一种道路裂缝检测装置的制作方法

本发明涉及道路检测技术领域，特别是一种道路裂缝检测装置。

背景技术：

随着全国范围内公路路网的建成，公路建设得到了迅速的发展，车辆在公路上行驶时，对路面完好率和路面的平整度要求很高，如果路面出现凹凸、裂缝等病害就应该及时进行维修，否则道路交通将受到极大影响，随着道路建成后的不断使用，对其合理有效的保养和维护成为了主要的问题，定期对路面状况进行调查，并作出相应的维护措施，以便在路面病害出现的早期就得到发现、修缮，成为了道路保养至关重要的组成部分。

裂缝是评价路面质量最重要的参数之一，是大部分病害的早期表现形式，直接影响着公路使用寿命和行车安全。传统路面裂缝检测技术基于人工视觉检查，效率低，工作强度大，检测速度慢，精度较低，并且在高速公路上进行人工检测时，检测人员人身安全受到了影响。

现有的路面裂缝检测系统采用路面图像获取技术，即照明系统与照相机相结合的方式拍摄路面图像用以记录路面裂缝信息，并采用灰度信息处理技术分析路面裂缝。但是，路面裂缝检测技术对于检测光照不均、阴影、裂缝信息较弱的图像仍有欠缺，如何提高路面裂缝检测的监测效果，是路面裂缝检测领域需要攻克的技术难题。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明旨在提供一种道路裂缝检测装置。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

一种道路裂缝检测装置，包括：道路图像采集模块、中央控制模块、道路图像处理模块、gps定位模块、存储模块和生成模块，

所述道路图像采集模块用于对道路进行拍摄，获取路面图像；

所述道路图像处理模块用于对获取的路面图像进行处理，检测并识别路面图像中的裂缝，获取裂缝识别结果；

所述gps定位模块用于获取实时gps定位信息；

所述中央处理模块分别与装置中的其他各模块连接，用于将从所述道路图像采集模块获取的路面图像发送至所述道路图像处理模块进行处理，当发现路面存在裂缝时，将所述路面图像、裂缝识别结果以及从定位模块获取的定位信息发送至所述生成模块生成道路检测报告；

所述生成模块用于当检测到路面裂缝时，根据所述路面图像、裂缝识别结果以及gps定位信息自动生成道路检测报告；

所述存储模块用于储存获取的路面图像和道路检测报告。

优选地，所述道路图像采集模块包括摄像头和照明设备，所述摄像头为ccd高清摄像头。

优选地，所述道路图像处理模块包括依次连接的图像预处理单元、裂缝检测单元和裂缝识别单元；

所述图像预处理单元用于对获取的路面图像进行预处理，消除路面图像的噪声和阴影部分，获取预处理后的路面图像；

所述裂缝检测单元用于对预处理后的路面图像进行边缘检测处理，获取预处理后的路面图像中的道路裂缝区域；

所述裂缝识别单元用于对所述道路裂缝区域进行识别，获取裂缝识别结果。

优选地，所述本发明进一步包括车载固定模块，所述车载固定模块用于将本装置固定在道路检测作业车辆上。

本发明的有益效果为：本发明通过对路面进行拍摄获取路面图像，经过处理后能够准确地检测出路面图像中所存在的路面裂缝，适应性强，特别是在实际的路面检测中存在大量噪声、阴影等干扰的情况下，依然能够保持裂缝检测的准确性。且本发明设计便于安装在作业车辆上，进一步提高道路裂缝检测的便捷程度。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明的框架结构图；

图2为本发明道路图像处理模块的框架结构图。

附图标记：

道路图像采集模块1、中央控制模块2、道路图像处理模块3、gps定位模块4、存储模块5、生成模块6、图像预处理单元30、裂缝检测单元31和裂缝识别单元32

具体实施方式

结合以下应用场景对本发明作进一步描述。

参见图1，一种道路裂缝检测装置，包括：道路图像采集模块1、中央控制模块2、道路图像处理模块3、gps定位模块4、存储模块5和生成模块6，

所述道路图像采集模块1用于对道路进行拍摄，获取路面图像；

所述道路图像处理模块3用于对获取的路面图像进行处理，检测并识别路面图像中的裂缝，获取裂缝识别结果；

所述gps定位模块4用于获取实时gps定位信息；

所述中央处理模块2分别与装置中的其他各模块连接，用于将从所述道路图像采集模块1获取的路面图像发送至所述道路图像处理模块3进行处理，当发现路面存在裂缝时，将所述路面图像、裂缝识别结果以及从定位模块获取的定位信息发送至所述生成模块6生成道路检测报告；

所述生成模块6用于当检测到路面裂缝时，根据所述路面图像、裂缝识别结果以及gps定位信息自动生成道路检测报告；

所述存储模块5用于储存获取的路面图像和道路检测报告。

优选地，所述道路图像采集模块1包括摄像头和照明设备，所述摄像头为ccd高清摄像头。

优选地，参见图2，所述道路图像处理模块3包括依次连接的图像预处理单元30、裂缝检测单元31和裂缝识别单元32；

所述图像预处理单元用于30对获取的路面图像进行预处理，消除路面图像的噪声和阴影部分，获取预处理后的路面图像；

所述裂缝检测单元31用于对预处理后的路面图像进行边缘检测处理，获取预处理后的路面图像中的道路裂缝区域；

所述裂缝识别单元32用于对所述道路裂缝区域进行识别，获取裂缝识别结果。

优选地，所述本发明进一步包括车载固定模块，所述车载固定模块用于将本装置固定在道路检测作业车辆上。

本发明上述实施例，通过对路面进行拍摄获取路面图像，经过处理后能够准确地检测出路面图像中所存在的路面裂缝，适应性强，特别是在实际的路面检测中存在大量噪声、阴影等干扰的情况下，依然能够保持裂缝检测的准确性。且本发明设计便于安装在作业车辆上，进一步提高道路裂缝检测的便捷程度。

优选地，所述图像预处理单元30用于对获取的路面图像进行预处理，消除路面图像中的阴影部分，包括：

(1)对获取的路面图像采用灰度形态闭合运算，去掉图像中的路面裂缝，并采用二维高斯平滑方法进行平滑处理，获取平滑路面图像；

(2)根据亮度的不同将所述平滑路面图像划分成不同亮度等级区域{gi|i＝1,2,…,l,…,n}，使区域gi包含亮度值i∈(ki-1,ki]的所有像素，其中ki表示设定的亮度阈值，n表示划分的亮度等级的数量，有0≤k1≤k2≤…≤kn-1≤255，k0＝0，kn＝255，其中不同亮度阈值ki的设置应使得每个亮度等级区域gi所包含的像素点的数量相同；

(3)选取l个亮度等级较低的区域s＝{si＝gi|i＝1,2,…,l}作为阴影区域，其余n-l个亮度等级较高的区域b＝{bi＝gi|i＝l+1,l+2,…,n}作为非阴影区域，并将所述阴影区域和非阴影区域对应到获取的路面图像中；

优选地，取

(4)对获取的路面图像进行亮度补偿，采用的自定义亮度补偿函数为：

其中，

式中，i′(x,y)表示亮度补偿后像素点(x,y)的亮度值，i(x,y)表示原始图像中像素点(x,y)的亮度值，γ、λ表示补偿因子，ds和db分别表示阴影区域和非阴影区域的像素点亮度值的标准方差，和分别表示阴影区域和非阴影区域的平均亮度值。

本优选实施例，采用上述的方法对路面图像进行亮度补偿，解决了路面阴影形状不规则导致传统方法对阴影界定不准确的问题，适应性强，能够准确界定并消除路面图像的阴影部分，同时极大程度地保留了路面图像原有的其他特征，为之后装置对路面裂缝的准确检测提供了保证。

优选地，所述裂缝检测单元31用于对预处理后的路面图像进行边缘检测处理，获取预处理后的路面图像中的道路裂缝区域，包括：

(1)对预处理后的路面图像qcz进行轮廓结构元素腐蚀运算，获取腐蚀后的图像qfs，其中表示腐蚀运算符号，γ表示设定的结构元素的轮廓；

(2)对预处理后的路面图像qcz进行轮廓结构元素膨胀运算，获取膨胀后的图像qpz，其中表示膨胀运算符号，γ表示设定的结构元素的轮廓；

(3)获取预处理后的路面图像qcz中每个像素点的对于背景亮度的突变值，其中采用的突变值获取函数为：

式中，表示像素点(x,y)对于背景亮度的突变值，表示预处理后的路面图像与腐蚀后的图像做差值运算得到的梯度值，其中qcz(x,y)表示预处理后的路面图像像素点(x,y)的灰度值，qfs(x,y)表示腐蚀后的图像像素点(x,y)的灰度值，表示预处理后的路面图像与膨胀后的图像做差值运算得到的梯度值，其中qpz(x,y)表示膨胀后的图像像素点(x,y)的灰度值；

(4)对预处理后的路面图像进行边缘检测，采用自定义边缘检测函数为：

式中，b(x,y)表示图像像素点(x,y)的边缘检测结果，表示像素点(x,y)对于背景亮度的突变值，δt(x,y)表示可分辨亮度差阈值模型，其中：

l(x,y)表示像素点(x,y)的背景亮度值，α、k、β分别为设定的可分辨亮度差阈值模型的参数，ω1和ω2分别表示低暗区域和高亮区域的亮度阈值；

(5)将符合b(x,y)＝1的像素点标记为边缘像素点，并根据边缘像素点获取道路裂缝区域。

本优选实施例，采用上述的方法对预处理后的路面图像进行边缘检测，针对路面裂缝图像光照不均匀，实际路面不平整等情况，通过建立符合人们视觉习惯的可分辨亮度差阈值模型对检测阈值进行自适应设置，能够准确地获取道路裂缝的边缘像素点，从而准确地获取道路裂缝的准确区域，为之后装置对道路裂缝的准确识别和分类处理提供了保证。

优选地，所述裂缝识别单元32用于对所述道路裂缝区域进行识别，获取裂缝识别结果，包括：

(1)对预处理后的路面图像进行二值化处理，其中道路裂缝区域用白色像素表示，即r(x,y)＝1；其余背景区域用黑色像素表示，即r(x,y)＝0；

(2)统计预处理后的路面图像中道路裂缝区域像素点的数目其中m×n表示预处理后的路面图像的尺寸大小，如果ksum＝0，则表示路面图像中不存在裂缝目标；否则，则认为路面图像存在裂缝目标；

(3)对裂缝目标类型进行识别，具体为：

(31)根据道路裂缝区域获取裂缝目标的几何质心坐标(xcen,ycen)，以(xcen,ycen)为中心，取边长为2r+1的正方形区域，计正方形区域内的裂缝区域像素点数目为ksums；

(32)如果则计算裂缝分布因子否则，取r＝r+10，并跳转至步骤(31)；

(33)对裂缝分布因子df进行判断，若裂缝分布因子小于设定的条块阈值ωtk，则可以认为裂缝目标为条状裂缝；若裂缝分布因子在设定的条块阈值ωtk与网块阈值ωwk之间，则可以认为裂缝目标为块状裂缝；裂缝分布因子大于设定的网块阈值ωwk，则可以认为裂缝目标为网状裂缝；其中ωtk<ωwk。

本优选实施例，采用上述的方法对路面裂缝进行识别和分类处理，通过计算裂缝目标区域的裂缝分布因子作为分类的特征值，并以此为依据对裂缝目标进行判断，能够快速、准确地判断出裂缝目标所属的类型，为之后对裂缝目标作进一步处理奠定了基础。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。