基于机器视觉的公路路面压实度检测方法

周华荣

（甘孜藏族自治州交通运行监测中心，四川 甘孜 626000）

0 引言

道路质量直接影响行车的安全和舒适，并关系到运营期间的维护保养工作，在公路建设过程中，压实的好坏直接影响公路的耐久性、稳定性和行车舒适性。路面压实不充分会导致路面开裂、渗水和车辙等病害，因此，控制路面压实度非常重要。目前，我国公路路面的压实工作仍以传统的人工方式为主，无法实时、精确地掌握压实过程中的压实质量，容易出现漏压、超压、欠压等不良压实状态。

王鹏[1]使用静载试验测定高速公路土质路基压实度，该方法通过测量土体的变形量和压力值，计算出土体的承载力和变形模量等参数，这些参数可用于评价土质路基的压实程度和承载能力。本文提出基于机器视觉的公路路面压实度检测方法，与王鹏[1]的方法进行对比，从而验证该方法的有效性与可行性。

1 基于机器视觉的公路路面压实度检测方法设计

1.1 基于机器视觉的布置检测设备

机器视觉是一种利用图像处理技术获得图像中的特性信息，识别物体的位置和大小的技术。传统的压实度检测方法通常需要物理接触，会对路面造成一定程度的损害，而基于机器视觉的压实度检测方法可以在不接触路面的情况下开展，避免了这一问题。该种方法通过高分辨率相机和合适的光源获取路面图像，能够更精准地分析路面的压实度，且不会对路面造成损害。此外，机器视觉技术可以自动、高效地处理和分析路面图像。通过图像处理算法，自动提取路面的纹理和颜色信息，计算出压实度。通过深度学习等技术，可以实现智能化分析，进一步提高压实度检测的准确性和可靠性[2]。

根据公路现场的路面布局与测试需求，压实度的采样点由一台CCD摄像机、一个测量桩、一个采样特征点组成，检测压实度的设备工作参数如表1所示。

表1 设备参数

针对待测公路段的路面，选用全反射式金属标度板，以700×1155×0.4mm铜片、450×5440×0.4mm铝板为例，通过测量这些金属板的高程与角点，定位路面中的金属片，并将其固定在路面下部。其次，设置一个对比钻孔，选取公路中一段典型地段，钻孔深度为80mm，连续取样，分析相关参数，采用钻孔校准方法测量各土层的介电常数和电磁波波速，观测这些数据在路面基层中的异常特性[3]，更好地理解路面压实度的变化情况。

在使用摄像机前需要参数标定，通过CCD摄像机采集施工现场压实图像，并对3层共36个测量桩的图像坐标开展三维“十”型的拟合[4]。检测点的选择是否正确直接影响到气压实力的测量结果，同时，检测点过小位置不客观，没有代表性，很难体现实际状况，而检测点过多则会浪费时间并降低工作效率。在此基础上，提出采样路面特征点中心的图像坐标，以及经过圆形采样标志特征点图像后的椭圆大零点五轴齿轮和椭圆短零点五轴齿的轮像素尺寸参数。通过对比“十”字图像的实际大小、图像大小及取样测量点的实际大小、图像大小等信息，计算出从取样的测量点到测量桩所选的参照点的竖直距离，通过与上一次的竖直距离相比较，得出公路路面这一次压实工作产生的沉降量[5]。

1.2 压实度质量检测指标选取

公路路面通常以沥青作为主要材料，对路面结构的耐久性具有较高要求。在公路路面的压实施工过程中，振动轮会将自身的重量及激力通传给路面，造成路面塑性形变，使路面压实系数不断增加，达到设计要求。同时，由于振动压路机的压实程度和路面刚度的增加，路面对振动轮的反力也随之增加，路面的振动频率增加，导致在振动时轮轴中心处的振动加速度响应信号发生改变。

在检测设备布置完成后，公路压实度的质量检测指标包括压实测量值、压实控制值、总谐波畸变值、谐振仪值等，通过分析振动轮轴心处的振动加速度频谱图，可以观察到基波、半倍基频谐波、高倍基频谐波、二次谐波对应的幅值。利用二次谐波的幅值与基波计算压实测量值，公式如下：

压实控制值的计算使用高倍基频谐波幅值、半倍基频谐波幅值，公式如下:

总谐波畸变值的计算使用高次谐波幅值，公式如下：

压路机在碾压过程中要经历起振、平稳压实和停止3个阶段。实际测试的振动信号具有不稳定的特性，在分析时应该选择平稳压实阶段的振动信号。在每次压实过程中，平稳压实阶段的时间大约为3分钟。为了使振动码元与局部碾轧区域保持一致，将具有不同圈数的振动码元划分成时间长度为两秒的短消息编号，相应的压路机辗压长度在1m左右。在众多的压实度质量检测指标中，压实测量值因具有清晰的谐波信号、易于提取且计算简单等优点而被广泛使用。

1.3 公路路面压实度计算

将机器视觉方法应用于压实度的检测，可以实现工作人员对路基压实度的在线监测，从而实时监测压实状态，并有效控制压实质量，确保在最低的碾压次数下，路基的压实程度能够得到最大程度的满足，同时还可以防止压实不足或过度压实等问题。此外，通过增设检测点，可同时测量不平度及搭接宽度这两项工作的质量指标，这是其他方法所不能比拟的。

结合机器视觉技术和上述章节中收集到的路面沉降量与压实测量值，可推导出该公路路面的压实度，公式如下:

式(4)中:λ为经过一次压实后产生的沉降量;h为压实作业前的公路铺层厚度:r为压实作业前的铺层的压实度;k为经过一次压实后的压实度。

在实际施工中，振动压路机的压实次数越多，压实效果越好。在满足一定压实条件下，单纯提高压实次数对压实的影响不大。但过多的碾压次数可能导致波浪、路面过压、粗集料破碎等问题，而压实次数过少则可能导致压实效果不佳，运营过程中可能出现开裂、车辙和水损坏等路面损坏。

2 实验测试与分析

2.1 实验准备

以A省省道的高速公路为研究对象，以一处路面施工工程为测试环境，在立匝道上铺设SJI17级面层，起始桩号k45+1557，终点桩号k46+546，全长为4.95km。在施工过程中，使用往复连续的振动碾压方法，共实施8个来回（单趟16次）。为了尽量消除其他压路机对振动信号与摄像机收集图像的影响，选择一条单行道施工，确保施工过程中没有其他压路机干扰，实验路段分为两个阶段。由于压路机在起振和止振过程中产生的振动信号不稳定，需要剔除这两个阶段的压碎段。经过筛选，得到有效碾压长度为45m和58m，共计103m的数据。然而，由于车流量大、场地条件复杂等原因，摄像机的有效信号受到了较强的干扰，加上物探技术本身的多解性，出现误判是客观常态。测试采用单钢轮振动辗压机，其工作参数如表2所示。

表2 压路机工作参数

在压实度测试前，需要在该段路面安装设备，同时还需要设定该路段的压实次数以达到所需的压实度。公路压实遍数所得到的压实度结果如图1所示。

图1 不同压实遍数的公路路面压实度

根据上述历史数据，可以得出在不同压实遍数下的压实度，当压实遍数为7时，路面的压实度达到了99.9%，选择图中与7次压实遍数对应的压实度作为实验设定数值。

2.2 实验结果与分析

根据上述实验准备开展测试，将本文方法与王鹏[1]的方法进行对比，验证本文基于机器视觉的公路路面压实度检测方法的可行性，对比结果如表3所示。

表3 测试结果对比

根据上述对比结果可以看出，本文方法相较于王鹏[1]的方法更符合实验设定数值，表明基于机器视觉的公路路面压实度检测方法能够准确地测量路面的压实度，与传统检测方法相比具有更高的可靠性。

3 结束语

本文介绍了一种基于机器视觉的公路路面压实度检测方法。这种方法通过图像采集、图像处理和压实度计算3个步骤，实现了对公路路面的准确检测。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和可靠性，可以有效地检测公路路面的压实度。同时，该方法还可以实现非接触式检测，提高检测效率，降低检测成本。总之，基于机器视觉的公路路面压实度检测方法具有广泛的应用前景，可以为公路路面的建设和维护提供重要的技术支持。未来研究方向应当集中在优化图像处理算法、提高检测速度、降低检测成本等方面。