沥青路面破损图像分割方法研究

提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。同时,设计了基于BP人工神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果。实验表明,该方法可较好地分割路面破损图像。     

基于双层连通性检测的路面裂缝图像识别算法

针对路面裂缝图像识别结果容易存在孤立噪声和断续边缘的情况,提出了基于像素-裂缝子块双层连通性检测的图像自动识别算法,主要有4个部分:(1)基于自适应灰度拉伸的图像增强算法;(2)基于自适应大津法和八方向Sobel梯度信息的组合分割算法;(3)基于连通性检测的二值图像去噪算法;(4) 32×32裂缝子块识别和优化连接算法.然后,对5张3056×2048的路面破损图片进行裂缝识别,结果显示,该算法从像素和裂缝子块这2个层次进行连通性增强处理,可获得完整而连续的裂缝图像.最后,针对10张512×512的路面破损图片,对全局OTSU分割、八方向Sobel检测、Canny检测和本文算法进行测试,各算法综合性能指标F1值依次为62.46％、23.84％、10.45％和88.30％,准确率依次为83.45％,27.82％,17.83％和86.60％,召回率依次为56.89％,21.83％,8.89％和90.68％,体现了本文算法的优越性.     

基于智能手机的农村公路路面破损检测方法

农村公路路面破损自动检测是科学养护的重要前提。针对利用智能手机进行路面破损检测存在较高的误检、漏检以及破损无法量化等问题,该文提出一种新的路面破损检测方法。该方法利用智能手机采集路面图像,首先在图像中选取一个感兴趣区域,进行加权最小二乘滤波、Canny边缘检测以及Hough变换直线检测以识别路面,消除环境对识别结果的影响,降低误检率,再对路面区域使用透视变换的方法得到正射图,降低漏检率,最后利用Mask-RCNN模型对破损进行识别。试验结果表明：与SSD检测模型相比,该方法对裂缝、坑洞、修补3种破损的平均误检率、漏检率分别降低15.4%、19.6%,此外,还能测量裂缝的长度、宽度以及坑洞、修补的面积参数,较好地满足了农村公路破损检测的实际需求。     

路面破损图像几何畸变校正技术研究

论述开发公路路面破损自动检测系统的必要性，建立了由承载车及其附属装置，路面破损图像采集子系统，路面破损定位子系统，数据处理子系统构成的路面破损自动检测系统，根据检测路面宽度要求，选择了适当的摄像机及镜，分析了摄像机位置参数对图像采集的影响，确定了合理的摄像机安装位置，通过光电编码器控制图像采集频率，实现路面图像自动采集，同时，利用3次多项式对镜头失真引起的图像几何畸变进行校正实验，结果理想。     

小波神经网络在基于图象处理的路面破损识别中的应用

由于路面破损形式的多种多样,造成路面破损分类成为一大难题,这极大的限制了路面破损自动检测的普及和发展,使得路面破损自动检测即使在发达国家普及得也不够理想。本文主要研究基于图象子块分布特性的路面破损识别算法,对比研究了小波神经网络和传统的BP神经网络在基于图象子块分布特性的路面破损识别。仿真结果显示,小波神经网络优于传统的BP神经网络。     

高速公路路面裂缝识别算法研究

经过研究给出了不均匀光照的路面裂缝图像识别的详细算法。算法采用多窗口中值滤波进行图像平滑,既能去除图像的噪声点,又较好地保留了裂缝的边缘信息;使用背景子集图像插值校正法进行灰度校正,有效地克服了不均匀成像对后期图像分割的影响;采用otsu阈值分割、形态学去噪及连通区域标记完成裂缝图像分割;选用连通区域个数、投影特征和分布密度3个参数完成裂缝分类;最后提取裂缝长度、宽度和破损面积等裂缝参数。实验结果显示分类准确率为94%,线状裂缝长度误差均值为7.2%,宽度误差均值为11.3%,非线状裂缝的面积误差均值为9.6%,表明这一方法有效、可靠。      

基于深度学习方法的路面裂缝目标检测

公路和城市道路最主要的路面损坏类型是裂缝类病害。能否准确识别,尤其在众多路面信息图像中高效甄别各类表观病害,为路面技术状况评定、养护科学决策和路面病害处置提供基础数据,是当前领域研究的重难点。为此,对横向裂缝、纵向裂缝、斜裂缝长度类和龟裂、破损板面积类等典型裂缝类病害几何特征进行分析,确定了自动识别裂缝样本标注方法,构建了路面裂缝目标检测样本库,包含沥青裂缝长度类图像样本6 311个、龟裂面积类图像样本4 086个、水泥裂缝长度类图像样本37 945个、破碎板面积类图像样本7 310个。基于Faster-RCNN进行训练验证,开展路面裂缝目标检测并实现自动识别。利用北京市政道路2 000 km路面图像进行试验验证,并与路面裂缝Unet分割自动识别方法进行对比。试验结果表明,开展路面裂缝目标检测可通过提出的深度学习方法,有效提高召回率和准确率,其值高达85%以上,自动识别运行效率为12.3帧/s,与Unet分割自动识别方法对比更接近路面裂缝实际情况。     

基于三维激光数据的水泥路面裂缝宽度检测可靠性研究

为研究三维激光点横向间距对水泥路面裂缝宽度检测结果的可靠性，文章采用室内三维激光检测系统，获取4组激光点横向间距为0.5 mm～1.5 mm的水泥混凝土裂缝试件高程数据，并建立三维模型，识别裂缝宽度并划分为3种分级水平，分析了激光横向点间距对不同严重等级裂缝宽度检测结果的可靠性及其误差变化规律。结果表明：随着激光点间距增加，裂缝宽度检测相对误差明显增大；而当裂缝宽度不断增大时，0.5 mm间距下重复检测结果的变异系数由2.62%降低至0.22%；裂缝宽度检测的绝对误差可能会高估病害严重程度等级，影响路面破损状况评价准确性。     

基于多种算法的高速公路路面裂纹检测分析

为了提高高速公路路面裂纹检测的精确性和高效性,提出了高速公路路面裂纹检测车检测装置的设计方案。首先是通过对路面动态检测系统的设计与选型,研究设计出路面图像采集系统,然后把数据图像传递并保存在计算机中;基于多种算法进一步提取线性特征识别出裂缝目标,通过对裂缝的长度、宽度进行计算,进而求出裂缝面积等操作,得到比较满意的处理图像结果。结果表明:该装置节省人工时耗,提高了路面裂纹检测的精度和效率,改善了经济效益,可为今后的高速公路路面裂纹检测分析提供基础。     

双目视觉技术在城市道路路面裂缝检测中的应用

针对传统城市道路路面裂缝检测效率低下、成本过高等问题,提出了一套基于双目视觉与数字化图像处理的自动化检测方法。用一对CCD工业相机同时采集道路表面裂缝,再对图像进行数字二值化处理以提取裂缝特征点,根据双目视觉理论计算特征点的坐标,由此计算路面裂缝的最大宽度和最大长度,从而实现对城市道路路面裂缝的快速自动化测量。计算结果表明:被测路面裂缝的最大宽度与最大长度测量误差分别控制在10%和1%以内,符合相关技术标准要求,且检测耗时大为缩短。     

IMAGE MODELER的汽车碰撞变形区域的三维重建

汽车碰撞变形区域的测量是交通事故处理及事故再现的重要工作,利用基于图像的三维建模软件Image Modeler．可以直接通过按照一定原则拍摄的二维照片,恢复和重构三维模型,有利于提高变形车辆测量的效率和精度。文章介绍了基于二维照片的三维建模基本原理,阐述了利用该技术实现汽车碰撞变形区域三维重建的过程,实验表明,此方法能提供详细的汽车碰撞变形区域描述,对交通事故的公平处理和科学研究提供有力的参考。     

运动图像处理在车型识别中的应用

本文介绍了多品种混流机器人喷漆自动线的汽车车型识别系统的一种方法，提出了基于运动序列图像的自适应阈值判别法，利用特征匹配法解决了同种车型的图像在结构上产生局部变化的识别问题。     

汽车用摄像头系统图像质量评价体系综述

文章阐述了进行汽车用摄像头系统图像质量评价的必要性和意义,介绍了现有汽车用摄像头系统图像质量评价的国内评价体系与UN-R46/ISO 16505评价体系,指出了两体系间的异同点与优缺点,并提出了建立基于新时代下汽车用摄像头系统产品特性的图像评价体系的展望与建议。     

基于图像处理技术的表面缺陷自动检测系统的研究

开发了一种基于图像处理技术的制动阀表面缺陷自动检测系统。该系统根据功能面的特点设计了图像采集系统，综合运用了图像处理技术，使用了改进的中值滤波技术消除噪声，运用矩量不变法自动阈值分割，采用霍夫变换提取功能面，可准确判定工件的质量等级。用于生产线运行表明，该系统能够长时间稳定工作，检测结果可靠，克服了传统检测方法劳动强度大且误检率高的缺点。     

基于Image ware和UG的摩托车覆盖件曲面逆向设计

先运用Imageware软件较快的对点云进行去噪、稀疏、提取特征线等操作,然后再利用UG软件强大的曲面造型功能完成对摩托车覆盖件三维曲面的构造及与样品间精度误差的检查。Imageware软件与UG软件结合运用不但节省了设计时间,还减少了设计误差。因此,逆向设计是一项实用性很强的技术,已成为当今工业设计中一项不可或缺的技术。     

多媒体计算机序列图象运动分析系统的研究

随着计算机多媒体技术的发展，多媒体计算机序列图象运动分析系统已日趋成熟。它与摄影测量学理论相结合成为较完善的非接触动态测量系统。这种为一般工程技术人员在微机上即可进行运动过程定量分析的方法，在工程测量中具有广泛的应用前景。     

一种新型汽车行驶跑偏测试系统

汽车行驶跑偏会带来严重的后果，因此需要开发汽车行驶跑偏的测试系统。基于近景摄影技术并结合图像处理的汽车行驶跑偏测试系统是一种新型的汽车测试系统。文章介绍了系统的组成、测试原理及技术关键，并进行了误差分析。指出该测试系统采用非接触性量测手段，精度高；数字化信息，实时自动运行计算，速度快，可靠性高；对于有生产效率要求的整车生产厂，此测试系统具有广泛的使用意义。     

图像处理技术在零件表面破损检测中的应用

破损面积检测是通过图像处理中的优化算法将破损影像独立出来,将破损部分的影像二值化为黑色,其它部分为白色,通过对黑色像素点的统计计算和单位转换,得到破损部分的面积,进而作出合格与否的判断。对破损最大线性长度的检测是利用“边界扫描法”,通过沿x轴和y轴方向的扫描,找到破损边界,再根据对2组平行线所围成的矩形对角线进行计算,来确定破损部分的最大线性长度。     

无人驾驶技术中红外图像识别准确率的实验研究

在无人驾驶领域中,提升无人驾驶安全性、丰富无人驾驶适用环境是提高无人驾驶系统的自动化程度的重要研究内容。文章首先分析了对于适用不同红外波段的车载红外成像辅助设备的选择问题,基于其面对复杂环境的可用性为选择依据,得出了短波红外成像设备优良性能的结论。同时针对现有红外图像成像质量的问题,基于Matlab应用相关图像的增强算法进行图像处理,在图像清晰度方面,采用了拉普拉斯算子、中值滤波等处理方法解决相应问题并获得了改良后的图像,实现对相机输出图像的增强。     

汽车电机磁瓦缺陷图像检测技术的研究

汽车电机磁瓦的性能影响了汽车电机的使用,文章在分析磁瓦缺陷成像特点的基础上,提出了磁瓦表面缺陷在线视觉检测的新方法,一种新的纹理抑制方法,该方法可以大大提高检测精度以满足工业化生产需求,提高产品合格率和生产效率.