（廣東工業(yè)大學(xué) 廣東 510805）

1 前言

近年來(lái)國(guó)外單位在鋪面破壞上針對(duì)裂縫、坑洞識(shí)別都積極采用高科技及自動(dòng)化方式。日本、加拿大、美國(guó)等國(guó)家都發(fā)展出一套符合自己國(guó)內(nèi)自動(dòng)化鋪面裂縫、坑洞檢測(cè)系統(tǒng)。因此，如何將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于鋪面裂縫、坑洞識(shí)別系統(tǒng)，同時(shí)配合簡(jiǎn)易迅速的鋪面檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)操作程序，加速檢測(cè)人員對(duì)于鋪面破壞識(shí)別速度以便進(jìn)行實(shí)地的路面破壞調(diào)查工作成為了當(dāng)前道路鋪面破壞研究的重點(diǎn)。現(xiàn)今國(guó)內(nèi)維修道路的工作大都需要眾多人力，道路維修人員為檢測(cè)道路使用情況，必須在車(chē)流量稀少或夜晚時(shí)段進(jìn)行檢測(cè)。因此，檢測(cè)速度非常緩慢且道路上檢測(cè)非常危險(xiǎn)。使用鋪面檢測(cè)車(chē)形式來(lái)做路面檢測(cè)，不但能提高檢測(cè)效率，降低路面維修成本，讓行車(chē)更有保障。

目前鋪面表面破壞上使用圖像處理技術(shù)，主要是針對(duì)鋪面裂縫的識(shí)別，且集中于縱向裂縫、橫向裂縫、龜裂及塊狀裂縫等。過(guò)去圖像處理技術(shù)已廣泛應(yīng)用在許多專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的檢測(cè)方面。

2 系統(tǒng)框架

本系統(tǒng)建議拍攝鋪面破壞所采用圖像處理方法，借由架設(shè)于車(chē)輛后端架子上的Line Scan CCD 拍攝道路鋪面，將拍攝的圖像存儲(chǔ)在工作站硬盤(pán)中，再將圖像讀出，最后經(jīng)由本文撰寫(xiě)的鋪面破壞圖像軟件識(shí)別鋪面狀況。本文以直線(xiàn)沿著一般市區(qū)道路鋪面向前連續(xù)拍攝，獲取圖像過(guò)程屬即時(shí)拍攝方式，然后依據(jù)所拍攝的圖像作后處理的分析，其處理的圖像都屬2D 平面圖像。最后將鋪面損壞信息（裂縫、坑洞）匯整并且進(jìn)行鋪面損壞情形評(píng)估，本文圖像處理識(shí)別系統(tǒng)的工作流程如圖1 所示。

圖1 圖像處理和識(shí)別系統(tǒng)流程

本系統(tǒng)通過(guò)平均消息量（熵）的圖像處理技術(shù)應(yīng)用于鋪面裂縫、坑洞（人手孔）等識(shí)別處理，進(jìn)而提供鋪面損壞情形、長(zhǎng)度、寬度、面積、破損嚴(yán)重程度以及相關(guān)鋪面損壞信息，最后進(jìn)行PCI 指標(biāo)評(píng)分表作為判定鋪面品質(zhì)以簡(jiǎn)化人工操作上的不便，并可迅速獲得該路段的PCI 評(píng)分結(jié)果。鋪面破壞量化分為縱向裂縫、橫向裂縫、坑洞、龜裂及塊狀裂縫幾種，其分別計(jì)算縱、橫向裂縫長(zhǎng)度、坑洞面積及裂縫平均寬度的流程如下：

（1）縱向裂縫：

①細(xì)化后圖像像素（Pixels）累加。

②重建后圖像，計(jì)算其縱向剖面兩點(diǎn)之間的距離，累加所有的像素總數(shù)Pixels，并判斷其是否有交于兩點(diǎn)，除上像幅Y 軸的長(zhǎng)度。

（2）橫向裂縫：

①細(xì)化后圖像像素（Pixels）累加。

②重建后圖像計(jì)算其橫向剖面兩點(diǎn)之間的距離，累加所有的像素總數(shù)Pixels，并判斷其是否有交于兩點(diǎn)，除上像幅X 軸的長(zhǎng)度。

（3）坑洞：本文以2D 的圖像處理，故僅能計(jì)算坑洞破壞面積。

坑洞面積：計(jì)算坑洞面積的方式，本文僅計(jì)算由分割圖像矩陣所轉(zhuǎn)換出的次圖像值0 和1 像素總數(shù)，因?yàn)?（破壞部分）代表鋪面破壞的Pixels 值個(gè)數(shù)，及可求得坑洞面積。一般道路鋪面坑洞多為不規(guī)則形狀且坑洞周邊都有碎裂等情形，人工測(cè)量時(shí)必定有所誤差，若能提升測(cè)量正確率計(jì)算其圖像像素面積，便可以避免檢測(cè)人員不知如何測(cè)量的困擾。

（4）龜裂及塊狀裂縫：

欲將拍攝龜裂及塊狀裂縫的圖像進(jìn)行量化，因其破壞范圍屬區(qū)域性破壞形式，且其破壞內(nèi)容都為不規(guī)則性以及無(wú)明顯方向性，故相較于縱、橫向裂縫規(guī)則且具有方向性，其量化龜裂及塊狀裂縫等破壞長(zhǎng)度并非其重點(diǎn)的項(xiàng)目。計(jì)算重點(diǎn)在于求取破壞范圍內(nèi)各裂縫區(qū)塊的平均寬度，針對(duì)其平均寬度進(jìn)行破壞程度判別，進(jìn)而判定其嚴(yán)重等級(jí)（輕、中、重）。本文首先針對(duì)各區(qū)塊裂縫進(jìn)行分析，使用IMAQ-Particle Analysis 求算個(gè)別顆粒區(qū)塊的裂縫平均寬度，再計(jì)算所有顆粒的平均寬度，及該破壞的裂縫平均寬度。

3 系統(tǒng)驗(yàn)證

3.1 系統(tǒng)流程

圖2 為本文的程序系統(tǒng)的流程圖，本文使用Line Scan CCD 進(jìn)行路面拍攝工作，拍攝高度為2 米：以此得到最大鋪面破壞圖像面積為2048×1536（Pixels），并以60～80 公里時(shí)速拍攝道路鋪面。

圖2 程序流程圖

3.2 鋪面破壞圖像切割

本文讀取原始圖像相片的長(zhǎng)寬為多少像素后，并計(jì)算欲分割的X（Pixels）相片寬度，Y（Pixels）相片長(zhǎng)度。相片中經(jīng)過(guò)切割運(yùn)算N×N像素大小的次圖像（Sub Image），其中次圖像轉(zhuǎn)換為矩陣形式存儲(chǔ)，同時(shí)并進(jìn)行二值化的工作。

3.3 鋪面破壞圖像識(shí)別

本文使用鋪面破壞圖像識(shí)別系統(tǒng)功能中的最佳灰階門(mén)檻值（熵）選項(xiàng)，進(jìn)行圖像中各灰度值出現(xiàn)概率的計(jì)算與輸出其數(shù)據(jù)文件，針對(duì)鋪面破壞圖像物體（裂縫與坑洞）與鋪面完整部分作最佳分離門(mén)檻值。在識(shí)別過(guò)程中圖像會(huì)有噪聲與不清晰的圖像產(chǎn)生，依據(jù)濾波（Filter）、腐蝕（Erode）、擴(kuò)散（Dilate）等處理后，最后將識(shí)別圖像顯示于畫(huà)面上并且存儲(chǔ)，圖3 為鋪面破壞識(shí)別結(jié)果。

圖3 橫向裂縫鋪面破壞識(shí)別結(jié)果

3.4 鋪面破壞圖像分類(lèi)

本文進(jìn)行完圖像識(shí)別步驟后，接著執(zhí)行鋪面破壞圖像分類(lèi)程序，在分類(lèi)的過(guò)程中，加入標(biāo)簽形成標(biāo)簽圖像，同時(shí)并計(jì)算各標(biāo)簽的數(shù)量，經(jīng)過(guò)計(jì)算統(tǒng)計(jì)動(dòng)作后，在程序中進(jìn)行判斷分類(lèi)為四種形式分別為無(wú)破壞（NO Cracking）、坑洞（Pothole）、為線(xiàn)性型（Linear）、接縫型（Joint）。

3.5 細(xì)化處理

本文首先讀取重建后的次圖像矩陣，在圖像中執(zhí)行該圖像大小的循環(huán)次數(shù)，并在執(zhí)行過(guò)程中加入3×3 形式的濾波功能可提供有效的圖像識(shí)別，并進(jìn)行加總計(jì)算，將判別輸出結(jié)果存儲(chǔ)于暫存器（Buffer）中，讀取暫存器中圖像數(shù)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成完整圖像圖片，最后通過(guò)細(xì)化處理公式，將圖像骨架（Skeleton）顯示輸出。點(diǎn)選完畢后即可存儲(chǔ)細(xì)化后的鋪面破壞圖像。

3.6 鋪面破壞圖像信息

（1）首先將原始圖像轉(zhuǎn)換成矩陣形式，并計(jì)算圖像矩陣中 R，G，B 三種色彩像素值，并同時(shí)以直方圖的型式顯示其R，G，B 分布情形。

（2）執(zhí)行灰階圖像信息程序。

①首先將鋪面破壞圖像由圖像形式轉(zhuǎn)換成矩陣形式。

②采用RGB 轉(zhuǎn)換公式：Y=0.922R+0.578G+0.114B 意思就是若原圖像像素為（R，G，B），利用此轉(zhuǎn)換公式后取得適當(dāng)?shù)腨 值，該値當(dāng)作該像素的灰階值。

③將灰階值轉(zhuǎn)換成圖像形式，并經(jīng)過(guò)直方圖的表示將鋪面破壞圖像灰階值分布情形顯示出來(lái)，作為鋪面破壞圖像分布圖。

4 結(jié)論

本文的鋪面破壞圖像識(shí)別系統(tǒng)的研究，以鋪面檢測(cè)車(chē)的型式將拍攝的破壞圖像進(jìn)行分析處理，以提升人為檢測(cè)的正確率，并維護(hù)檢測(cè)人員的人身安全。此系統(tǒng)以100 米為基準(zhǔn)進(jìn)行鋪面拍攝，并以鋪面狀況指標(biāo)（PCI）評(píng)比道路品質(zhì)，迅速獲得該路段的評(píng)分結(jié)果。根據(jù)理論在進(jìn)行圖像識(shí)別過(guò)程中，識(shí)別的結(jié)果會(huì)受CCD 攝像機(jī)、拍攝的角度、高度、光源以及本身鋪面破壞條件所影響。因此，本文必須依賴(lài)提高像素量才能兼顧到精確度。