[发明专利]基于结构光视觉的水泥混凝土路面错台检测装置及方法无效
申请号: | 201010143937.6 | 申请日: | 2010-04-09 |
公开(公告)号: | CN101845788A | 公开(公告)日: | 2010-09-29 |
发明(设计)人: | 谈至明;英红;周玉民 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
主分类号: | E01C23/01 | 分类号: | E01C23/01;E01C11/04 |
代理公司: | 上海智信专利代理有限公司 31002 | 代理人: | 吴林松 |
地址: | 200092*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 结构 视觉 水泥 混凝土 路面 检测 装置 方法 | ||
技术领域
本发明属于道路工程领域,涉及一种水泥混凝土路面错台检测装置及检测方法。
背景技术
水泥混凝土路面错台是指水泥混凝土路面中横向接缝处相邻两块水泥板的高程差。它是由行车荷载,温度翘曲以及基层冲刷等多种原因造成的。错台是影响水泥混凝土路面平整度、寿命以及加铺后反射裂缝的重要指标,也是水泥混凝土路面技术状况评定,养护、加铺设计时必须考虑的一个重要指标。因此,如何对错台进行准确、高效的检测和评价,一直是公路管理养护部门十分关注的问题。
错台检测包含两个步骤:一是接缝定位,即找到错台位置;二是检测该接缝处相邻水泥混凝土板面板的高程差。目前国内对错台的检测主要通过人工利用直尺或游标卡尺实现,费时费力且不安全。有的地区采用激光断面仪(澳大利亚的ARRB系统,美国PAVEDEX公司的PASI系统,美国南达科它州运输部研制的South Dakota DOT系统,美国ICC公司的道路自动检测车,澳大利亚NSW公路局与CRISO公司共同开发的自动检测车RoadCrack,加拿大的RoadWare公司的ARAN,英国WDW公司的检测车)或超声波断面仪(新西兰DCL公司的ROMDAS超声波路面横断面/车辙测试系统)实现对错台的测量,断面仪需要多个距离传感器,通常有7~13个,有的多达30个,价格昂贵;使用断面仪对水泥混凝土路面检测时,不能准确的对错台定位。
发明内容
本发明针对现有水泥混凝土路面错台检测技术不能对错台精确定位,且设备价格昂贵,提出了一种基于结构光视觉的水泥混凝土路面错台检测装置及方法,其对错台的定位准确度高,且成本低。
为达到以上目的,本发明所采用的解决方案是:
本发明基于结构光视觉测量原理设计而成,该装置安装在检测车辆的底部,得到一部分车道的接缝及错台图像,利用图像处理技术对每个接缝进行识别、定位,在此基础上利用结构光视觉检测技术计算每条接缝的错台量。
一种基于结构光视觉的水泥混凝土路面错台检测装置,其包括计算处理系统和结构光视觉检测组件,所述结构光视觉检测组件采集路面信息,发送给计算处理系统计算确认路面错台量。
进一步,所述计算处理系统安装于检测车车体内,包括计算机、图像采集卡和里程编码器,图像采集卡与计算机相连传送其采集的图像;里程编码器安装于检测车的车轮外侧,其触发信号线与图像采集卡的外触发接口相连。
所述结构光视觉检测组件安装于检测车车体底部,包括面阵CCD图像传感器和线激光器阵列,面阵CCD图像传感器镜头朝向路面,线激光器阵列也朝向路面;面阵CCD图像传感器与图像采集卡相连,以供图像采集卡采集图像及触发。
一种基于结构光视觉的水泥混凝土路面错台检测方法,其包括以下步骤:
1)里程编码器产生脉冲信号,图像采集卡触发CCD图像传感器采集包含结构光光条的路面图像;
2)根据CCD图像传感器采集的图像对路面接缝进行定位;
3)对CCD图像传感器采集图像中的结构光光条进行细化,提取接缝附近第一水泥板的第一点到第二点和第二水泥板上第三点到第四点之间的细化后的结构光光条,利用结构光视觉测量原理计算光条上像素点的三维坐标;
4)由第一点到第二点结构光光条各点计算第一水泥板的平均高程,即第一点到第二点结构光光条各点的Zw轴的坐标平均值,记为Hi1,i为线激光器阵列中某激光器的编号;由第三点到第四点结构光光条各点计算第二水泥板的平均高程,即第三点到第四点结构光光条各点的Zw轴的坐标平均值,记为Hi2,i为线激光器阵列中某激光器的编号;Hi1-Hi2为结构光光条i测得的错台量;
5)计算每个激光器测得的错台量,求平均即为该接缝的错台量。
进一步,在路面检测前对面阵CCD图像传感器进行标定,对线激光器阵列中的每个线激光器的光平面进行标定,在对线激光器的光平面标定时,规定Zw轴垂直于路面所在平面。
所述线激光器阵列投射到路面的光条与存在错台的接缝大体垂直,且光条在CCD图像传感器的视野范围内。
所述定位利用灰度投影、接缝的几何特征及尺寸特征进行粗定位,找到接缝的大致位置,提取粗定位图像,检测接缝的倾角,利用该倾角做旋转校正,使接缝垂直于图像边界;最后在校正的图像中,利用灰度投影和边缘投影以及接缝的图像特征进行精确定位,找到接缝的两条边界,完成接缝定位。
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