關(guān)鍵詞：路面檢測(cè),；平整度；車轍,；構(gòu)造深度,；裂縫；彎沉

０ 引 言

近年來中國現(xiàn)代化建設(shè)快速發(fā)展,，基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)規(guī)模穩(wěn)居世界前列,，尤其在公路方面，獲得了巨大的成就,。截至２０１６年底,，中國“五縱五橫”綜合運(yùn)輸大通道基本貫通，綜合交通網(wǎng)絡(luò)初步形成,。公路總里程達(dá) 到 ４６９．６ 萬 公 里,，全 國９９．９９％ 的鄉(xiāng)鎮(zhèn) 和９９．９４％的 建 制 村 通 了 公 路，高速公路里程突破１３萬公里,，躍居世界首位,。２０１６年，全社會(huì)客,、貨運(yùn)輸量分別達(dá)１９２億人次和４３３億噸,，中國成為世界上運(yùn)輸最繁忙的國家之一。公路客貨運(yùn)輸量及周轉(zhuǎn)量均居世界首 位,，高 速公路承擔(dān)了 全社會(huì)超過１／３的客運(yùn)量和１／４的貨運(yùn)量,。

隨著公路里程的不斷增加,，高速公路網(wǎng)、國省縣道路網(wǎng)和城市道路網(wǎng)迅猛發(fā)展,。為進(jìn)一步提高公路交通運(yùn)輸?shù)慕?jīng)濟(jì)社會(huì)效益,，中國在公路建設(shè)快速發(fā)展的同時(shí)，也越來越重視公路交通的運(yùn)營管理,、路面養(yǎng)護(hù)和服務(wù)水平,。公路養(yǎng)護(hù)管理工作日益重要，公路技術(shù)狀況快速檢測(cè)與評(píng)價(jià)成為道路科學(xué)養(yǎng)護(hù)工作的重中之重,。通過道路路面檢測(cè)可以獲取道路的技術(shù)特征,，進(jìn)而判斷道路的使用情況以及損壞程度，為道路建設(shè),、養(yǎng)護(hù)管理提供重要依據(jù),。公路技術(shù)狀況檢測(cè)與評(píng)價(jià)包括路面、路基,、橋隧構(gòu)造和沿線設(shè)施等四部分內(nèi)容,，其中道路路面檢測(cè)評(píng)價(jià)包括路面損壞、平整度,、車轍,、抗滑性能（構(gòu)造深度）和結(jié)構(gòu)強(qiáng)度（彎 沉）等。

如何快速,、準(zhǔn)確獲取道路路面信息成為公路養(yǎng)護(hù)管理的關(guān)鍵所在,。國內(nèi)外道路路面檢測(cè)技術(shù)的總體發(fā)展趨勢(shì)經(jīng)歷了３個(gè)階段：從傳統(tǒng)的人工檢測(cè)到半自動(dòng)化檢測(cè)，發(fā)展到無損自動(dòng)檢測(cè),。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)和半自動(dòng)檢測(cè)存在不足：工作環(huán)境惡劣,，檢測(cè)人員的人身安全得不到保證，影響交通的正常運(yùn)行,；費(fèi) 時(shí),，費(fèi)人力，效率低,，很難做到及時(shí)檢測(cè)和周期性檢測(cè),；受人為因素影響，不利于對(duì)路面損壞進(jìn)行客觀和準(zhǔn)確的評(píng)價(jià),。隨著檢測(cè)技術(shù)和信息技術(shù)快速發(fā)展,， 第３階段的無損自動(dòng)檢測(cè)主要體現(xiàn)在高速化、自動(dòng)化和智能化方面,，并且集成在多功能道路檢測(cè)車上,，能夠同時(shí)檢測(cè)路面損壞、平整度、車轍,、抗滑性能（構(gòu)造深度）和結(jié)構(gòu)強(qiáng)度（彎 沉）,，甚至能夠檢測(cè)道路線形、道路沿線設(shè)施等,。

根據(jù)道路路面不同的檢測(cè)與評(píng)價(jià)內(nèi)容,，需要采用不同的檢測(cè)技術(shù)和儀器設(shè)備。路面質(zhì)量指標(biāo)所采用的檢測(cè)技術(shù)與每年的檢測(cè)頻次,，在國家有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)如《公路技術(shù)狀況評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》（ＪＴＧ Ｈ２０—２００７）,、《公路工程質(zhì)量檢驗(yàn)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》（ＪＴＧＦ８０／１—２００４）中已做了相應(yīng)的規(guī)定。多功能道路檢測(cè)車能夠高效且準(zhǔn)確地進(jìn)行路面技術(shù)特征檢測(cè),，已廣泛運(yùn)用于高速公路,、國省縣道路及市政道路的檢測(cè)，國內(nèi)主要研制單位有長安大學(xué)道路交通智能檢測(cè)與裝備工程技術(shù)研究中心,、交通運(yùn)輸部公路科學(xué)研究院公路養(yǎng)護(hù)管理研究中心,、武漢武大卓越科技有限責(zé)任公司等，整體技術(shù)性能達(dá)到國際先進(jìn)水平,，現(xiàn)階段中國道路檢測(cè)主要以國產(chǎn)設(shè)備為主,。本文總結(jié)了路面檢測(cè)研究領(lǐng)域重要成果，結(jié)合當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀,，分析了路面損壞、平整度,、車轍,、抗滑性能（構(gòu)造深度）和結(jié)構(gòu)強(qiáng)度（彎沉）檢測(cè)技術(shù)，研究了檢測(cè)技術(shù)的現(xiàn)狀,、不足與發(fā)展方向,。

１ 路面損壞檢測(cè)技術(shù)

路面損壞檢測(cè)與評(píng)價(jià)主要內(nèi)容如下《公路技術(shù)狀況評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》（ＪＴＧ Ｈ２０—２００７）：

（１）裂縫類，如龜裂（輕,、中,、重）、塊狀裂縫（輕,、重）,、縱向裂縫（輕、重）與橫向裂縫（輕,、重）等,； 

（２）變形類，如沉陷（輕,、重）與 波浪擁包 （輕,、 重）等；

（３）松 散 類，坑 槽 與 松 散（脫 皮,、麻 面,、露 骨、剝 落）等,；

（４）其他類,，如泛油與修補(bǔ)等。

路面損壞狀況的檢測(cè)評(píng)價(jià)對(duì)于水泥混凝土路面,，其主要內(nèi)容有：

（１）裂縫類,，如縱向裂縫、橫向裂縫,、斜向裂縫,、角隅斷裂、交叉裂縫與斷裂板等,； 

（２）豎向位移類,，如沉陷與脹起等； 

（３）接縫類,，如接縫填縫料損壞,、縱向接縫張開、唧泥,、板底脫空,、錯(cuò)臺(tái)、接縫碎裂與拱起等,； 

（４）表層類,，如磨損和漏骨、紋裂,、網(wǎng)裂,、起皮與坑洞等。

在路面損壞檢測(cè)與評(píng)價(jià)中,，要求記錄損壞的類型,、大小、位置與嚴(yán)重程度等,。路面損壞檢測(cè)是一項(xiàng)檢測(cè)內(nèi)容多,、分類細(xì)、費(fèi)時(shí)費(fèi)力的檢測(cè)項(xiàng)目,。

路面損壞檢測(cè)技術(shù)總體上可以分為兩大 類：一類是以檢測(cè)路表面裂縫為目的的數(shù)字圖像檢測(cè)技術(shù),，即對(duì)路表面拍攝高清晰照片，通過圖像處理獲取路面裂縫,、泛油與修補(bǔ)等信息,；另一類是以檢測(cè)路面變形為目的的激光位移檢測(cè)技術(shù),，即檢測(cè)路表面的相對(duì)變形，通過數(shù)據(jù)處理獲得路面沉陷,、坑槽與擁包等信息,。

道路表面裂縫是道路路面結(jié)構(gòu)退化的早期跡象之一，任由裂縫持續(xù)發(fā)展將加 速路面破壞,，檢測(cè)判斷裂縫的發(fā)展程度,，是道路路面養(yǎng)護(hù)的 重 要 依 據(jù),。最早采用的裂縫檢測(cè)方法是人工檢查,，需要繪制裂縫位置圖，并記錄路面裂縫 長度,、走向與 嚴(yán)重程度等具體情況,。由于手工方法取決于檢測(cè)人員的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),，檢測(cè)結(jié)果易受人為因素影響。近年來,，基于圖像自動(dòng)識(shí)別的路面裂縫檢測(cè)成為主流路面損壞檢測(cè)方法［１］,。

在實(shí)際工作中，裂縫的快速,、準(zhǔn)確檢測(cè)與識(shí)別,，是一個(gè)難度較大、不易解決的問題,，因?yàn)椋毫芽p與路面的對(duì)比度低,，成像后裂縫不明顯；成像后裂縫的斷續(xù)程度不同,，不易準(zhǔn)確計(jì)算裂縫長度,；與裂縫相似的非裂縫陰影干擾；成像后的裂縫亮度受太陽光干擾嚴(yán)重,。為解決這些問題，國內(nèi)外學(xué)者們提出了有針對(duì)性的解決方法,，取得了比較好的效果,。

一部分學(xué)者主要研究路面裂縫的圖像處理技術(shù)，通過采用不同算法,，實(shí) 現(xiàn) 路 面裂縫的檢測(cè)和識(shí)別,；另一部分學(xué)者主要研究如何提高路面裂縫圖像的拍攝質(zhì)量、檢測(cè)和識(shí)別精度,。目前,，國內(nèi)外通過研究不同算法來實(shí)現(xiàn)路面裂縫識(shí)別的研究較多，并取得了較好的成果,，在如何提高圖像拍攝質(zhì)量與降低算法難度方面的研究較少,。在實(shí)踐工程應(yīng)用中，后者的研究更有效，適應(yīng)性更強(qiáng),。

１．１ 路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)

１．１．１ 國外路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)

從２０世紀(jì)７０年代第１輛路面損壞自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備（法國的 ＧＥＲＰＨＯ 系 統(tǒng)）［２］的 誕生到現(xiàn) 在,，國外的路面損壞自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)經(jīng)歷了四十多年的發(fā)展和更新?lián)Q代，其發(fā)展過程主要經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段,。

（１）基于攝影技術(shù)的路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)基于攝影技術(shù)的路面快速檢測(cè)設(shè)備最早起源于２０世 紀(jì)６０年 代 末 期,，由 日 本 的 ＰＡＳＣＯ 公 司 開 始研發(fā)，但最早 研 制 成 功 并 投 入 使 用 的 是 法 國 ＬＣＰＣ道路管理部門開發(fā) 的 ＧＥＲＰＨＯ 系 統(tǒng),，該 系 統(tǒng) 采 用同步攝影數(shù)據(jù)采集技術(shù)與３５ｍｍ 電影膠片,，由高速攝像機(jī)和車輛定位系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)路面損壞圖像的同步采集。路面損壞圖像膠卷經(jīng)過沖洗,，通過室內(nèi)判讀設(shè)備能再現(xiàn)路面損壞狀況,，這樣技術(shù)人員即可在實(shí)驗(yàn)室判讀各種路面病害，將判讀結(jié)果人工輸入到數(shù)據(jù)庫［３］,。法國 ＧＥＲＰＨＯ 系 統(tǒng) 的 研 制 成 功,，對(duì) 公 路養(yǎng)護(hù)歷史來說具有劃時(shí)代的意義，不但徹底改變了路面現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)主要以人工為主的狀況,，而且極大地減輕了檢測(cè)工作對(duì)交通流的影響,。但由于該系統(tǒng)只能在夜間工作，存在實(shí)驗(yàn)室后期處理工作量大,、耗時(shí)長,、檢測(cè)功能單一等缺點(diǎn)，因此,，當(dāng)時(shí)未能得到普及,。

（２）基于視頻技術(shù)的路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)

隨著視頻技術(shù)與磁帶存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，２０世紀(jì)８０年代出現(xiàn)了基于視頻技術(shù)的路面快速檢測(cè)系統(tǒng),。

該系統(tǒng)與基于攝影技術(shù)的系統(tǒng)相比,，在硬件和功能上均有較大提高，最主要的技術(shù)特點(diǎn)表現(xiàn)為：用當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的視頻技術(shù),，通過高性能的攝像機(jī)對(duì)路面損壞數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,，路面圖像全部存儲(chǔ)在錄像帶中；在路面損壞檢測(cè)的基礎(chǔ)上,，又逐漸增加了路面平整度,、車轍和前方圖像等數(shù)據(jù)的檢測(cè)功能；后期圖像數(shù)據(jù)處理軟件在功能上得到較大改進(jìn),。該類檢測(cè)設(shè)備中最具代表性的是日本的Ｋｏｍａｔｓｕ系統(tǒng),，攝像車輛兩側(cè)燈光照射路面，具有路面裂縫圖像采集功能,，將采集到數(shù)據(jù)基于信號(hào)處理器和傳感器傳輸給存儲(chǔ)設(shè)備［４］,。Ｋｏｍａｔｓｕ系統(tǒng)代表了當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的硬件技術(shù),，但是由于其不能識(shí)別裂縫的類型，而且為了控制光照條件,，只能在夜間工作,，車速必須控制在１０ｋｍ·ｈ－１內(nèi)，因此沒有得到推廣,。

（３）基于高速面陣數(shù)字相機(jī)的路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)

２０世紀(jì)９０年代中期以后,，ＣＣＤ數(shù)字成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，促進(jìn)了以低成本,、高分辨率,、高采集速率的數(shù)字相機(jī)為采集設(shè)備的路面快速檢測(cè)系統(tǒng)的誕生。這種數(shù)字相機(jī)與模擬視頻攝像機(jī)的區(qū)別是：數(shù)字相機(jī)將物體圖像的灰度或者色彩直接轉(zhuǎn)成像素矩陣形式的數(shù)據(jù),，無需經(jīng)過模擬／數(shù)字轉(zhuǎn)換,，其空間分辨率和圖像采集速率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于模擬視頻攝像機(jī)。該類系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn)：采用面陣ＣＣＤ傳感器對(duì)路面圖像進(jìn)行捕獲,，通過專用總線接口（ＣａｍｅｒａＬｉｎｋ,、千兆網(wǎng)與ＰＣＩＥ等接口）直接將圖片數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)硬盤中；采用圖像壓縮技術(shù)對(duì)采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)壓縮存儲(chǔ),，節(jié)省硬盤空間,；采用ＧＰＳ定位技術(shù)和陀螺儀慣性系統(tǒng)對(duì)路線幾何線形及橫縱坡數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；在后期數(shù)據(jù)處理過程中,，采用路面圖像預(yù)處理技術(shù),，提高了圖像數(shù)據(jù)的處理速度和準(zhǔn)確率。這一時(shí)期比較成功的商業(yè)化產(chǎn)品有加拿大ＲＯＡＤＷＡＲＥ公司開發(fā)的ＡＲＡＮ系統(tǒng),、澳大利亞ＡＲＲＢ公司開發(fā)的Ｈａｗｋｅｙｅ２０００系統(tǒng)和瑞典ＩＭＥ公司研制的ＰＡＶＵＥ系統(tǒng),。ＡＲＡＮ系統(tǒng)在ＫＯＭＡＴＳＵ系統(tǒng)基礎(chǔ)上配置了高強(qiáng)度的閃光燈，攝像車的車速可達(dá)到８０ｋｍ·ｈ－１,。ＰＡＶＵＥ系統(tǒng)的獨(dú)到之處是擁有ＩＭＥ公司自行設(shè)計(jì)的圖像處理系統(tǒng),，ＩＭＥ開發(fā)的１２個(gè)不同的ＶＭＥ芯片構(gòu)成了圖像處理系統(tǒng)的核心，全部ＰＡＶＵＥ處理系統(tǒng)包括８０個(gè)微處理器／板,，圖像處理軟件固化在硬件中以提高處理的速度,。高性能的硬件使得ＰＡＶＵＥ系統(tǒng)能在８８ｋｍ·ｈ－１的速度下以高解像度處理路面圖像，其不足是破損圖像以模擬格式存儲(chǔ)在Ｓ－ＶＨＳ磁帶上,。由于數(shù)字相機(jī)的采集速率較高，成像曝光時(shí)間短,，需增加人工照明光源（高速閃光燈或者ＬＥＤ恒光源）,，才能獲得較好的拍照效果［３］。

（４）基于高速線掃描數(shù)字相機(jī)和激光照明技術(shù)的路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)

２０００年以后,，基于高速線掃描數(shù)字相機(jī)和激光照明技術(shù)的路面快速檢測(cè)系統(tǒng)在路面損壞檢測(cè),、輔助照明與圖像識(shí)別等方面取得了巨大突破,，其主要技術(shù)特征是用攝影技術(shù)和紅外激光照明技術(shù)，使圖像質(zhì)量更加穩(wěn)定,。該類檢測(cè)系統(tǒng)中具有代表性的是加拿大ＩＮＯ公司生產(chǎn)的ＬＲＩＳ系統(tǒng)和美國ＩＣＣ公司生產(chǎn)的多功能路況檢測(cè)系統(tǒng),。ＩＮＯ公司的ＬＲＩＳ系統(tǒng)采用２部高速、高分辨率線陣相機(jī)與２套大功率線激光源,，按照交叉對(duì)稱式的光學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行同步采集,，２部線陣相機(jī)可以覆蓋近４ｍ寬的路面，在００ｋｍ·ｈ－１的工作速度下,，采集圖像的橫向最小分辨率可達(dá)０．５ｍｍ,。

（５）基于熱成像技術(shù)的路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)基于熱成像技術(shù)的路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)采用紅外熱成像相機(jī)進(jìn)行圖像采集［５］，其主要技術(shù)特征為：由于路面損壞處與完好路面相比,，反光率較小,，路面損壞處的表面溫度與完好路面溫度相差較大，２種圖像形成強(qiáng)烈的對(duì)比,；由于紅外圖像中路面紋理信息較弱,，因此，圖像處理算法相對(duì)簡單,。其缺點(diǎn)是紅外熱成像相機(jī)成本較高,，圖像采集速率和分辨率都有待提高。同時(shí)受天氣影響較大,，濕滑的路面無法進(jìn)行檢測(cè),，因此，該類系統(tǒng)目前還未得到應(yīng)用,。

（６）基于３Ｄ激光掃描技術(shù)的路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)基于３Ｄ激光掃描技術(shù)的路面檢測(cè)系統(tǒng)采用３Ｄ激光掃描技術(shù)獲取路面的細(xì)微３Ｄ輪廓［６］,，該系統(tǒng)采用線激光直射路面，用面陣相機(jī)拍攝激光線在路面上的投影,，然后通過圖像處理算法獲得路面上每一個(gè)點(diǎn)的高程差,。３Ｄ激光掃描技術(shù)的特點(diǎn)是獲得的圖像是路面的點(diǎn)云集合，不含復(fù)雜的紋理和顏色信息,，給后期的圖像處理帶來了便利,。該系統(tǒng)目前存在的問題是檢測(cè)數(shù)據(jù)量大，可靠性仍需進(jìn)一步提高,，但是代表了未來路面檢測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展方向,。

除了商業(yè)公司開發(fā)的路面快速檢測(cè)系統(tǒng)之外，國外一些大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)也紛紛開發(fā)了自己的快速路面檢測(cè)設(shè)備,。比較有代表性的有：美國阿肯色大學(xué)Ｗａｎｇ等開發(fā)的ＤＨＤＶ檢測(cè)車［７］,、德州大學(xué)奧斯汀分校Ｈｕａｎｇ等開發(fā)的ＣｒａｃｋＳｃｏｐｅ系統(tǒng)［８］與猶他州立大學(xué)Ｃｈｅｎｇ等開發(fā)的路面損壞自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)［９］。

１．１．２國內(nèi)路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)

２０世紀(jì)８０年代末期,，中國開始了大規(guī)模建設(shè)公路,，大量公路建成并通車運(yùn)營,，道路養(yǎng)護(hù)工作日益繁重。中國科研院校及技術(shù)開發(fā)公司開始自主研發(fā)路面損壞圖像檢測(cè)系統(tǒng),，經(jīng)過多年的不懈努力,，雖起步較晚，但是發(fā)展迅速,，取得了喜人的成果,。

近年來，國內(nèi)的路面損壞檢測(cè)系統(tǒng)快速發(fā)展,，并且已經(jīng)進(jìn)入商用化,，成為路面損壞檢測(cè)的主流設(shè)備。國內(nèi)主要的研制單位有長安大學(xué)道路交通智能檢測(cè)與裝備工程技術(shù)研究中心,、中公高科養(yǎng)護(hù)科技股份有限公司,、武漢武大卓越科技有限責(zé)任公司等五六家。

長安大學(xué)道路交通智能檢測(cè)與裝備工程技術(shù)研究中心,，結(jié)合西部交通建設(shè)科技項(xiàng)目的最新研究,，成功開發(fā)了ＣＴ－５０１Ａ高速激光道路檢測(cè)車［１０］。該檢測(cè)系統(tǒng)采用面陣相機(jī)采集道路圖像結(jié)合激光技術(shù),，能夠?qū)崿F(xiàn)路面平整度,、車轍、構(gòu)造深度與損壞的高精度快速檢測(cè),，在路面損壞檢測(cè)方面的突出特點(diǎn)是開發(fā)了多種照明系統(tǒng),，所拍攝的路面圖像質(zhì)量較好，為完全實(shí)現(xiàn)路面損壞的自動(dòng)識(shí)別和分類提供了基礎(chǔ),。

北京公路科學(xué)研究院下屬子公司：中公高科養(yǎng)護(hù)科技股份有限公司,，研發(fā)了路面檢測(cè)車ＣｉＣＳ，采用線陣相機(jī)采集路面圖像,，并結(jié)合結(jié)構(gòu)光照明,，能夠達(dá)到橫向３．６ｍ的檢測(cè)寬度，最高檢測(cè)精度達(dá)１ｍｍ,，最高時(shí)速達(dá)１００ｋｍ·ｈ－１,。該公司研發(fā)的路面破損處理軟件ＣｉＡＳ（ＣｒａｃｋｉｎｇｉｍａｇｅＡｎａｌｙｓｉｓＳｙｓｔｅｍ），能夠自動(dòng)處理包括裂縫,、車轍與平整度在內(nèi)的路面關(guān)鍵性指標(biāo),。

武漢武大卓越科技有限責(zé)任公司研發(fā)了ＺＯＹＯＭ－ＲＴＭ智能檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)于路面幾何性較為明顯的裂縫可以做出準(zhǔn)確的判斷,，并且能夠?qū)崿F(xiàn)路面裂縫的實(shí)時(shí)定位,，但是對(duì)于塊狀和網(wǎng)狀的裂縫識(shí)別率有待提高［１１］。

幾十年來，隨著現(xiàn)代光學(xué)技術(shù),、計(jì)算機(jī)技術(shù)及傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展，國內(nèi)大量研究者和企業(yè)將這些新技術(shù)應(yīng)用于路面破損圖像全自動(dòng)采集系統(tǒng)的研究與開發(fā)之中,，使得路面破損圖像采集技術(shù)已趨近于成熟,。一部分學(xué)者主要研究如何提高路面裂縫圖像的拍攝質(zhì)量、檢測(cè)和識(shí)別精度,，另一部分學(xué)者主要研究路面裂縫的圖像處理技術(shù),，通過采用不同算法，實(shí)現(xiàn)路面裂縫的檢測(cè)和識(shí)別,。

１．２路面損壞自動(dòng)識(shí)別算法

自２０世紀(jì)７０年代第一臺(tái)路面快速檢測(cè)系統(tǒng)誕生以來,，國內(nèi)外有關(guān)學(xué)者和研究人員就開始致力于路面裂縫圖像自動(dòng)識(shí)別算法的研究。幾十年來,，相關(guān)研究人員不斷地將數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的新技術(shù)應(yīng)用于路面裂縫的圖像增強(qiáng),、目標(biāo)分割與分類評(píng)估等各個(gè)環(huán)節(jié)之中。

１．２．１路面裂縫圖像增強(qiáng)算法

為了消除路面裂縫圖像的光照不均勻,，Ｃｈｅｎｇ等用原始路面圖像減去經(jīng)過低通濾波的模糊圖像,，得到一幅圖像差，消除了光照的緩慢變換以及道路白線標(biāo)記,、輪胎印等大面積噪聲,，同時(shí)保留了裂縫信息［１２］。Ｂｈｕｔａｎｉ等將模糊理論應(yīng)用于路面圖像檢測(cè)中,，提出了基于模糊理論的路面裂縫圖像增強(qiáng)方法［１３］,，試驗(yàn)證明該方法有一定的可行性；劉玉臣等提出了一種基于模糊理論的圖像增強(qiáng)方法,，將破損圖像運(yùn)用Ｚ函數(shù)進(jìn)行模糊化處理,，再運(yùn)用中值濾波消除噪聲平滑圖像［１４］。試驗(yàn)結(jié)果表明：該算法不用其他的外部參數(shù),，僅需用圖像像素來進(jìn)行運(yùn)算,，雖然會(huì)增加一些野點(diǎn)，但是可以通過一定的算法來消除,，這樣在后來的圖像分割及識(shí)別中,，會(huì)取得很好的效果。唐磊等提出了一種將Ｐ－Ｍ方程,、Ｓｈｏｃｋ濾波器和相干增強(qiáng)擴(kuò)散３種基本模型加以融合的方法,，首先分析了相干增強(qiáng)擴(kuò)散中擴(kuò)散速度與局部結(jié)構(gòu)一致性強(qiáng)弱的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并在假設(shè)圖像不含噪聲的基礎(chǔ)上,，設(shè)計(jì)了以梯度和局部結(jié)構(gòu)一致性強(qiáng)弱作為參數(shù)的權(quán)函數(shù),，用來對(duì)３種基本模型進(jìn)行加權(quán)融合，然后根據(jù)路面圖像中的噪聲及裂縫信息的特點(diǎn),，通過對(duì)基本模型和權(quán)函數(shù)的改進(jìn)來對(duì)無噪模型進(jìn)行推廣,，使之適合于處理復(fù)雜的路面圖像,，另外對(duì)模型中涉及到的一些主要參數(shù)也進(jìn)行了詳細(xì)的討論［１５］。理論分析和試驗(yàn)結(jié)果表明,，該新算法在路面圖像的去噪,、裂縫邊緣銳化和增強(qiáng)裂縫的流式結(jié)構(gòu)等方面均可取得良好的效果，但其中的幾個(gè)重要參數(shù)無法適應(yīng)各種路面條件,，需要進(jìn)一步改進(jìn)以提高通用性,。Ｚｕｏ等提出將小波包引入到路面圖像降噪中的方法［１６］，該算法將路面圖像分解后,，在每一級(jí)尺度上進(jìn)行降噪處理,。

Ｚｈａｎｇ等將多尺度幾何分析技術(shù)用于路面損壞圖像的增強(qiáng)，提出了一種自動(dòng)脊波圖像增強(qiáng)算法,，首先對(duì)圖像進(jìn)行Ｒｉｄｇｅｌｅｔ變換,，然后采用模糊熵和模糊散度對(duì)變換后的高頻系數(shù)進(jìn)行拉伸，最后通過Ｒｉｄｇｅｌｅｔ逆變換得到增強(qiáng)后的圖像［１７］,。王興建等為了去除路面裂縫檢測(cè)中的各種噪聲,，在分析對(duì)比了目前常用去噪模型優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)路面圖像中的噪聲及裂縫信息的特點(diǎn),，結(jié)合已有去噪算法的優(yōu)點(diǎn),，提出了一種新的基于路面裂縫檢測(cè)的多級(jí)去噪模型，整個(gè)去噪模型包括灰度去噪模型,、空間濾波去噪模型,、裂縫特征去噪模型與幾何特征去噪模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,，該模型在路面圖像的去噪,、裂縫信息提取等方面有一定改進(jìn)，但是模型的參數(shù)不具備通用性［１８］,。李清泉等為解決路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)在不同光照條件下裂縫識(shí)別可靠性問題,，研究了一種基于圖像自動(dòng)勻光的路面裂縫圖像分析方法。該方法首先對(duì)基于面陣ＣＣＤ相機(jī)圖像裂縫檢測(cè)存在的問題進(jìn)行分析,，提出采用圖像自動(dòng)勻光技術(shù)解決不同光照條件下圖像一致性輸入問題,；其次，設(shè)計(jì)了一種基于自動(dòng)電子印相機(jī)原理的路面圖像快速勻光算法,，提出了一種實(shí)用的路面裂縫圖像處理策略并設(shè)計(jì)了路面裂縫圖像處理流程,；最后，對(duì)一組由面陣ＣＣＤ相機(jī)獲取的路面圖像按照該方法進(jìn)行路面裂縫檢測(cè)試驗(yàn),，驗(yàn)證了基于圖像自動(dòng)勻光的路面裂縫圖像分析技術(shù)的合理性和實(shí)用性［１９］,。

１．２．２路面裂縫圖像分割算法

近年來，針對(duì)路面算法的研究主要集中在對(duì)各種裂縫特征的提取，對(duì)于目標(biāo)特征的分割優(yōu)劣直接影響到檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性,。許多學(xué)者提出了各種形式的算法,，主要有基于閾值的分割算法、基于邊緣檢測(cè)的分割算法,、基于多尺度的分割算法,、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法等。

閾值分割比較簡單,，易操作，即設(shè)定一個(gè)閾值,，以這個(gè)閾值對(duì)圖像進(jìn)行分割,，但是怎樣準(zhǔn)確設(shè)定這一閾值，及其對(duì)于不同的圖像的適用性等方面還是存在很多問題,。Ｋｉｒｓｃｈｋｅ等提出了基于灰度直方圖的圖像閾值分割方法［２０］,，將圖像劃分成了多個(gè)子塊，由子塊的灰度直方圖來確定裂縫,，但是對(duì)于微小裂縫識(shí)別效果不佳,。

Ｔａｎａｋａ等利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的幾種算子對(duì)路面裂縫進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)于微小裂縫而言,，該方法不太適應(yīng)［２１］,。閆茂德等提出了一種新的基于形態(tài)學(xué)的檢測(cè)方法。利用設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波去噪,，再結(jié)合形態(tài)學(xué)算子邊緣檢測(cè),，彌合了裂縫空隙，取得了較好的檢測(cè)效果［２２］,。Ｏｌｉｖｅｉｒａ等利用形態(tài)學(xué)進(jìn)行濾波預(yù)處理,，用圖像的熵和動(dòng)態(tài)閾值分割來識(shí)別路面裂縫［２３］。

Ｃｈｅｎｇ等提出了一種基于模糊集理論的路面裂縫圖像閾值分割算法,，首先采用一個(gè)鈍化掩模算子對(duì)原始圖像進(jìn)行模糊化,，得到一幅低通濾波圖像；然后用原始圖像減去掩模圖像得到一幅差分圖像,；最后通過模糊集理論得到一個(gè)全局閾值,，并將差分圖像進(jìn)行二值化，但是該方法無法檢測(cè)細(xì)微裂縫,，并且耗時(shí)較長［２４］,。Ｃｈｅｎｇ等提出了一種基于減少樣本空間和插值的實(shí)時(shí)閾值分割算法，基本思路是路面圖像的分割閾值與像素灰度的均值和方差明顯相關(guān),，該算法首先建立一個(gè)巨大的樣本空間,，通過去掉相似樣本，減小樣本空間可以提高算法的實(shí)時(shí)性。但是該算法僅通過像素灰度的均值和方差來確定閾值,，未考慮裂縫的空間分布特性,，其漏檢率和誤檢率都很高［２５］。

李清泉等針對(duì)路面影像由于各種陰影,、路面紋理結(jié)構(gòu)不一致,、路面反光強(qiáng)度不一致等多種因素以及路面影像中一般裂縫所具有的性質(zhì)，提出了基于多尺度空間模型和鄰域差分直方圖的方法來分割裂縫影像,，其中多尺度空間模型的應(yīng)用有效地降低了裂縫檢測(cè)的時(shí)間復(fù)雜度,，鄰域差分直方圖方法可以從復(fù)雜的路面背景中檢測(cè)出細(xì)小的裂縫；最后從一般幾何圖形出發(fā),，結(jié)合裂縫本身的特點(diǎn),，提出了便于裂縫分類的裂縫幾何矢量點(diǎn)、線,、面三大類幾何特征,，并用相應(yīng)的方法從邊緣矢量中提取出各幾何參數(shù)，從而為后續(xù)的路面裂縫的分類系統(tǒng)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)［２６］,。孫波成等采用最大類間,、類內(nèi)距離準(zhǔn)則對(duì)圖像進(jìn)行閾值分割，提取圖像上的裂縫特征［２７］,。這２種方法從分割結(jié)果看,，還存在一些孤立的噪點(diǎn)，并且裂縫邊緣之間存在斷續(xù)情況,。

傳統(tǒng)的基于邊緣檢測(cè)的算子有Ｒｏｂｅｒｔ算子,、Ｓｏｂｅｌ算子、Ｐｒｅｗｉｉｔ算子與ＬＯＧ算子,，而近年來的Ｃａｎｎｙ算子被廣大學(xué)者認(rèn)為具有最好的邊緣檢測(cè)效果,，該算子先對(duì)圖像作高斯濾波，再對(duì)圖像做卷積操作,，最后通過兩個(gè)高低閾值來實(shí)現(xiàn)非極大值抑制,，完成邊緣的連接和提取。

Ｈｕａｎｇ等提出了一種基于ＧＣＡ的邊緣檢測(cè)算法,，將路面圖像劃分為若干個(gè)８×８的網(wǎng)格,，通過檢測(cè)這些網(wǎng)格邊界上是否存在明顯“波谷”來判別這些網(wǎng)格內(nèi)是否含有裂縫，若存在明顯“波谷”,，則以邊界上的最小灰度值作為種子點(diǎn),，然后通過對(duì)這些種子點(diǎn)進(jìn)行校驗(yàn)和跟蹤，得到最終的裂縫［２８］,。Ｓｏｒｎｃｈａｒｅａｎ等采用雙ＧＣＡ鏈對(duì)Ｈｕａｎｇ等的算法進(jìn)行了改進(jìn),，能較好地消除陰影造成的影響,，難點(diǎn)在于不易確定網(wǎng)格上是否存在“波谷”［２９］。

唐磊等將二維平面圖像映射到三維空間曲面,，使得在二維平面中難以描述的裂縫信息在三維曲面中能通過一條狹長的“山谷”來準(zhǔn)確地描述,，通過分析三維曲面中“山谷”的曲率特征，采用基于微分幾何的空間檢測(cè)算子準(zhǔn)確提取曲面中的“山谷”,，并映射到二維圖像平面中作為裂縫點(diǎn),，該算法不適合細(xì)微裂縫的檢測(cè)［３０］。

路面圖像中裂縫的特征是具有不同尺度的,，對(duì)于采用同一尺度的分析方法難以適應(yīng)各種裂縫,。小波分析和后小波分析在圖像處理領(lǐng)域得到了廣泛研究，主要包括脊波,、曲線波,、子束波、輪廓波,、方向波與剪切波等［３１］。

王剛等在脊波分析Ｒｉｄｇｅｌｅｔ的框架下,，提出了一種結(jié)合二進(jìn)小波變換的局部脊波變換提取圖像中的局部線性特征的新型算法,，應(yīng)用在含有線性裂縫的高速路面，通過尋找奇異點(diǎn)來得到裂縫的位置及寬度,，且具有較高的幾何逼近程度及信噪比,，基于多尺度的方法仍然存在算法復(fù)雜、通用性不高等問題［３２］,。

１．２．３路面裂縫自動(dòng)識(shí)別算法

目前,，路面損壞圖像自動(dòng)識(shí)別算法適應(yīng)性和通用性較差，同時(shí)路面損壞的分類和評(píng)估算法進(jìn)展不大,，主要是因?yàn)槿狈y(tǒng)一路面圖像測(cè)試樣本和統(tǒng)一的算法評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),。

Ｃｈｕａ等提出了一種基于不變矩和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面裂縫分類算法，將路面圖像二值化后,，計(jì)算圖像的Ｈｕ矩,、Ｂａｍｉｅｈ矩與Ｚｅｍｉｋｅ矩等１８?jìng)€(gè)矩變量作為多層感知器的輸入，通過訓(xùn)練和測(cè)試,，可以到達(dá)１００％的分類精度,，但具有較高的復(fù)雜度［３３］。

Ｌｅｅ等研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面裂縫自動(dòng)分類,，提出３種路面裂縫自動(dòng)分類算法,，即基于圖像灰度、基于直方圖與基于近鄰點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,，研究結(jié)果顯示：基于近鄰點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)常見的路面病害類型的分類效果最好［３４］,。

肖旺新等在破損密度因子算法的基礎(chǔ)上,，進(jìn)一步設(shè)計(jì)出了混合密度因子，得到一種基于圖像子塊分布特征的路面損壞識(shí)別算法,，通過仿真,，驗(yàn)證了其對(duì)常見的５種路面損壞類型進(jìn)行分類的可行性［３５］。

丁愛玲等提出了基于支持向量機(jī)的分類算法,，試驗(yàn)證明這種算法較傳統(tǒng)基于小波的算法具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確率［３６］,。

Ｏｌｉｖｅｉｒａ等提出了一種對(duì)圖像訓(xùn)練的方法，設(shè)計(jì)了分類器,，對(duì)各種路面進(jìn)行分類識(shí)別［３７］,。

李清泉等在路面圖像二值化基礎(chǔ)上，根據(jù)子塊加權(quán)方法進(jìn)行加權(quán)子塊化,，同時(shí)兼顧噪聲子塊及鄰域破損密度,，利用高斯加權(quán)卷積核計(jì)算各破損子塊的加權(quán)破損量，最后累計(jì)加權(quán)破損量與所有子塊的比率作為該路面圖像的破損指數(shù)［３８］,。

在利用圖像處理算法識(shí)別路面裂縫識(shí)別研究方面,，Ｔａｌａｂ等提出了一種基于圖像處理方法檢測(cè)路面裂縫的方法［３９］，該方法包括３個(gè)步驟：第１步,，將圖像變?yōu)榛叶葓D像并提取圖像的邊緣,；第２步，在二值圖像中使用適當(dāng)?shù)拈撝?，并將所有像素分類為兩部分,，即背景和前景，并且在過濾區(qū)域之后獲得所需區(qū)域,，如果小于特定數(shù)量則返回區(qū)域,；第３步，用Ｓｏｂｅｌ濾波去除殘余噪聲后,，用Ｏｔｓｕ法檢測(cè)主要裂縫,。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠清晰準(zhǔn)確地檢測(cè)圖像中的裂縫。

Zｏｕ等開發(fā)了路面圖像的陰影去除算法,，在保留裂縫的同時(shí)去除路面陰影,，利用張量投票法建立裂縫概率圖，增強(qiáng)裂縫片段的接近性和曲線連續(xù)性,。從裂縫概率圖中抽取一組裂縫種子,，用圖模型表示這些種子，從該圖中導(dǎo)出最小生成樹,，并進(jìn)行遞歸樹邊修剪以確定所需的裂縫,。運(yùn)用這種自動(dòng)檢測(cè)方法對(duì)２０６個(gè)真實(shí)路面圖像集進(jìn)行了評(píng)價(jià)，試驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法具有很好的性能［４０］,。

Ｓａｌｍａｎ等提出一種基于Ｇａｂｏｒ?yàn)V波器的路面裂縫圖像自動(dòng)檢測(cè)方法,，使用Ｇａｂｏｒ?yàn)V波器，并包含多取向過濾器,，數(shù)字取向與Ｇａｂｏｒ過濾器的應(yīng)用場(chǎng)景有關(guān),，生成Ｇａｂｏｒ核的主要參數(shù)是預(yù)定義的，并通過大量的試驗(yàn)獲得,；將給定方向的Ｇａｂｏｒ?yàn)V波器與輸入的預(yù)處理圖像進(jìn)行卷積,，卷積完成之后，內(nèi)核響應(yīng)的真實(shí)分量被閾值化以產(chǎn)生二進(jìn)制輸出圖像,，由不同方向的濾波器產(chǎn)生的二值圖像通過組合以產(chǎn)生包含檢測(cè)到的裂縫段的輸出圖像［４１］,。

Ｓｏｎｇ等提出了一種基于分?jǐn)?shù)微積分的脊邊緣檢測(cè)方法和二值圖像上的雙閾值檢測(cè)方法的路面裂縫檢測(cè)算法［４２］。首先,，利用圖像數(shù)據(jù)的多尺度縮小來縮小原始圖像以消除噪聲,，不僅能夠平滑圖像，而且能夠增強(qiáng)裂縫,；然后,，利用灰度圖像中分?jǐn)?shù)階微分的脊邊檢測(cè)提取主裂縫；隨后,，應(yīng)用短線和長線閾值進(jìn)一步處理所得到的二值圖像,，以消除用于獲得粗糙裂縫段的短曲線和噪聲；最后,，連接裂縫中的縫隙與人工智能程序的曲線連接功能。試驗(yàn)表明,，該路面裂縫圖像算法具有抗噪聲,，定位準(zhǔn)確，精度高的優(yōu)點(diǎn),，可以準(zhǔn)確定位和檢測(cè)其他傳統(tǒng)算法難以識(shí)別的細(xì)小裂縫,。

張德津等在觀察大量實(shí)際工程路面圖像基礎(chǔ)上，對(duì)路面裂縫特征進(jìn)行全新定義,，提出了一種基于空間聚集特征的瀝青路面裂縫檢測(cè)方法,，參考裂縫的空間分布、灰度與幾何等特征,，以子塊圖像為處理單元,，采用逐步求精的策略對(duì)子塊圖像進(jìn)行分割，快速定位空間聚集區(qū)域,，再對(duì)聚集區(qū)域進(jìn)行評(píng)估得到置信度高的裂縫候選區(qū)域,；最后以裂縫候選區(qū)域?yàn)榉N子區(qū)域，在準(zhǔn)確估算裂縫發(fā)展趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,，結(jié)合裂縫片段聚集及相似性等特性,，在去除噪聲的同時(shí)合并連接斷裂的裂縫,，實(shí)現(xiàn)了裂縫區(qū)域較為完整的檢測(cè)。通過測(cè)試多路況,、多采集環(huán)境下的大量樣本,，并采用不同的方法對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果顯示此算法對(duì)不同類型路面圖像中具有不同特征的裂縫區(qū)域均具有良好的檢測(cè)性能,，裂縫定位準(zhǔn)確性達(dá)到９５％以上,，裂縫區(qū)域檢測(cè)的完整性達(dá)到９０％以上［４３］。

除了基于二維圖像的檢測(cè)方法外,，近年來基于三維的方法也越來越多地受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注,，并且在此基礎(chǔ)上也提出了一系列的方法。Ｒａｂａｈ等從激光掃描測(cè)量中獲得的數(shù)據(jù)提出了一種自動(dòng)混凝土裂縫檢測(cè)方法,，通過地面激光掃描儀點(diǎn)云和相應(yīng)的照相機(jī)圖像的混合處理獲取裂縫［４４］,。

Ｃｈｏｉ等利用激光掃描儀測(cè)量創(chuàng)建道路三維數(shù)字表面模型，給出了基于光切面方法的道路表面裂縫自動(dòng)檢測(cè)方法,。為了從圖像數(shù)據(jù)中檢測(cè)裂縫,，將背景減除法（滾球背景減法算法）應(yīng)用于漸變的背景噪聲數(shù)據(jù)中，明顯降低數(shù)據(jù)中存在的高度（深度）差異影響,，通過圖像分割,、處理，獲得數(shù)據(jù)庫中的裂縫深度與長度等幾何屬性［４５］,。

Ｌｉ等提出了一種基于二維（２Ｄ）經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（ＥＭＤ）算法的三維（３Ｄ）路面檢測(cè)方法,，即非參數(shù)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的篩選方法，能夠檢測(cè)路面開裂而不需要復(fù)雜的卷積過程,。這種方法首先將路面裂縫數(shù)據(jù)分解為子模型函數(shù)（ＩＭＦｓ）,，它是具有定義好的瞬時(shí)頻率的單分量函數(shù)，將二維ＥＭＤ擴(kuò)展到三維路面數(shù)據(jù)的分析中,；通過將雙相標(biāo)準(zhǔn)差與基于結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)學(xué)算法相結(jié)合,，從原始采集的３Ｄ路面數(shù)據(jù)中消除了隨機(jī)噪聲；然后使用ＥＭＤ方法提取主裂縫,，對(duì)路面圖像進(jìn)行二值化處理,；最后，結(jié)合區(qū)域生長法和二值化圖像的形態(tài)學(xué)方法提取路面裂縫［４６］,。

Ｚｈａｎｇ等提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）的高效體系結(jié)構(gòu)ＣｒａｃｋＮｅｔ,，用于三維瀝青路面的自動(dòng)化路面裂縫檢測(cè)［４７］。與常用的ＣＮＮ不同,，ＣｒａｃｋＮｅｔ沒有縮小任何前一層輸出的池層,，從根本上可以確保像素完美的準(zhǔn)確性，并且使用新開發(fā)的不變圖像寬度和高度的技術(shù),。ＣｒａｃｋＮｅｔ由５層組成,，包含超過一百萬個(gè)在學(xué)習(xí)過程中受過訓(xùn)練的參數(shù),；輸入數(shù)據(jù)是由特征提取器提出的各種方向、寬度和長度的線濾波器生成的特征圖,；輸出數(shù)據(jù)是所有像素的預(yù)測(cè)類別分?jǐn)?shù)的集合,；隱藏層是卷積層和完全連接層。道路試驗(yàn)結(jié)果表明：ＣｒａｃｋＮｅｔ可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)高精度（９０．１３％）,，回調(diào)（８７．６３％）和Ｆ測(cè)量（８８．８６％）,。與最近開發(fā)的基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和成像算法的裂縫檢測(cè)方法相比，ＣｒａｃｋＮｅｔ在Ｆ－Ｍｅａｓｕｒｅ方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法,。

１．３提高拍攝質(zhì)量的裝置與方法

在提高路面裂縫圖像的拍攝質(zhì)量方面,，宋宏勛等發(fā)明了一種路面檢測(cè)頻閃照明裝置，該裝置具有一個(gè)通過上,、下部調(diào)節(jié)鉸鏈支撐件,，安裝在檢測(cè)車后端接板上的燈架底板，在燈架底板上安裝有一個(gè)傾斜燈架,，在燈架內(nèi)沿斜向緊鄰并排設(shè)置有２個(gè)拋物面槽型反光罩,，在兩反光罩內(nèi)槽面的頂部設(shè)置有一支或多支可向斜下方投射照明的閃光燈管。當(dāng)采用該頻閃照明裝置照明時(shí),，在電氣控制系統(tǒng)啟動(dòng)后,，燈架內(nèi)閃光燈管發(fā)出的直射光以及經(jīng)反光罩反射的光照射在物面上，形成高亮度光面,，并且通過燈架上的上,、下部調(diào)節(jié)鉸鏈支撐件使其燈體的傾角及上下位置等均可調(diào)節(jié)，通過控制電路可使該裝置滿足不同照明亮度與不同照明系統(tǒng)安裝結(jié)構(gòu)的要求,。

宋宏勛等提出了一種路面檢測(cè)ＬＥＤ燈聚光照明裝置,，具有一個(gè)通過上調(diào)節(jié)支撐螺桿和下連接架鉸鏈安裝在固定架板上的傾斜凹面腔燈架，在燈架的內(nèi)腔表面通過鋁基固定板裝有多列ＬＥＤ燈排,，在每列ＬＥＤ燈排的前方均設(shè)有一個(gè)前后位置及方向可調(diào)的柱面鏡，由各列ＬＥＤ燈排發(fā)出的光線經(jīng)可調(diào)向柱面鏡后在線陣相機(jī)拍攝位置處聚焦為一條亮帶,。采用該ＬＥＤ光源做路面檢測(cè)線陣相機(jī)照明時(shí),，在電氣控制系統(tǒng)啟動(dòng)后，多個(gè)ＬＥＤ燈發(fā)出的光經(jīng)可調(diào)柱面鏡后聚焦在物面上形成一條高亮度光帶,，通過調(diào)節(jié)燈排數(shù)列,、聚焦距離和照射傾斜角，可使該裝置滿足不同亮度照明的要求,。

在獲取高質(zhì)量路面裂縫圖像的前提下,，宋宏勛等提出了一種基于雙相機(jī)立體攝影測(cè)量的路面裂縫識(shí)別方法，運(yùn)用２部面陣相機(jī),，１部垂直拍攝,，１部傾斜拍攝,，對(duì)路面同一物點(diǎn)建立２部相機(jī)之間的映射關(guān)系。利用映射關(guān)系,，計(jì)算出傾斜拍攝圖像變換后的圖像,，將變換后的圖像與垂直拍攝的圖像進(jìn)行運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)路面裂縫的快速分割與識(shí)別［４８］,。

１．４路面損壞激光位移檢測(cè)技術(shù)

路面變形類病害檢測(cè)內(nèi)容,，除了路面平整度、車轍以外,，還包括路表面上的各種高低不平現(xiàn)象,，如瀝青路面的沉陷、波浪,、擁包,、搓板與凍脹等，水泥混凝土路面的沉陷,、脹起,、錯(cuò)臺(tái)與拱起等。主要采用三米直尺現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè),，目視查看,，測(cè)量記錄損壞的長度、寬度,、位置與類型等,，先進(jìn)的路面變形類病害檢測(cè)方法主要是采用圖像分析和激光位移傳感技術(shù)。對(duì)于采用多點(diǎn)激光位移傳感器檢測(cè)車轍的方法,，應(yīng)增加橫斷面上的激光位移傳感器數(shù)量,，使其達(dá)到２０個(gè)以上，增加行駛方向上的縱向采樣密度,，使其達(dá)到采樣間距小于０．２ｍ,，通過三維數(shù)字化處理方法獲得路面的三維面形，進(jìn)而分析路面變形等損壞指標(biāo),。對(duì)于采用線激光束和數(shù)字圖像檢測(cè)車轍的方法,，增加行駛方向上的縱向采樣密度，使其達(dá)到采樣間距小于０.２ｍ,，即提高數(shù)字拍攝相機(jī)的拍攝頻率（達(dá)到每秒２００幀以上）,。

綜上所述，目前路面損壞檢測(cè)主要采用數(shù)字圖像方法,，基本實(shí)現(xiàn)了路面裂縫的自動(dòng)化檢測(cè),，但是由于道路情況的復(fù)雜性，對(duì)裂縫的自動(dòng)識(shí)別精確度因路而異，通用性不強(qiáng),，同時(shí)對(duì)除裂縫外的路面損壞的識(shí)別技術(shù)還有待發(fā)展,，因此，減小太陽光等干擾,，提高圖像拍攝質(zhì)量,、裂縫損壞自動(dòng)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和通用性，其他路面損壞類型的自動(dòng)檢測(cè)是今后道路路面檢測(cè)發(fā)展的重點(diǎn),。

２路面平整度檢測(cè)技術(shù)

對(duì)于路面平整度檢測(cè)與評(píng)價(jià),，國內(nèi)采用的主要檢測(cè)儀器是三米直尺（主要用于路面施工質(zhì)量的監(jiān)控）、顛簸累積儀與激光路面平整度儀等,。平整度檢測(cè)技術(shù)需解決的技術(shù)問題如下：

（１）國內(nèi)外情況：國內(nèi)外目前遇到的最大技術(shù)難點(diǎn)是如何適應(yīng)低速或隨時(shí)停車檢測(cè),，如何滿足城市道路十字路口檢測(cè)需要經(jīng)常停車的問題；

（２）國內(nèi)特殊情況：國內(nèi)激光平整度檢測(cè)產(chǎn)品的生產(chǎn)廠家,，其采用的激光位移傳感器基本上是引進(jìn)的,，因此，對(duì)于中國的激光路面平整度檢測(cè)技術(shù),，最關(guān)鍵的問題是盡早研究開發(fā)自主的可用于路面平整度檢測(cè)激光位移傳感器,。

路面平整度指的是道路縱斷面豎直方向高低變化量，反映路面縱斷面剖面曲線的平整性,。當(dāng)路面縱斷面剖面曲線相對(duì)平滑時(shí),，則表示路面相對(duì)平整，平整度相對(duì)較好,，反之則表示平整度相對(duì)較差,。路面平整度是路面施工、驗(yàn)收及養(yǎng)護(hù)管理評(píng)價(jià)中的一個(gè)重要指標(biāo),，其快速高精度檢測(cè)成為研究的重點(diǎn),。路面平整度的檢測(cè)可分為斷面類和響應(yīng)類。

２．１斷面類檢測(cè)技術(shù)

斷面類平整度檢測(cè)以路面縱斷面檢測(cè)為基礎(chǔ),，利用獲取道路路面縱斷面進(jìn)行各種評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算,。目前，路面平整度檢測(cè)主要以國際平整度指數(shù)ＩＲＩ為評(píng)價(jià)指標(biāo),。道路縱斷面的獲取方法有水準(zhǔn)儀高程法和手推斷面儀等,，但是由于效率低，逐步被高效的激光路面平整度儀所替代,。在縱斷面快速檢測(cè)方面，常用的方法是借助于安裝在檢測(cè)平臺(tái)上的激光位移傳感器獲取平臺(tái)到路面的豎向距離,，利用平臺(tái)上的加速度傳感器信號(hào)的兩次積分獲得平臺(tái)的振動(dòng)量,，采用兩者之差來獲取路面的縱斷面。該方法的核心是如何精確實(shí)現(xiàn)加速度的２次積分,。王建鋒等提出了利用加速度通過頻域－時(shí)域混合積分法精確測(cè)量動(dòng)位移的方法［４９］,，克服了傳統(tǒng)的時(shí)域內(nèi)２次積分會(huì)產(chǎn)生較大累積誤差與頻域內(nèi)２次積分產(chǎn)生較大低頻誤差的弊端,，實(shí)現(xiàn)了道路縱斷面的精確檢測(cè)［５０］。

吳秉軍等提出了一種基于路面高程自動(dòng)測(cè)量的全斷面平整度計(jì)算方法［５１］,，采用自動(dòng)跟蹤全站儀,、激光測(cè)距傳感器與傾角儀等，實(shí)時(shí)獲取道路全斷面高程坐標(biāo),；采用Ｋｒｉｇｉｎｇ插值法對(duì)離散測(cè)量點(diǎn)高程進(jìn)行全斷面插值生成路面高程云圖,，獲取道路任意縱斷面的高程值，進(jìn)而計(jì)算任意縱斷面的國際平整度指數(shù)ＩＲＩ,。但是,，該檢測(cè)平臺(tái)小車檢測(cè)效率低，不適用于長距離路段檢測(cè),。

王建鋒等提出了一種基于陣列信號(hào)分析原理的激光路面平整度檢測(cè)方法［５２］,，利用陣列信號(hào)處理方法，將路面信號(hào)轉(zhuǎn)化為陣列信號(hào)源個(gè)數(shù)的估計(jì),，將激光檢測(cè)系統(tǒng)相對(duì)于路面的運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為陣列信號(hào)波達(dá)方向的估計(jì),，將多傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)共同信息的提取轉(zhuǎn)化為陣列信號(hào)中多信號(hào)權(quán)向量的加權(quán)處理，利用最佳權(quán)向量重構(gòu)出路面斷面形狀,。試驗(yàn)證明該方法為路面平整度檢測(cè)設(shè)備的改進(jìn)提供一種新方法,。

Ｄｕ提出了一種路面平整度測(cè)量系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊,、車載終端和信息平臺(tái),，該系統(tǒng)利用Ｚｉｇ－Ｂｅｅ和３Ｇ模塊傳輸數(shù)據(jù)并在各個(gè)組件之間構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，采用Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ－ＩＲＩＭｏｄｅｌ模型計(jì)算ＩＲＩ,，采用基于ＧＰＳ的算法對(duì)實(shí)測(cè)道路進(jìn)行分段,，每段長度為１ｋｍ。結(jié)果保存在Ｏｒａｃｌｅ數(shù)據(jù)庫中,，顯示在數(shù)字地圖上,，并提供給移動(dòng)終端［５３］。

毛慶洲等提出了一種基于小波變換的路面平整度檢測(cè)方法,，首先利用輪編碼器信號(hào)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段,，然后充分利用各子數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，自適應(yīng)地選擇不同分解層的小波變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,，提取有效的振動(dòng)位移值來補(bǔ)償激光位移傳感器檢測(cè)距離,，得到完整的路面相對(duì)高程數(shù)據(jù)，最后計(jì)算路面國際平整度指數(shù)ＩＲＩ,，在不同的速度和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下具有良好的適應(yīng)性［５４］,。

２．２響應(yīng)類檢測(cè)技術(shù)

該類檢測(cè)方法需要建立檢測(cè)量與ＩＲＩ之間的相關(guān)關(guān)系。王建鋒等研究了國際平整度指數(shù)ＩＲＩ的計(jì)算模型和求解方法，找出了影響ＩＲＩ精度的主要因素,，利用數(shù)值模擬定量分析了位移傳感器精度,、數(shù)據(jù)采樣間隔、評(píng)價(jià)距離,、檢測(cè)方向和檢測(cè)車速等對(duì)ＩＲＩ的影響［５５］,。通過提高位移傳感器精度與減少數(shù)據(jù)采樣間隔可以提高ＩＲＩ的測(cè)量精度。

Ｄｕ提出了一種具有Ｚ軸加速度計(jì)和ＧＰＳ裝置的測(cè)量系統(tǒng),，建立了基于回歸分析的ＩＲＩ估算模型,，在多元線性擬合模型和速度修正模型的基礎(chǔ)上，開發(fā)了一種耦合系統(tǒng),，能夠記錄不同路面狀況,、不同時(shí)間的實(shí)時(shí)三軸加速度，利用三軸加速度的功率譜密度序列來模擬ＩＲＩ［５６］,。

江東等設(shè)計(jì)了一種磁懸浮路面平整度檢測(cè)系統(tǒng),，通過實(shí)測(cè)輸出電壓與位移的關(guān)系，用虛擬儀器數(shù)據(jù)處理方法得到被測(cè)振動(dòng)信號(hào)的功率譜,，通過功率譜和波形分析,，對(duì)路面平整度進(jìn)行診斷并得出路面的平整度，設(shè)置振動(dòng)幅度上下限,、超限時(shí)報(bào)警和啟動(dòng)ＧＰＳ定位系統(tǒng),，保存振動(dòng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)波形回放和不平整位置的定位［５７］,。

劉慶華等提出了一種改進(jìn)的ＦＣＭ算法與遺傳算法相結(jié)合的聚類方法,，首先運(yùn)用遺傳算法得到聚類中心，然后用改進(jìn)的ＦＣＭ聚類算法得到最優(yōu)解,，并基于真實(shí)采集的道路譜數(shù)據(jù),，對(duì)路面不平度進(jìn)行識(shí)別。聚類算法具有更好的處理噪聲數(shù)據(jù)的能力,，提高了聚類的準(zhǔn)確率和路面的識(shí)別率［５８］,。

崔丹丹等提出了一種基于ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面不平度檢測(cè)方法，以四自由度車輛振動(dòng)模型為基礎(chǔ),，把ＡＤＡＭＳ／ＣＡＲ中車輛平順性仿真得到的汽車質(zhì)心垂直加速度譜和俯仰角加速度譜作為輸入樣本,，以路面功率譜密度為輸出樣本，應(yīng)用ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立非線性映射［５９］,。仿真結(jié)果表明：該方法識(shí)別出的功率譜密度與實(shí)際功率譜密度的平均誤差僅為１．２３％,，具有較強(qiáng)的抗噪聲能力和較理想的識(shí)別精度。

Ｗａｎｇ等提出了一種基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＧＲＮＮ）的時(shí)域仿真方法,。利用七自由度車輛振動(dòng)模型,，通過仿真計(jì)算車體質(zhì)心的垂直加速度和俯仰角加速度,，利用ＧＲＮＮ建立了加速度與路面平整度之間的非線性映射關(guān)系，通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)識(shí)別路面的平整度［６０］,。

綜上所述，路面平整度檢測(cè)主要以斷面類檢測(cè)為主,，實(shí)現(xiàn)了路面平整度的自動(dòng)化檢測(cè),，如何實(shí)現(xiàn)變速和隨時(shí)停車情況的平整度精確檢測(cè)是平整度檢測(cè)技術(shù)發(fā)展和推廣的重點(diǎn)。

３路面車轍檢測(cè)技術(shù)

車轍是車輛在路面上行駛留下的車輪壓痕,，分為磨耗型車轍,、結(jié)構(gòu)型車轍、失穩(wěn)型車轍與壓密型車轍,。早期的人工車轍檢測(cè)是采用剛性梁橫跨在車轍上部,，用直尺量出車轍底部與橫梁的間距；后期發(fā)展到半自動(dòng)檢測(cè),，在人工輔助下利用橫斷面儀進(jìn)行測(cè)量,；近年來發(fā)展到全自動(dòng)車載快速檢測(cè)，采用橫向布置的激光,、超聲與紅外等非接觸位移傳感器檢測(cè)路面橫斷面,，通過數(shù)據(jù)處理得出車轍的各項(xiàng)指標(biāo)。

王建鋒等利用激光位移傳感器的路面車轍檢測(cè)是在剛性橫梁上安裝一排激光位移傳感器來測(cè)量路面橫斷面,，采用上下位機(jī)采集處理車轍數(shù)據(jù)［６１］,。下位機(jī)驅(qū)動(dòng)激光位移傳感器采集信號(hào)并傳送至數(shù)據(jù)采集器中，利用單片機(jī)讀取采集的數(shù)據(jù)并發(fā)送至上位機(jī),，上位機(jī)實(shí)現(xiàn)車轍數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示與存儲(chǔ),，通過后處理程序?qū)囖H數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算并生成相應(yīng)的報(bào)表，完成對(duì)路面車轍的檢測(cè),。

宋宏勛等提出了一種對(duì)稱式線激光路面車轍檢測(cè)系統(tǒng),，具有兩副分裝在系統(tǒng)搭載車后的豎向系統(tǒng)支撐架桿，在支撐架桿的上方裝有俯向拍攝相機(jī),，在兩支撐架桿的下部分別通過前,、后向支撐桿安裝有前、后側(cè)線激光器,，兩側(cè)線激光器向斜下方發(fā)出的線激光束對(duì)稱相交于拍攝區(qū)的待測(cè)路表面處,。在工作中，前,、后兩側(cè)線激光器發(fā)出的光束在路面上的投影形成的激光散射線,，通過數(shù)字拍攝相機(jī)成像并借助數(shù)字圖像處理和計(jì)算后可得到路面車轍的尺寸等信息；當(dāng)車輛因振動(dòng),、顛簸造成車輛俯仰角度變化或當(dāng)路面在小區(qū)域內(nèi)存在坡度情況時(shí),，兩線激光束產(chǎn)生相反的位移,，通過提取兩者車轍檢測(cè)結(jié)果的均值，可減小或消除車轍檢測(cè)的誤差,，獲得準(zhǔn)確客觀的路面車轍信息,。

李莉等提出了一種圖像處理方法來處理路面表面紋理的復(fù)雜特征，采用線結(jié)構(gòu)光進(jìn)行路面車轍檢測(cè),，將直線型結(jié)構(gòu)光光束投射至路面,，由于路面的變形，在被測(cè)量的路面上形成三維光柵條紋,，在另一位置的攝像頭對(duì)此三維條紋進(jìn)行拍攝形成二維的光柵條紋圖像,；光學(xué)投射器與攝像機(jī)存在一定的位置關(guān)系，在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行圖像處理,，提取條紋中心線,，能夠得到路面車轍的深度曲線［６２］。

線激光車轍檢測(cè)的關(guān)鍵在于圖像處理,，運(yùn)用圖像處理分析原始的光條圖像,，提取路面橫向的變形。由于實(shí)測(cè)路面的反射光及外界光照等復(fù)雜環(huán)境影響會(huì)對(duì)輸出造成干擾,，因此,，需對(duì)其進(jìn)行高斯擬合得到正確的峰值，再將擬合曲線去噪連接各點(diǎn)光心得到平滑的光心曲線,，在此基礎(chǔ)上得到有效的路面橫向變形曲線［６３］,。

Ｗｅｉ等提出一種基于激光圖像處理技術(shù)的自動(dòng)車轍特征檢測(cè)方法。首先對(duì)圖像預(yù)處理,，如模糊補(bǔ)償和增強(qiáng)原始圖像,，然后采用分割方法得到二值分割圖像，再采用多級(jí)濾波技術(shù)結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法,，得到路面車轍特征［６４］,。

陳小宇等提出了一種快速魯棒的車轍檢測(cè)方法，基于激光三角法的快速路面車轍檢測(cè)方法,，采用橫向投影確定激光線的范圍,，并通過分段直線擬合去除激光線范圍內(nèi)粗差，用貝塞爾曲線對(duì)激光線進(jìn)行擬合［６５］,。為了提高測(cè)量精度,，李清泉等建立了更為密集的標(biāo)定表，采用Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形構(gòu)造標(biāo)定網(wǎng)形成不規(guī)則的三角網(wǎng)［６６］,。這種方法是通過車載式道路激光車轍儀實(shí)現(xiàn)的,，可用于實(shí)時(shí)車轍測(cè)量和路面分析。檢測(cè)結(jié)果表明,，該方法能以每秒８０次的采樣頻率進(jìn)行車轍測(cè)量,，檢測(cè)結(jié)果與人工檢測(cè)結(jié)果吻合較好,。

Ｋａｇｅ等提出了一種使用激光和車載立體相機(jī)進(jìn)行車轍檢測(cè)的方法，使用ＣＬＡＨＥ和濾波器使激光線的形狀更易識(shí)別,，再通過匹配車轍圖像來檢測(cè)路面車轍,，消除外部光線的影響［６７］。

Ｚｈａｎｇ等提出了一種基于ＶＣ的車轍數(shù)字成像自動(dòng)檢測(cè)技術(shù),，利用數(shù)字成像技術(shù)檢測(cè)車轍的灰度圖捕獲圖像信息,，著重于灰度圖的圖像處理，通過生成曲線可以準(zhǔn)確反映道路的實(shí)際情況［６８］,。

綜上所述，路面車轍檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了利用激光和數(shù)字圖像進(jìn)行非接觸自動(dòng)化檢測(cè),，但目前車轍的主要檢測(cè)指標(biāo)是車轍深度,，如何利用密集的車轍斷面值，進(jìn)行路面變形類病害（如坑槽,、擁包與沉陷等）進(jìn)行檢測(cè)和評(píng)價(jià)仍是今后研究的重點(diǎn),。

４路面抗滑性能檢測(cè)技術(shù)

在瀝青路面上的交通事故，在很大程度上與路面抗滑性能變差有關(guān)［６９］,。根據(jù)《公路瀝青路面設(shè)計(jì)規(guī)范》（ＪＴＧＤ５０—２００６）規(guī)定,，新建瀝青路面抗滑性能必須同時(shí)滿足路面構(gòu)造深度ＭＴＤ和橫向力系數(shù)ＳＦＣ技術(shù)要求［７０］。ＭＴＤ與路表排水性能相關(guān),，合理的ＭＴＤ可以及時(shí)排去路表積水,，防止滑水現(xiàn)象的出現(xiàn)［６９］。獲取瀝青路面上的ＭＴＤ,，首先能夠衡量路面抗滑性,，對(duì)路面設(shè)計(jì)與表面性能檢測(cè)提供指導(dǎo)，提高行車安全性,；其次為探索路表抗滑性,、透水率與構(gòu)造深度之間的定量關(guān)系奠定基礎(chǔ)。

國內(nèi)外常用的路面構(gòu)造深度檢測(cè)方法主要有體積法（鋪砂法）,、排水測(cè)定法,、數(shù)字圖像法、激光斷面檢測(cè)法［７１］,。鋪砂法包括手工鋪砂法和電動(dòng)鋪砂法,。

鋪砂法的測(cè)試原理就是用定量體積的砂，平整地?cái)備佋诼访嫔系玫綌備伱娣e,，用砂的體積與攤鋪面積比值給出測(cè)點(diǎn)的構(gòu)造深度平均值,。電動(dòng)鋪砂法與人工鋪砂法的原理一樣，通過機(jī)器找平砂頂面,，減小了人工法在攤鋪時(shí)的誤差［７２］,。排水測(cè)定法是通過監(jiān)測(cè)固定體積的水通過路面排除的時(shí)間來間接地反映路面的宏觀構(gòu)造,。數(shù)字圖像法是通過對(duì)拍攝的路面紋理圖像進(jìn)行數(shù)字分析，按照?qǐng)D像的灰度等信息計(jì)算路面的構(gòu)造深度,。激光斷面檢測(cè)法是通過安裝在檢測(cè)車（搭載平臺(tái)）上的激光位移傳感器高速測(cè)量路面的構(gòu)造深度,，這種方法具有操作簡單、數(shù)據(jù)結(jié)果可靠等優(yōu)點(diǎn)［７２－７３］,。

鋪砂法優(yōu)點(diǎn)在于設(shè)備簡單,，操作快速，缺點(diǎn)在于人為因素太大,，對(duì)試驗(yàn)砂的尺寸干濕度均有要求,，但鋪砂法仍是國內(nèi)最常用的路面構(gòu)造測(cè)試方法。近年來,，基于數(shù)字圖像技術(shù)的檢測(cè)方法快速發(fā)展,，寧斌權(quán)提出了基于二維圖形的三維構(gòu)造模型理論，數(shù)字圖像處理結(jié)果也趨于正確,、合理［７４］,。Ｃｉｇａｄａ等提出利用雙目相機(jī)在車輛運(yùn)行中實(shí)時(shí)檢測(cè)瀝青路面紋理特征［７５］。國內(nèi)學(xué)者根據(jù)基于多線激光和雙目視覺技術(shù),，提出了一種瀝青路面平均紋理深度測(cè)量方法,，結(jié)合剖面法和數(shù)字圖像技術(shù),，建立了基于三角測(cè)量原理的三維數(shù)學(xué)模型,，實(shí)現(xiàn)了瀝青面層剖面的三維重建。圖像處理技術(shù)可以精確地定位模型中各點(diǎn)的坐標(biāo),，通過模型與得到的空間方程,，求出瀝青路面平均剖面深度的值，根據(jù)剖面法,，建立了紋理深度綜合計(jì)算過程,。這種測(cè)量方法滿足了現(xiàn)場(chǎng)和實(shí)驗(yàn)室中瀝青路面ＭＴＤ的測(cè)量要求［６９］。另外還有學(xué)者結(jié)合部分?jǐn)?shù)字圖像技術(shù)和激光視覺技術(shù),，提出一種基于激光視覺的新ＭＴＤ測(cè)量方法,，基于三角測(cè)量原理，建立了激光視覺三維數(shù)學(xué)模型平均紋理深度,。這種方法克服平均紋理深度（ＭＴＤ）測(cè)量方法的缺點(diǎn),，操作簡單，成本適中,，其測(cè)量結(jié)果具有較高的分辨率和精度［７６］,。

綜上所述,，路面抗滑性能（構(gòu)造深度）檢測(cè)已發(fā)展到利用激光和數(shù)字圖像技術(shù)進(jìn)行非接觸,、自動(dòng)化檢測(cè),，高精度與通用性強(qiáng)是路面構(gòu)造深度檢測(cè)的發(fā)展方向,。

５路面結(jié)構(gòu)強(qiáng)度檢測(cè)技術(shù)

在汽車載荷作用下,，路面產(chǎn)生垂直向下的變形,，即路面彎沉。路面彎沉是表征路基路面整體強(qiáng)度的重要參數(shù),，在道路檢測(cè)中,，根據(jù)豎向變形的可恢復(fù)性，可分為表征回彈變形的回彈彎沉和包括塑性變形在內(nèi)的總彎沉兩類［７７］,。通過測(cè)定的回彈彎沉或者總彎沉，反映路面結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度,，因此，高精度的彎沉檢測(cè)技術(shù)受到研究人員的關(guān)注,。

路面彎沉檢測(cè)技術(shù)按照荷載施加方式不同,，分為靜力彎沉測(cè)試、穩(wěn)態(tài)動(dòng)力彎沉測(cè)試,、脈沖動(dòng)力彎沉測(cè)試與波傳遞式測(cè)試四大類［７８］,。靜態(tài)彎沉檢測(cè)在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和性能評(píng)價(jià)上存在著局限性，在彎沉檢測(cè)的過程中,，動(dòng)態(tài)檢測(cè)法更符合實(shí)際結(jié)構(gòu)和材料技術(shù)特性,。其中，穩(wěn)態(tài)動(dòng)力彎沉檢測(cè)和脈沖動(dòng)力彎沉測(cè)試是主要的動(dòng)態(tài)檢測(cè)法,。

貝克曼梁法（ＢＢ）是一種規(guī)范化的靜態(tài)彎沉檢測(cè)方法［７９］，操作簡單,，可測(cè)得各種路基路面彎沉,。把測(cè)試車停止在測(cè)試點(diǎn)，在后輪之間間隙放置杠桿式彎沉儀測(cè)量總彎沉,。在測(cè)量時(shí),，汽車荷載需要移出并遠(yuǎn)離測(cè)試點(diǎn)，待路面回彈后,，測(cè)出回彈彎沉,。該檢測(cè)方法容易受人為因素影響，測(cè)量成本高,，效率很低,。

針對(duì)靜態(tài)彎沉檢測(cè)方法的缺陷,，李盛等采用了脈沖動(dòng)力彎沉檢測(cè)方法［８０］，研究了彎沉檢測(cè)的合理溫度以及混凝土板邊緣和中部的實(shí)體變形對(duì)彎沉的影響,，比較了落錘式彎沉儀（ＦＷＤ）和貝克曼梁法（ＢＢ）彎沉檢測(cè)的動(dòng)靜態(tài)試驗(yàn)結(jié)果,。周嵐等提出了基于落錘式彎沉檢測(cè)（ＦＷＤ）多點(diǎn)彎沉盆差值的高速公路瀝青混凝土路面各結(jié)構(gòu)層狀況評(píng)價(jià)方法，用不同彎沉盆差值來評(píng)價(jià)面層,、基層,、底基層和路基結(jié)構(gòu)承載力狀況［８１］。

目前,，自動(dòng)彎沉儀是國內(nèi)路基彎沉檢測(cè)的常用儀器,。自動(dòng)彎沉儀與貝克曼梁法一樣，采用杠桿原理測(cè)量路面彎沉［８２］,。自動(dòng)彎沉儀測(cè)定車在檢測(cè)路段以一定速度行駛,，將安裝在測(cè)試車前后軸之間底盤下面的彎沉測(cè)定梁放到車輛底盤的前端，并支于地面保持不動(dòng),，當(dāng)后軸雙輪隙通過測(cè)頭時(shí),，彎沉通過位移傳感器等裝置被自動(dòng)記錄，這時(shí)測(cè)定梁被拖動(dòng),，以２倍的汽車行駛速度被拖到下一測(cè)點(diǎn),，周而復(fù)始地向前連續(xù)測(cè)定。此動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法降低了人的勞動(dòng)強(qiáng)度,，提高了測(cè)試效率,，同時(shí)增大了采樣數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度。相較而言,，自動(dòng)彎沉儀得出的是總彎沉,，貝克曼梁法得出的是回彈彎沉，在兩者結(jié)合的基礎(chǔ)上,，得出回彈彎沉與總彎沉的關(guān)系式,，實(shí)現(xiàn)路基強(qiáng)度評(píng)定。洪亮等通過對(duì)前插式激光測(cè)距自動(dòng)彎沉儀校準(zhǔn)及貝克曼梁法（ＢＢ）進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),，分析自動(dòng)彎沉儀檢測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,。結(jié)果顯示在相同條件下測(cè)得的彎沉具有良好的相關(guān)性，得到的線性關(guān)系式可以有效評(píng)價(jià)路基路面施工質(zhì)量［８３］,。

宋宏勛等發(fā)明了一種用于檢測(cè)路面彎沉指標(biāo)的道路彎沉光電快速檢測(cè)裝置,，由沿長度方向依次組合連接的空心短彎沉檢測(cè)梁、分別安裝在首節(jié)彎沉檢測(cè)梁前端和后端的線激光陣列照明光源裝置,、向后準(zhǔn)直激光器,、安裝在末節(jié)短彎沉檢測(cè)梁后的光電接收傳感器與安裝在該光電接收傳感器上部的向前準(zhǔn)直激光器組成，由線激光陣列照明光源裝置發(fā)出的光束輸射至光電接收傳感器，可通過將各彎沉檢測(cè)梁通過依次套插連接,、螺栓連接或鉸裝連接的方式使之成為伸縮式,、分段組合式或折疊分段式直彎沉檢測(cè)梁。該檢測(cè)裝置可滿足路面回彈彎沉,、動(dòng)彎沉高精度檢測(cè),。

Ｖａｒｇｈｅｓｅ等使用循環(huán)三軸測(cè)試設(shè)備對(duì)印度南部地區(qū)紅土的彈性模量進(jìn)行調(diào)查檢測(cè)，并且開發(fā)了一套回歸方程［８４］,，檢測(cè)結(jié)果與使用便攜式落錘彎沉儀（ＰＦＷＤ）獲得的結(jié)果一致性較高,。國外許多道路機(jī)構(gòu)在落錘式彎沉儀（ＦＷＤ）的基礎(chǔ)上又開發(fā)了高速彎沉儀（ＴＳＤ），Ｃｈａｉ等利用簡化偏轉(zhuǎn)模型（ＳＤＭ）研究ＴＳＤ在柔性路面上產(chǎn)生的變形,，通過ＦＷＤ和ＴＳＤ數(shù)據(jù)之間的比較,，驗(yàn)證了ＴＳＤ的可行性［８５］。

探地雷達(dá)技術(shù)作為一種無損檢測(cè)方式,，逐漸被用于道路結(jié)構(gòu)的無損檢測(cè)［８６］,。國外學(xué)者使用探地雷達(dá)技術(shù)（ＧＰＲ）來檢驗(yàn)ＦＷＤ測(cè)試中反算分析結(jié)果的準(zhǔn)確性［８７］，運(yùn)用ＧＰＲ和ＦＷＤ準(zhǔn)確分析路面結(jié)構(gòu),。Ｍａｒｅｃｏｓ等對(duì)落錘式彎沉儀（ＦＷＤ）和探地雷達(dá)技術(shù)（ＧＰＲ）進(jìn)行了評(píng)估,，分析了使用ＧＰＲ進(jìn)行層厚連續(xù)評(píng)估的重要性，以及使用ＦＷＤ進(jìn)行負(fù)荷測(cè)試對(duì)路面結(jié)構(gòu)精確評(píng)估的重要性［８８］,。Ａｈｍｅｄ等提出了基于機(jī)械—經(jīng)驗(yàn)（Ｍ—Ｅ）設(shè)計(jì)的路面性能預(yù)測(cè)方法［８９］,，并且驗(yàn)證采用ＧＰＲ和ＦＷＤ檢測(cè)方法進(jìn)行路面質(zhì)量評(píng)估的可靠性。

綜上所述,，彎沉檢測(cè)技術(shù)逐漸由傳統(tǒng)的靜態(tài)檢測(cè)向精度較高的動(dòng)態(tài)檢測(cè)與自動(dòng)化檢測(cè)方向發(fā)展,。

６結(jié)語

中國路面損壞,、平整度,、車轍、抗滑性能和結(jié)構(gòu)強(qiáng)度等檢測(cè)技術(shù)快速發(fā)展,，整體水平不斷提高,，滿足了中國公路交通建設(shè)、質(zhì)量驗(yàn)收和運(yùn)營養(yǎng)護(hù)管理等方面的檢測(cè)需求,。目前,，中國公路建設(shè)已逐漸進(jìn)入養(yǎng)護(hù)維修階段，未來將會(huì)面臨大量的路面檢測(cè)工作,，綜合多種路面指標(biāo)檢測(cè)的道路檢測(cè)車以其快速,、方便與安全等特點(diǎn)將會(huì)在未來的交通行業(yè)發(fā)展中得到廣泛應(yīng)用。本文總結(jié)了中國路面檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀,，還存在一些需要進(jìn)一步研究解決的技術(shù)問題,。

（１）在路面損壞檢測(cè)方面：基于圖像的路面損壞識(shí)別和分類方法還有待改進(jìn)，主要集中在裂縫長度的識(shí)別，對(duì)其他損壞類型識(shí)別的準(zhǔn)確度和效率低,。

（２）在路面平整度檢測(cè)方面：基于慣性基準(zhǔn)的斷面類的平整度檢測(cè)方法的檢測(cè)結(jié)果受檢測(cè)車速影響較大,，不適應(yīng)市政道路、省道與縣道等復(fù)雜環(huán)境下的路面檢測(cè),。

（３）在路面車轍檢測(cè)方面：目前,，主流采用點(diǎn)激光和線激光２種檢測(cè)方法。對(duì)于點(diǎn)激光車轍檢測(cè),，為了提高檢測(cè)精度,，需要增加點(diǎn)激光傳感器的個(gè)數(shù)；對(duì)于線激光車轍檢測(cè),，所拍攝的線激光圖像的對(duì)比度,、光線與路面上標(biāo)志標(biāo)線等都對(duì)激光線車轍的檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生影響，同時(shí)受檢測(cè)車的姿態(tài)變化影響也較大,。

（４）在路面抗滑性能和結(jié)構(gòu)強(qiáng)度檢測(cè)方面：一些快速,、自動(dòng)化的路面構(gòu)造深度與彎沉檢測(cè)系統(tǒng)，檢測(cè)結(jié)果還需要與鋪砂法,、貝克曼梁等的檢測(cè)結(jié)果建立相關(guān)關(guān)系,，并且相關(guān)性系數(shù)受試驗(yàn)檢測(cè)情況的影響較大。

可見,，如何減少各種因素對(duì)現(xiàn)有檢測(cè)技術(shù)和檢測(cè)設(shè)備的干擾,，提高檢測(cè)信號(hào)的信噪比，開發(fā)適合各種工況下的路面檢測(cè)和數(shù)據(jù)處理方法,，實(shí)現(xiàn)路面檢測(cè)高效化與智能化仍然是今后路面檢測(cè)技術(shù)發(fā)展的重點(diǎn),。

參考文獻(xiàn)（略）