CN108801151A - 基于智能手机的路面裂缝检测设备及检测方法 - Google Patents

基于智能手机的路面裂缝检测设备及检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于智能手机的路面裂缝检测设备，包括轮式测距仪、智能手机、智能手机固定夹、智能手机供电系统和线控拍照系统，智能手机固定夹安装在轮式测距仪手柄杆下端，智能手机固定夹位于轮式测距仪测试轮圆心处，智能手机内安装有路面裂缝图像处理应用程序；智能手机供电系统包括电池固定夹、电池和USB数据线，USB数据线两端分别与电池和智能手机的充电接口相接；线控拍照系统包括拍照按钮、PCB板连接导线和线控接头，PCB板连接导线两端分别与拍照按钮和线控接头相接。本发明还提供了一种利用基于智能手机的路面裂缝检测设备进行路面裂缝检测的方法。本发明测试过程简单，检测效率高，检测准确度高，劳动强度低。

Description

基于智能手机的路面裂缝检测设备及检测方法
技术领域
本发明属于路面裂缝检测技术领域，具体是涉及一种基于智能手机的路面裂缝检测设备及检测方法。
背景技术
我国交通事业迅速发展，以高速公路为骨架的干线公路网络基本形成，公路里程不断增长。截止2016年底，高速公路总里程已达13.2万公里，大量高速公路路段已出现不同程度的路面病害，其中路面裂缝是路面病害的主要形式之一。对路面裂缝进行观测，进行数据分析，为病害路面采取合适的处治手段具有重要的意义。传统的路面裂缝检测主要采用直尺、卷尺，其中直尺用于测量路面裂缝的宽度，卷尺用于测量路面裂缝的长度，检测人员在测量过程中处于深蹲状态，检测效率低、劳动强度大且具有较大的人为读数误差。
智能手机具有多种传感器模块，技术开发人员可利用手机便携的特点，针对特定的目的，利用智能手机操作系统提供的API访问底层硬件，开发相应的应用程序。随着技术的发展，智能手机摄像头的分辨率也越来越高，为开发基于图像的路面裂缝检测应用程序提供了可能。
传统的路面裂缝检测方法为确定路面裂缝的宽度，需在路面裂缝附近放置直尺或其它标尺，需要测试人员在手机上按手机快门或手机快门快捷键进行裂缝拍摄，且拍摄的照片中需要出现直尺或其它标尺，为一种半自动化检测方式，且测试人员的劳动强度较大。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术中的不足，提供一种基于智能手机的路面裂缝检测设备，其测试过程简单，检测效率高，检测准确度高，劳动强度低。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于智能手机的路面裂缝检测设备，其特征在于：包括轮式测距仪、智能手机、智能手机固定夹、智能手机供电系统和线控拍照系统，所述智能手机固定夹安装在轮式测距仪手柄杆的下端，所述智能手机固定夹位于轮式测距仪测试轮的圆心处，所述智能手机安装在智能手机固定夹上，所述智能手机内安装有路面裂缝图像处理应用程序；所述智能手机供电系统包括电池固定夹、电池和USB数据线，所述电池安装在电池固定夹上，所述电池固定夹安装在轮式测距仪手柄杆上，所述USB数据线的一端与电池相接，所述USB数据线的另一端与智能手机的充电接口相接；所述线控拍照系统包括拍照按钮、PCB板连接导线和线控接头，所述PCB板连接导线的一端与拍照按钮相接，所述PCB板连接导线的另一端与线控接头相接，所述线控接头与智能手机的耳机插孔相匹配，所述拍照按钮设置在轮式测距仪手柄上。
上述的基于智能手机的路面裂缝检测设备，其特征在于：所述智能手机为可通过音量键控制拍照的智能手机。
上述的基于智能手机的路面裂缝检测设备，其特征在于：所述路面裂缝图像处理应用程序是基于Android平台或iOS平台开发的已有程序，具有图像采集功能、图像处理功能和路面裂缝宽度计算功能。
上述的基于智能手机的路面裂缝检测设备，其特征在于：所述电池为充电电池。
另外，本发明还提供了一种利用上述的基于智能手机的路面裂缝检测设备进行路面裂缝检测的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一、像素标定；
步骤二、手持轮式测距仪手柄推着所述轮式测距仪沿着路面裂缝行走，在目标测试位置处按下拍照按钮对路面裂缝进行拍照，经所述路面裂缝图像处理应用程序处理后得到路面裂缝宽度；
步骤三、推着所述轮式测距仪沿着整条路面裂缝行走，可测出整条路面裂缝长度。
上述的方法，其特征在于：步骤一中所述的像素标定的过程为：
步骤101、在路面上放置已知物理尺寸的标定板；
步骤102、启动路面裂缝图像处理应用程序，控制轮式测距仪手柄使智能手机的摄像头正对所述标定块，按下拍照按钮对所述标定块进行拍照；
步骤103、路面裂缝图像处理应用程序自动识别所述标定块在照片中的像素数量，将标定块的物理尺寸除以该标定块在照片中的像素数量得到标定系数B。
上述的方法，其特征在于：步骤二中所述的路面裂缝图像处理应用程序的处理，具体包括以下步骤：
步骤201、图像灰度化：将智能手机拍摄到的图像首先进行自适应直方图均衡化处理，然后对均衡化处理后的图像进行灰度化处理；
步骤202、图像二值化：将步骤201中所述灰度化处理后的图像进行图像二值化处理，使灰度图像转化为二值图像；
步骤203、图像形态学处理：经过步骤202中二值化处理后的图像，存在孤立的噪点，利用中值滤波对二值化处理后的图像进行图像形态学处理，剔除噪点，使图像仅存在路面裂缝；
步骤204、提取边缘：利用边缘检测函数提取路面裂缝存在的两条边缘线，并计算得到两条边缘线长度的平均值L；
步骤205、计算路面裂缝宽度：计算经步骤203中所述图像形态学处理后路面裂缝面积S，将计算得到的路面裂缝面积S、步骤103中得到的标定系数B和步骤204中得到的两条边缘线长度的平均值L，一起代入路面裂缝宽度计算公式W＝(S/L)×B中，计算得出路面裂缝宽度W。
上述的方法，其特征在于：步骤204中所述的边缘检测函数为Matlab的检测函数bwperim。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
1、本发明路面裂缝检测设备结构设计简单合理，使用普通的智能手机即可完成路面裂缝检测的工作，便于推广使用。
2、本发明利用图像处理技术进行路面裂缝的检测，提高了检测效率及检测数据的准确度。
3、本发明智能手机固定夹位于轮式测距仪手柄杆的下端、轮式测距仪测试轮的圆心处，可保证智能手机的摄像头与路面之间的距离为一固定值，提高了检测准确度。
4、本发明路面裂缝检测设备在检测过程中，检测人员无需深蹲，在站立状态下即可完成路面裂缝的检测工作，大大节省了检测人员的体力。
下面通过附图和实施例，对本发明做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明的基于智能手机的路面裂缝检测设备的结构示意图。
图2为本发明的智能手机对路面裂缝进行拍照得到的图像。
图3为本发明的检测方法步骤101中放置在路面上的已知物理尺寸的标定板。
图4为本发明的检测方法步骤203中剔除噪点后的路面裂缝图像。附图标记说明:
1—智能手机； 2—智能手机固定夹； 3—轮式测距仪手柄杆；
4—轮式测距仪测试轮； 5—电池固定夹； 6—电池；
7—USB数据线； 8—手持轮式测距仪手柄； 9—拍照按钮；
10—PCB板连接导线； 11—线控接头。
具体实施方式
本发明对基于智能手机的路面裂缝检测设备通过实施例1进行描述。
实施例1
如图1所示的一种基于智能手机的路面裂缝检测设备，包括轮式测距仪、智能手机1、智能手机固定夹2、智能手机供电系统和线控拍照系统，所述智能手机固定夹2安装在轮式测距仪手柄杆3的下端，所述智能手机固定夹2位于轮式测距仪测试轮4的圆心处，所述智能手机1安装在智能手机固定夹2上，所述智能手机1内安装有路面裂缝图像处理应用程序；所述智能手机供电系统包括电池固定夹5、电池6和USB数据线7，所述电池6安装在电池固定夹5上，所述电池固定夹5安装在轮式测距仪手柄杆3上，所述USB数据线7的一端与电池6相接，所述USB数据线7的另一端与智能手机1的充电接口相接；所述线控拍照系统包括拍照按钮9、PCB板连接导线10和线控接头11，所述PCB板连接导线10的一端与拍照按钮9相接，所述PCB板连接导线10的另一端与线控接头11相接，所述线控接头11与智能手机1的耳机插孔相匹配，所述拍照按钮9设置在轮式测距仪手柄8上。
其中，智能手机固定夹2位于轮式测距仪手柄杆3的下端、轮式测距仪测试轮4的圆心处，可保证智能手机1的摄像头与路面之间的距离为一固定值。
轮式测距仪手柄杆3上设置的电池固定夹5用于固定电池6，电池6通过USB数据线7给智能手机1充电。
测试时，通过线控拍照系统控制智能手机1对路面裂缝进行拍照，利用智能手机1安装的路面裂缝图像处理应用程序进行图像处理，获取裂缝宽度信息，通过轮式测距仪实现对路面裂缝长度的测量。
其中，所述智能手机1为可通过音量键控制拍照的智能手机。
本实施例中，所述路面裂缝图像处理应用程序是基于Android平台或iOS平台开发的已有程序，具有图像采集功能、图像处理功能和路面裂缝宽度计算功能。
本实施例中，其特征在于：所述电池6为充电电池。
本实施例中，所采用的智能手机1为华为Nova2智能手机，智能手机1固定在智能手机固定夹2时，智能手机1的摄像头与路面之间的距离为15cm。
本发明对基于智能手机的路面裂缝检测方法通过实施例2进行描述。
实施例2
本实施例利用实施例1所述的基于智能手机的路面裂缝检测设备进行路面裂缝检测的方法，包括以下步骤：
步骤一、像素标定，所述的像素标定的过程为：
步骤101、在路面上放置已知物理尺寸的标定板，如图3所示，标定板小方格的实际长度为2.75cm；
步骤102、启动路面裂缝图像处理应用程序，控制轮式测距仪手柄8使智能手机1的摄像头正对所述标定块，按下拍照按钮9对所述标定块进行拍照；
步骤103、路面裂缝图像处理应用程序自动识别所述标定块在照片中的像素数量，将标定块的物理尺寸除以该标定块在照片中的像素数量得到标定系数B。
步骤二、手持轮式测距仪手柄8推着所述轮式测距仪沿着路面裂缝行走，在目标测试位置处按下拍照按钮9对路面裂缝进行拍照，拍摄得到的图像如图2所示，经所述路面裂缝图像处理应用程序处理后得到路面裂缝宽度；
步骤二中所述的路面裂缝图像处理应用程序的处理，具体包括以下步骤：
步骤201、图像灰度化：将智能手机1拍摄到的图像首先进行自适应直方图均衡化处理，然后对均衡化处理后的图像进行灰度化处理；
步骤202、图像二值化：将步骤201中所述灰度化处理后的图像进行图像二值化处理，使灰度图像转化为二值图像；
步骤203、图像形态学处理：经过步骤202中二值化处理后的图像，存在孤立的噪点，利用中值滤波对二值化处理后的图像进行图像形态学处理，剔除噪点，使图像仅存在路面裂缝，如图4所示；
步骤204、提取边缘：利用边缘检测函数提取路面裂缝存在的两条边缘线，并计算得到两条边缘线长度的平均值L；所述的边缘检测函数为M atlab的检测函数bwperim；
步骤205、计算路面裂缝宽度：计算经步骤203中所述图像形态学处理后路面裂缝面积S(路面裂缝面积S通过统计图像经二值化后裂缝对应的像素点确定)，将计算得到的路面裂缝面积S、步骤103中得到的标定系数B和步骤204中得到的两条边缘线长度的平均值L，一起代入路面裂缝宽度计算公式W＝(S/L)×B中，计算得出路面裂缝宽度W。
步骤三、推着所述轮式测距仪沿着整条路面裂缝行走，可测出整条路面裂缝长度。
试验结果表明，采用基于智能手机的路面裂缝检测设备进行路面裂缝检测的方法，得到的裂缝检测数据与通过直尺及卷尺经手工测量得到的检测数据具有较高的相关关系。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变换，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于智能手机的路面裂缝检测设备，其特征在于：包括轮式测距仪、智能手机(1)、智能手机固定夹(2)、智能手机供电系统和线控拍照系统，所述智能手机固定夹(2)安装在轮式测距仪手柄杆(3)的下端，所述智能手机固定夹(2)位于轮式测距仪测试轮(4)的圆心处，所述智能手机(1)安装在智能手机固定夹(2)上，所述智能手机(1)内安装有路面裂缝图像处理应用程序；所述智能手机供电系统包括电池固定夹(5)、电池(6)和USB数据线(7)，所述电池(6)安装在电池固定夹(5)上，所述电池固定夹(5)安装在轮式测距仪手柄杆(3)上，所述USB数据线(7)的一端与电池(6)相接，所述USB数据线(7)的另一端与智能手机(1)的充电接口相接；所述线控拍照系统包括拍照按钮(9)、PCB板连接导线(10)和线控接头(11)，所述PCB板连接导线(10)的一端与拍照按钮(9)相接，所述PCB板连接导线(10)的另一端与线控接头(11)相接，所述线控接头(11)与智能手机(1)的耳机插孔相匹配，所述拍照按钮(9)设置在轮式测距仪手柄(8)上。
2.按照权利要求1所述的基于智能手机的路面裂缝检测设备，其特征在于：所述智能手机(1)为可通过音量键控制拍照的智能手机。
3.按照权利要求1或2所述的基于智能手机的路面裂缝检测设备，其特征在于：所述路面裂缝图像处理应用程序是基于Android平台或iOS平台开发的已有程序，具有图像采集功能、图像处理功能和路面裂缝宽度计算功能。
4.按照权利要求1或2所述的基于智能手机的路面裂缝检测设备，其特征在于：所述电池(6)为充电电池。
5.一种利用权利要求1所述的基于智能手机的路面裂缝检测设备进行路面裂缝检测的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一、像素标定；
步骤二、手持轮式测距仪手柄(8)推着所述轮式测距仪沿着路面裂缝行走，在目标测试位置处按下拍照按钮(9)对路面裂缝进行拍照，经所述路面裂缝图像处理应用程序处理后得到路面裂缝宽度；
步骤三、推着所述轮式测距仪沿着整条路面裂缝行走，可测出整条路面裂缝长度。
6.按照权利要求5所述的方法，其特征在于：步骤一中所述的像素标定的过程为：
步骤101、在路面上放置已知物理尺寸的标定板；
步骤102、启动路面裂缝图像处理应用程序，控制轮式测距仪手柄(8)使智能手机(1)的摄像头正对所述标定块，按下拍照按钮(9)对所述标定块进行拍照；
步骤103、路面裂缝图像处理应用程序自动识别所述标定块在照片中的像素数量，将标定块的物理尺寸除以该标定块在照片中的像素数量得到标定系数B。
7.按照权利要求6所述的方法，其特征在于：步骤二中所述的路面裂缝图像处理应用程序的处理，具体包括以下步骤：
步骤201、图像灰度化：将智能手机(1)拍摄到的图像首先进行自适应直方图均衡化处理，然后对均衡化处理后的图像进行灰度化处理；
步骤202、图像二值化：将步骤201中所述灰度化处理后的图像进行图像二值化处理，使灰度图像转化为二值图像；
步骤203、图像形态学处理：经过步骤202中二值化处理后的图像，存在孤立的噪点，利用中值滤波对二值化处理后的图像进行图像形态学处理，剔除噪点，使图像仅存在路面裂缝；
步骤204、提取边缘：利用边缘检测函数提取路面裂缝存在的两条边缘线，并计算得到两条边缘线长度的平均值L；
步骤205、计算路面裂缝宽度：计算经步骤203中所述图像形态学处理后路面裂缝面积S，将计算得到的路面裂缝面积S、步骤103中得到的标定系数B和步骤204中得到的两条边缘线长度的平均值L，一起代入路面裂缝宽度计算公式W＝(S/L)×B中，计算得出路面裂缝宽度W。
8.按照权利要求7所述的方法，其特征在于：步骤204中所述的边缘检测函数为Matlab的检测函数bwperim。
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