CN109034082A - 一种车载终端式机场跑道胶痕检测系统及检测方法 - Google Patents

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Abstract

一种车载终端式机场跑道胶痕检测系统及检测方法。系统包括数据采集子系统、数据传输子系统和数据识别子系统。数据采集子系统通过数据传输子系统与数据识别子系统连接；数据采集子系统包括图像采集子系统、定位采集子系统和下位机，图像采集子系统和定位采集子系统分别与下位机相连接，下位机通过数据传输子系统与作为上位机的数据识别子系统连接。本发明提供的车载终端式机场跑道胶痕检测系统及检测方法不仅能够在夜间辅助除胶人员识别除胶的必要性，而且在白天能够对橡胶胶痕进行实时采集和检测，提高夜间除胶工作的效率和质量，从而保证机场跑道道面的摩擦系数达到标准，保障飞机的起降安全。

Description

一种车载终端式机场跑道胶痕检测系统及检测方法
技术领域
本发明属于机场跑道着陆区的轮胎胶痕识别检测技术领域，特别是涉及一种车载终端式机场跑道胶痕检测系统及检测方法。
背景技术
随着我国民航产业的高速发展，机场的吞吐量、运输周转量不断增长，机场的运行压力越来越大，因此机场跑道的可检测性、可维护性及可靠性都需要达到更高的标准才能保证民航运输质量。在飞机起降的过程中，轮胎与机场跑道道面摩擦产生的巨大温差会导致轮胎表面橡胶颗粒脱落并附着在跑道上形成胶痕。过厚的胶痕会使机场跑道摩擦系数降低，容易造成安全隐患，同时大量胶痕的残留会大面积覆盖跑道道面，使跑道标志线变得模糊，甚至被遮挡，这对目视飞行操作造成极大影响。因此如何检测和清理跑道上的胶痕是机场安全管理中一个非常关键的问题。
目前常用的胶痕检测方法有目视检测法、摩擦系数测试车检测法等，这种传统的胶痕检测方法不能对存在潜在危害的道面进行具有针对性的处理，同时存在偶然性、成本浪费、检测效率低下等不足之处。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种车载终端式机场跑道胶痕检测系统。
为了达到上述目的，本发明提供的车载终端式机场跑道胶痕检测系统包括：数据采集子系统、数据传输子系统和数据识别子系统；其中数据采集子系统通过数据传输子系统与数据识别子系统连接；数据采集子系统包括图像采集子系统、定位采集子系统和下位机，图像采集子系统和定位采集子系统分别与下位机相连接，下位机通过数据传输子系统与作为上位机的数据识别子系统连接而进行数据交换；数据识别子系统上带有显示界面，根据数据采集子系统上传的检测图像和定位信息做出是否除胶的指示并显示。
所述的下位机采用STM32ZET6单片机作为下位机硬件平台。
所述的图像采集子系统采用OV7670摄像头模块作为图像采集模块。
所述的定位采集子系统采用GPS-NEO-6M模块作为定位采集模块。
所述的数据传输子系统采用串口-无线网-以太网的HLK-RM04WIFI模块。
本发明提供的车载终端式机场跑道胶痕检测系统的检测方法包括按顺序进行的下列步骤：
1)当数据识别子系统发出数据采集指令后，数据采集子系统启动；图像采集子系统利用摄像头模块对机场跑道进行图像数据采集，定位采集子系统利用GPS定位模块对图像采集的区域进行定位；
2)图像采集子系统和定位采集子系统将采集到的图像数据和定位数据传输至下位机，下位机进行数据压缩处理后经由数据传输子系统上传到至数据识别子系统；
3)数据识别子系统完成数据信息的接收后，采用OTSU算法对图像数据进行二值化处理，之后采用BP神经网络算法进行图像分割以及灰度图像特征提取；
4)数据识别子系统完成识别检测图像后，在显示界面上做出是否除胶的指示并显示出定位信息。
本发明提供的车载终端式机场跑道胶痕检测系统及检测方法不仅能够在夜间辅助除胶人员识别除胶的必要性，而且在白天能够对橡胶胶痕进行实时采集和检测，提高夜间除胶工作的效率和质量，从而保证机场跑道道面的摩擦系数达到标准，保障飞机的起降安全。
附图说明
图1为本发明提供的车载终端式机场跑道胶痕检测系统组成框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明提供的车载终端式机场跑道胶痕检测系统及检测方法进行详细说明。
如图1所示，本发明提供的车载终端式机场跑道胶痕检测系统可安装在机场跑道所有特种车辆上，用于跑道胶痕的检测与识别，其包括：
数据采集子系统1、数据传输子系统2和数据识别子系统3；其中数据采集子系统1通过数据传输子系统2与数据识别子系统3连接；数据采集子系统1包括图像采集子系统1.1、定位采集子系统1.2和下位机1.3，图像采集子系统1.1和定位采集子系统1.2分别与下位机1.3相连接，下位机1.3通过数据传输子系统2与作为上位机的数据识别子系统3连接而进行数据交换；数据识别子系统3上带有显示界面，根据数据采集子系统1上传的检测图像和定位信息做出是否除胶的指示并显示。
所述的下位机1.3采用意法半导体公司开发的STM32ZET6单片机作为下位机硬件平台。
所述的图像采集子系统1.1采用OV7670摄像头模块作为图像采集模块，其自带缓存空间能够进行低速图像采集，同时经由SCCB串口设定数据格式、像素值等参数；之后将采集到的图像数据以RGB585格式输出并暂存于FIFO存储芯片中，该格式的像素由两个字节组成，即两个PCLK周期输出一个像素；最后图像数据分辨率输出格式采用分辨率为320*240的QVGA输出格式，即每张图片需要采集76800个像素，节省数据传输时间。
所述的定位采集子系统1.2采用GPS-NEO-6M模块作为定位采集模块，通过串口和USB接口输出GPS定位数据信息，并采用NMEA-0183协议解析数据信息。此外采用UBX协议配置GPS-NEO-6M模块，经由MCU的COM端口对该模块的启动模式、波特率、刷新速率、天线检测、定位精度等参数进行配置。
所述的数据传输子系统2采用串口-无线网-以太网的高性能HLK-RM04WIFI模块，在TCP协议下完成与下位机硬件平台及数据识别子系统3协同数据传输的任务，该协议能够保证数据包的传送，提供更加稳定的连接服务，提高数据传输的可靠性和安全性。
本发明提供的车载终端式机场跑道胶痕检测系统在数据传输前通过下位机1.3对图像信息进行灰度化预处理，其方法是将原始图像的16位二进制数据转化为十进制数据，之后利用灰度处理中的整数算法公式(1)将彩色图像转化成灰度图像，最后将图像数据压缩以缩短传输时间。
Gray＝0.3×R+0.59×G+0.11×B(1)
式中，R、G、B分别代表某一像素点红、绿、蓝三种颜色的亮度等级，Gray值反映灰度化后该像素点的亮度等级，即灰度图中该像素点的灰度值。
灰度化处理后一个0-255范围的灰度值便可代表该像素点，从而使数据压缩近三分之一，明显提高数据传输速率。
所述的数据识别子系统3利用MATLAB搭建软件平台完成图像信息的识别和定位信息的显示。
下位机1.3实时采集压缩图像数据和定位数据，经由数据传输子系统2传输至数据识别子系统3并放入缓存中；图像数据与定位数据在后台对应匹配后，首先采用中值滤波法去除图像信息中的噪声干扰；然后采用OTSU算法对灰度化的图像进行二值化处理，由此检测出跑道道面上轮胎胶痕的个数；之后采用BP神经网络算法对所得图像进行图像分割和灰度图像特征提取，从而使胶印突出显示，便于车载终端式机场跑道胶痕检测系统判别是否除胶；判别完成后，最后在显示界面上显示是否除胶的指令，方便除胶人员对危险系数较高的胶痕进行定位和信息记录。由此完成车载终端式机场跑道胶痕检测系统的检测识别工作。
本发明提供的车载终端式机场跑道胶痕检测系统的检测方法包括按顺序进行的下列步骤：
1)当数据识别子系统3发出数据采集指令后，数据采集子系统1启动；图像采集子系统1.1利用摄像头模块对机场跑道进行图像数据采集，定位采集子系统1.2利用GPS定位模块对图像采集的区域进行定位；
2)图像采集子系统1.1和定位采集子系统1.2将采集到的图像数据和定位数据传输至下位机1.3，下位机1.3进行数据压缩处理后经由数据传输子系统2上传到至数据识别子系统3；
3)数据识别子系统3完成数据信息的接收后，采用OTSU算法对图像数据进行二值化处理，之后采用BP神经网络算法进行图像分割以及灰度图像特征提取；
4)数据识别子系统3完成识别检测图像后，在显示界面上做出是否除胶的指示并显示出定位信息。

Claims (6)

1.一种车载终端式机场跑道胶痕检测系统，其特征在于：所述的车载终端式机场跑道胶痕检测系统包括：数据采集子系统(1)、数据传输子系统(2)和数据识别子系统(3)；其中数据采集子系统(1)通过数据传输子系统(2)与数据识别子系统(3)连接；数据采集子系统(1)包括图像采集子系统(1.1)、定位采集子系统(1.2)和下位机(1.3)，图像采集子系统(1.1)和定位采集子系统(1.2)分别与下位机(1.3)相连接，下位机(1.3)通过数据传输子系统(2)与作为上位机的数据识别子系统(3)连接而进行数据交换；数据识别子系统(3)上带有显示界面，根据数据采集子系统(1)上传的检测图像和定位信息做出是否除胶的指示并显示。
2.根据权利要求1所述的车载终端式机场跑道胶痕检测系统，其特征在于：所述的下位机(1.3)采用STM32ZET6单片机作为下位机硬件平台。
3.根据权利要求1所述的车载终端式机场跑道胶痕检测系统，其特征在于：所述的图像采集子系统(1.1)采用OV7670摄像头模块作为图像采集模块。
4.根据权利要求1所述的车载终端式机场跑道胶痕检测系统，其特征在于：所述的定位采集子系统(1.2)采用GPS-NEO-6M模块作为定位采集模块。
5.根据权利要求1所述的车载终端式机场跑道胶痕检测系统，其特征在于：所述的数据传输子系统(2)采用串口-无线网-以太网的HLK-RM04WIFI模块。
6.一种如权利要求1所述的车载终端式机场跑道胶痕检测系统的检测方法，其特征在于：所述的检测方法包括按顺序进行的下列步骤：
1)当数据识别子系统(3)发出数据采集指令后，数据采集子系统(1)启动；图像采集子系统(1.1)利用摄像头模块对机场跑道进行图像数据采集，定位采集子系统(1.2)利用GPS定位模块对图像采集的区域进行定位；
2)图像采集子系统(1.1)和定位采集子系统(1.2)将采集到的图像数据和定位数据传输至下位机(1.3)，下位机(1.3)进行数据压缩处理后经由数据传输子系统(2)上传到至数据识别子系统(3)；
3)数据识别子系统(3)完成数据信息的接收后，采用OTSU算法对图像数据进行二值化处理，之后采用BP神经网络算法进行图像分割以及灰度图像特征提取；
4)数据识别子系统(3)完成识别检测图像后，在显示界面上做出是否除胶的指示并显示出定位信息。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110148123A (zh) * 2019-05-20 2019-08-20 中国民航大学 一种机场跑道胶痕自动识别方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103941672A (zh) * 2014-03-26 2014-07-23 中国民航大学 机场跑道除雪作业质量评估系统
CN105887736A (zh) * 2016-04-21 2016-08-24 中国民航大学 一种机场跑道自动除胶系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103941672A (zh) * 2014-03-26 2014-07-23 中国民航大学 机场跑道除雪作业质量评估系统
CN105887736A (zh) * 2016-04-21 2016-08-24 中国民航大学 一种机场跑道自动除胶系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘晓琳 等: "飞机跑道胶痕的自动识别系统设计与实现", 《计算机测量与控制》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110148123A (zh) * 2019-05-20 2019-08-20 中国民航大学 一种机场跑道胶痕自动识别方法

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