【摘要】：隨著我國(guó)公路交通的快速發(fā)展和交通車輛的日益增多,路面病害也越來越多�？硬蹫槌Ｒ姷囊环N路面病害,其嚴(yán)重影響著行車的舒適性和安全,傳統(tǒng)的坑槽修補(bǔ)工作費(fèi)時(shí)費(fèi)力,因此智能化坑槽修補(bǔ)需要被重視。噴射式路面坑槽修補(bǔ)是一種快速有效、省力低耗的技術(shù),在國(guó)內(nèi)尚未得到普及。本文采用Kinect二代的深度相機(jī)對(duì)路面坑槽進(jìn)行圖像采集,對(duì)所得到的深度圖像進(jìn)行濾波、二值化、孔洞填充、模版操作、邊界提取等操作,得到目標(biāo)坑槽修補(bǔ)區(qū)域的信息。針對(duì)深度較大的坑槽,需要對(duì)其進(jìn)行分層修補(bǔ)。通過處理后的深度圖像像素點(diǎn)的灰度值,可以提取出每個(gè)分層輪廓的邊界點(diǎn),再將其從圖像坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系下,就得到了分層輪廓的具體形狀和尺寸。通過比較不同的修補(bǔ)軌跡方式,采用算法較為簡(jiǎn)單、效果較為可靠的往返直線填充方式。為了獲得理論上的最優(yōu)軌跡,提出了修補(bǔ)質(zhì)量的預(yù)測(cè)指標(biāo)即修補(bǔ)誤差,修補(bǔ)誤差通過在修補(bǔ)時(shí)間內(nèi)噴頭的出料誤差和軌跡的遍歷率所計(jì)算出來,修補(bǔ)誤差越接近于0,理論上修補(bǔ)質(zhì)量就越好。在對(duì)分層輪廓進(jìn)行提取時(shí),可能會(huì)遇到特殊情況。當(dāng)坑槽底部有較大的凸起或凹陷時(shí),所提取的輪廓往往含有多個(gè)子輪廓,這時(shí)如果采用逐行修補(bǔ)的方式,將可能導(dǎo)致修補(bǔ)誤差較大。采用區(qū)域修補(bǔ)的方法,針對(duì)含有孔洞內(nèi)輪廓的情況,采用區(qū)域分割,將其分割為多個(gè)不含孔洞的子輪廓,針對(duì)含有多個(gè)相分離子輪廓的情況,分別在各個(gè)子輪廓內(nèi)生成軌跡,再根據(jù)距離最短原則,連接各個(gè)子輪廓內(nèi)的軌跡。該方法可以減少噴頭跨越非修補(bǔ)區(qū)域的次數(shù),軌跡填充線的數(shù)量越多,效果就越明顯。最后在試驗(yàn)平臺(tái)上用最優(yōu)軌跡和非最優(yōu)軌跡對(duì)坑槽進(jìn)行修補(bǔ),通過比較修補(bǔ)結(jié)果,驗(yàn)證了預(yù)測(cè)指標(biāo)的有效性。
【圖文】：

圖 1.1 易山重工噴補(bǔ)王國(guó)人工智能領(lǐng)域飛速發(fā)展，但機(jī)器視覺應(yīng)用于自動(dòng)化路面坑傳統(tǒng)機(jī)械行業(yè)向智能化的轉(zhuǎn)變，這些技術(shù)將逐漸應(yīng)用于實(shí)際器視覺的路面坑槽噴補(bǔ)系統(tǒng)簡(jiǎn)介[16]面坑槽修補(bǔ)方法相比，基于機(jī)器視覺的路面坑槽噴補(bǔ)系統(tǒng)可槽信息，例如路面坑槽體積、表面積、深度、輪廓等信息，的判斷，根據(jù)設(shè)定好的算法自行進(jìn)行軌跡規(guī)劃，從而準(zhǔn)確地補(bǔ)過程中，相機(jī)對(duì)坑槽進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，，獲得路面坑槽的修補(bǔ)術(shù)結(jié)合了自動(dòng)化及機(jī)器視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能化修補(bǔ)。按功能控制模塊和執(zhí)行模塊，工作流程如圖 1.2 所示。主要對(duì)坑槽進(jìn)行信息采集，并進(jìn)行數(shù)字化處理，輸出修補(bǔ)軌

4圖 1.2 基于機(jī)器視覺的瀝青坑槽噴補(bǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖論文研究?jī)?nèi)容在智能化坑槽修補(bǔ)中，如何獲取坑槽邊界信息，如何根據(jù)邊界信息自動(dòng)生成修如何獲得最優(yōu)的修補(bǔ)軌跡等都是較為關(guān)鍵的技術(shù)，這些技術(shù)都對(duì)坑槽修補(bǔ)的質(zhì)要的作用。本文主要進(jìn)行以下幾個(gè)方面的研究：1. 根據(jù) Kinect 的深度相機(jī)拍攝的深度圖像，先對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，再根據(jù)規(guī)定個(gè)修補(bǔ)分層進(jìn)行邊界提��；2. 選擇修補(bǔ)坑槽的軌跡類型，提出預(yù)測(cè)坑槽修補(bǔ)質(zhì)量的指標(biāo)，建立修補(bǔ)軌跡模型，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，當(dāng)修補(bǔ)完一層后，根據(jù)深度相機(jī)拍攝的坑槽區(qū)域的深
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U418.32;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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1 覃曉;元昌安;鄧育林;石亞冰;元建;;一種改進(jìn)的Ostu圖像分割法[J];山西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年04期

2 陳廷成;杜文正;雷玉勇;李勁松;;線切割機(jī)床數(shù)控系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;2012年11期

3 王奎;安平;張艷;程浩;張兆揚(yáng);;基于Kinect的實(shí)時(shí)深度提取與多視繪制算法[J];光電子.激光;2012年10期

4 張杲;;噴射法瀝青路面坑槽修補(bǔ)技術(shù)及應(yīng)用[J];福建建材;2011年08期

5 韓艷麗;樊利恒;翁璐;;基于形態(tài)學(xué)運(yùn)算的星圖像分割[J];海軍航空工程學(xué)院學(xué)報(bào);2010年06期

6 孫少林;馬志強(qiáng);湯偉;;灰度圖像二值化算法研究[J];價(jià)值工程;2010年05期

7 胡永彪;杜成華;李西榮;田明銳;;機(jī)器視覺技術(shù)在工程機(jī)械上的應(yīng)用[J];工程機(jī)械;2009年10期

8 梁延業(yè);;公路噴射式修補(bǔ)工藝應(yīng)用探討[J];交通標(biāo)準(zhǔn)化;2009年10期

9 張耀鋒;;我國(guó)公路工程安全管理現(xiàn)狀及對(duì)策研究[J];交通企業(yè)管理;2009年05期

10 王紅彪;;淺談機(jī)器視覺[J];自動(dòng)化博覽;2008年Z1期

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1 陳再良;圖像感興趣區(qū)域提取方法研究[D];中南大學(xué);2012年

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2 戴勇;路面坑槽修補(bǔ)智能化技術(shù)研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2017年

3 夏明棟;車身3D打印軌跡優(yōu)化研究[D];大連理工大學(xué);2016年

4 王朋輝;瀝青路面快速噴補(bǔ)技術(shù)與設(shè)備研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2014年

5 李碧春;基于視覺導(dǎo)航智能車輛設(shè)計(jì)與實(shí)踐研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2006年

本文編號(hào)：2673813