孔隙i区域面积记作Si ；孔隙i的X轴方向的起始位置记作Hli ；沿接缝方向的 长度记作I本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像的水泥混凝土路面嵌缝料损坏类型识别分类方法，其特征在于：其包括以下步骤：１）获取包含路面接缝及嵌缝料的灰度图像；２）对灰度图像中的接缝进行定位；３）获取接缝中孔隙图像，对孔隙进行边界跟踪，提取孔隙特征；４）根据孔隙特征对损坏类型进行识别分类并统计。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：谈至明，英红，周玉民，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]