CN109374624A - 透水路面堵塞检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种透水路面堵塞检测方法及系统。其中，一种透水路面堵塞检测方法，包括：采集堵塞透水混凝土试件的图像；预处理采集的图像；检测预处理后的图像的边缘；利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积，对所得同一透水性图像孔隙像素值求平均，采用多项式进行像素值与透水性拟合。
Description
技术领域
本公开属于透水路面堵塞检测领域，尤其涉及一种透水路面堵塞检测方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着城市的现代化发展，改变了地面的原有特征。使得地面不透水率提高、排水除涝能力低下等。因此，如何能使降雨不产生或极少产生地表径流成为国内外城市，尤其是大都市十分关注的问题。透水路面由于其内部是连贯的多孔结构，具有高透水能力，这对于解决大都市的市内排水不畅问题起到巨大的作用。因此逐渐被我国各大小城市使用。与此同时，由于孔隙较大，经常出现细小的砂土或者粉尘进入孔隙，使得孔隙结构堵塞不畅通，透水能力下降。从而难以发挥透水型路面的功能，使其演变成非透水路面，造成经济上的浪费。
然而，传统的透水性混凝土路面堵塞试验装置只是通过对路面材料渗透系数进行测定，研究其堵塞情况，由于操作复杂，浪费大量财力物力，无法大范围检测。因此，亟需一种透水路面堵塞检测方法及系统来有效解决以上缺陷。
发明内容
根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种透水路面堵塞检测方法，其操作简单且能够准确地检测透水路面堵塞情况。
本公开的一种透水路面堵塞检测方法，包括：
采集堵塞透水混凝土试件的图像；
预处理采集的图像；
检测预处理后的图像的边缘；
利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积，对所得同一透水性图像孔隙像素值求平均，采用多项式进行像素值与透水性拟合。
在一个或多个实施例中，在采集堵塞透水混凝土试件的图像之前，还包括制作堵塞透水混凝土试件，其具体过程为：
选择已知孔隙率的透水混凝土，并利用预设配比的沙粒与水混合以后进行透水混凝土堵塞，得到堵塞透水混凝土试件。
在一个或多个实施例中，在预处理采集的图像的过程中，利用高斯低通滤波方法来模糊图像和降低噪声，对图像起到平滑作用，为后续的边缘检测消除干扰。
在一个或多个实施例中，检测预处理后的图像的边缘的过程，包括：
对预处理后的图像进行HSV加权处理；
对HSV加权处理的图像进行开运算；
利用Canny算子提取开运算后的图像的透水混凝土孔隙轮廓；
对提取透水混凝土孔隙轮廓的图像进行二值化处理，利用阈值分割出透水混凝土孔隙图像。
在一个或多个实施例中，对预处理后的图像进行HSV加权处理的步骤如下：
将预处理后的图像转化为HSV图像；
分离HSV图像的三个通道；
对HSV图像的S通道和V通道做差。
在一个或多个实施例中，对HSV加权处理的图像进行开运算的步骤如下：
将HSV加权处理与原始背景图像做差；
对做差后的图像进行开运算处理；
将开运算处理的图像取反再进行一次开运算。
在一个或多个实施例中，在利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积的过程中，预先设定孔隙面积范围值单位像素点，通过计算图像中连通域轮廓面积，将不符合条件的轮廓剔除。
本公开的另一方面，提供了一种透水路面堵塞检测系统。
本公开的一种透水路面堵塞检测系统，包括：
图像采集装置，其被配置为：采集堵塞透水混凝土试件的图像；
图像处理装置，其包括图像处理器，所述图像处理器包括：
预处理模块，其用于预处理采集的图像；
边缘检测模块，其用于检测预处理后的图像的边缘；
透水性拟合模块，其用于利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积，对所得同一透水性图像孔隙像素值求平均，采用多项式进行像素值与透水性拟合。
在一个或多个实施例中，在所述预处理模块中，利用高斯低通滤波方法来模糊图像和降低噪声，对图像起到平滑作用，为后续的边缘检测消除干扰。
在一个或多个实施例中，所述边缘检测模块，包括：
HSV加权处理模块，其用于对预处理后的图像进行HSV加权处理；
开运算模块，其用于对HSV加权处理的图像进行开运算；
轮廓提取模块，其用于利用Canny算子提取开运算后的图像的透水混凝土孔隙轮廓；
二值化处理模块，其用于对提取透水混凝土孔隙轮廓的图像进行二值化处理，利用阈值分割出透水混凝土孔隙图像。
在一个或多个实施例中，在所述透水性拟合模块中，预先设定孔隙面积范围值单位像素点，通过计算图像中连通域轮廓面积，将不符合条件的轮廓剔除。
本公开的有益效果是：
(1)本公开的一种透水路面堵塞检测方法，通过采集堵塞透水混凝土试件的图像，对其进行预处理，检测预处理后的图像的边缘；利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积，对所得同一透水性图像孔隙像素值求平均，采用多项式进行像素值与透水性拟合，操作简单且能够准确地检测透水路面堵塞情况。
(2)本公开受人为因素干扰小，操作方法易于掌握。可以使得非专业人员也能非常熟练的对透水路面进行检测。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开的一种透水路面堵塞检测方法流程图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
图1是本公开的一种透水路面堵塞检测方法流程图。
如图1所示，本公开的一种透水路面堵塞检测方法，包括：
步骤1：采集堵塞透水混凝土试件的图像。
具体地，在采集堵塞透水混凝土试件的图像之前，还包括制作堵塞透水混凝土试件，其具体过程为：
选择已知孔隙率的透水混凝土，并利用预设配比的沙粒与水混合以后进行透水混凝土堵塞，得到堵塞透水混凝土试件。
例如：选择孔隙率分别为10％、15％、20％的透水混凝土，用级配不同的沙粒与水混合以后进行混凝土堵塞，进行实际堵塞的透水混凝土透水性测定。
在具体实施中，使用CCD摄像头对堵塞的透水混凝土进行图像采集，所获得的的图像与堵塞的透水混凝土的透水性进行对应，图像采集的目的在于获取清晰的透水混凝土图像。
步骤2：预处理采集的图像。
由于检测环境可能存在诸多不稳定的因素会对提取的透水混凝土路面图像产生负面影响，因此，应用高斯低通滤波对图像进行初步的降噪处理。为了与实测环境相符合，图像采集时加入相应的干扰因素。
高斯低通滤波的作用是模糊图像和降低噪声，使低频信号通过，而高频信号会在此操作后被过滤掉，对图像起到平滑作用，为后续的边缘检测消除干扰。
步骤3：检测预处理后的图像的边缘。
在具体实施中，检测预处理后的图像的边缘的过程，包括：
对预处理后的图像进行HSV加权处理；
对HSV加权处理的图像进行开运算；
利用Canny算子提取开运算后的图像的透水混凝土孔隙轮廓；
对提取透水混凝土孔隙轮廓的图像进行二值化处理，利用阈值分割出透水混凝土孔隙图像。
具体地，Canny边缘检测的算法流程为：
(1)首先用2D高斯滤波模板与原始图像进行卷积，以消除噪声；
(2)用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；
(3)对梯度幅值进行非极大值抑制；
(4)用双阈值算法检测和连接边缘。
在具体实施中，对预处理后的图像进行HSV加权处理的步骤如下：
将预处理后的图像转化为HSV图像；
分离HSV图像的三个通道；
对HSV图像的S通道和V通道做差。
在一个或多个实施例中，对HSV加权处理的图像进行开运算的步骤如下：
将HSV加权处理与原始背景图像做差；
对做差后的图像进行开运算处理；
将开运算处理的图像取反再进行一次开运算。
步骤4：利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积，对所得同一透水性图像孔隙像素值求平均，采用多项式进行像素值与透水性拟合。
y＝anxn+an-1xn-1+…+a0x0
其中，x为孔隙像素平均值，y为透水性，ai表示孔隙像素平均值的第i次方的系数。
在具体实施中，在利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积的过程中，预先设定孔隙面积范围值单位像素点，通过计算图像中连通域轮廓面积，将不符合条件的轮廓剔除。
本公开的另一方面，提供了一种透水路面堵塞检测系统。
本公开的一种透水路面堵塞检测系统，包括：
(1)图像采集装置，其被配置为：采集堵塞透水混凝土试件的图像；
(2)图像处理装置，其包括图像处理器，所述图像处理器包括：
(2.1)预处理模块，其用于预处理采集的图像；
具体地，在所述预处理模块中，利用高斯低通滤波方法来模糊图像和降低噪声，对图像起到平滑作用，为后续的边缘检测消除干扰。
(2.2)边缘检测模块，其用于检测预处理后的图像的边缘；
具体地，所述边缘检测模块，包括：
HSV加权处理模块，其用于对预处理后的图像进行HSV加权处理；
开运算模块，其用于对HSV加权处理的图像进行开运算；
轮廓提取模块，其用于利用Canny算子提取开运算后的图像的透水混凝土孔隙轮廓；
二值化处理模块，其用于对提取透水混凝土孔隙轮廓的图像进行二值化处理，利用阈值分割出透水混凝土孔隙图像。
(2.3)透水性拟合模块，其用于利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积，对所得同一透水性图像孔隙像素值求平均，采用多项式进行像素值与透水性拟合。
具体地，在所述透水性拟合模块中，预先设定孔隙面积范围值单位像素点，通过计算图像中连通域轮廓面积，将不符合条件的轮廓剔除。
y＝anxn+an-1xn-1+…+a0x0
其中，x为孔隙像素平均值，y为透水性，ai表示孔隙像素平均值的第i次方的系数。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种透水路面堵塞检测方法，其特征在于，包括：
采集堵塞透水混凝土试件的图像；
预处理采集的图像；
检测预处理后的图像的边缘；
利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积，对所得同一透水性图像孔隙像素值求平均，采用多项式进行像素值与透水性拟合。
2.如权利要求1所述的一种透水路面堵塞检测方法，其特征在于，在采集堵塞透水混凝土试件的图像之前，还包括制作堵塞透水混凝土试件，其具体过程为：
选择已知孔隙率的透水混凝土，并利用预设配比的沙粒与水混合以后进行透水混凝土堵塞，得到堵塞透水混凝土试件。
3.如权利要求1所述的一种透水路面堵塞检测方法，其特征在于，在预处理采集的图像的过程中，利用高斯低通滤波方法来模糊图像和降低噪声，对图像起到平滑作用，为后续的边缘检测消除干扰。
4.如权利要求1所述的一种透水路面堵塞检测方法，其特征在于，检测预处理后的图像的边缘的过程，包括：
对预处理后的图像进行HSV加权处理；
对HSV加权处理的图像进行开运算；
利用Canny算子提取开运算后的图像的透水混凝土孔隙轮廓；
对提取透水混凝土孔隙轮廓的图像进行二值化处理，利用阈值分割出透水混凝土孔隙图像。
5.如权利要求4所述的一种透水路面堵塞检测方法，其特征在于，对预处理后的图像进行HSV加权处理的步骤如下：
将预处理后的图像转化为HSV图像；
分离HSV图像的三个通道；
对HSV图像的S通道和V通道做差。
6.如权利要求4所述的一种透水路面堵塞检测方法，其特征在于，对HSV加权处理的图像进行开运算的步骤如下：
将HSV加权处理与原始背景图像做差；
对做差后的图像进行开运算处理；
将开运算处理的图像取反再进行一次开运算。
7.如权利要求1所述的一种透水路面堵塞检测方法，其特征在于，在利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积的过程中，预先设定孔隙面积范围值单位像素点，通过计算图像中连通域轮廓面积，将不符合条件的轮廓剔除。
8.一种透水路面堵塞检测系统，其特征在于，包括：
图像采集装置，其被配置为：采集堵塞透水混凝土试件的图像；
图像处理装置，其包括图像处理器，所述图像处理器包括：
预处理模块，其用于预处理采集的图像；
边缘检测模块，其用于检测预处理后的图像的边缘；
透水性拟合模块，其用于利用边缘像素点来计算透水混凝土孔隙轮廓形状和面积，对所得同一透水性图像孔隙像素值求平均，采用多项式进行像素值与透水性拟合。
9.如权利要求8所述的一种透水路面堵塞检测系统，其特征在于，在所述预处理模块中，利用高斯低通滤波方法来模糊图像和降低噪声，对图像起到平滑作用，为后续的边缘检测消除干扰。
10.如权利要求8所述的一种透水路面堵塞检测系统，其特征在于，所述边缘检测模块，包括：
HSV加权处理模块，其用于对预处理后的图像进行HSV加权处理；
开运算模块，其用于对HSV加权处理的图像进行开运算；
轮廓提取模块，其用于利用Canny算子提取开运算后的图像的透水混凝土孔隙轮廓；
二值化处理模块，其用于对提取透水混凝土孔隙轮廓的图像进行二值化处理，利用阈值分割出透水混凝土孔隙图像；
或在所述透水性拟合模块中，预先设定孔隙面积范围值单位像素点，通过计算图像中连通域轮廓面积，将不符合条件的轮廓剔除。
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|---|---|
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111893836A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-06 | 河海大学 | 一种自清洁透水混凝土结构及其制备方法 |
| CN113033383A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-06-25 | 山东大学 | 基于深度学习的透水路面堵塞无损检测方法及系统 |
Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4727498A (en) * | 1984-10-31 | 1988-02-23 | University Of South Carolina | Process for segmenting reservoir pores |
| CN1995968A (zh) * | 2007-01-12 | 2007-07-11 | 北京工业大学 | 一种排水沥青混凝土有效空隙特征参数提取方法 |
| CN101403683A (zh) * | 2008-11-17 | 2009-04-08 | 长安大学 | 采用ct技术分析多孔沥青混合料空隙结构的方法 |
| CN102519855A (zh) * | 2011-12-06 | 2012-06-27 | 长安大学 | 一种多孔沥青混合料抗堵塞性能的评价方法 |
| US20130122267A1 (en) * | 2011-03-05 | 2013-05-16 | Rutgers, The State University Of New Jersey | Bonding element, bonding matrix and composite material having the bonding element, and method of manufacturing thereof |
| CN104535475A (zh) * | 2015-01-08 | 2015-04-22 | 中国石油大学(北京) | 碳酸盐岩微观结构的确定方法及装置 |
| CN105319155A (zh) * | 2015-11-23 | 2016-02-10 | 中国石油大学(华东) | 一种考虑粗糙表面特征的岩石毛管力确定方法 |
| CN105352873A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-02-24 | 中国石油大学(北京) | 页岩孔隙结构的表征方法 |
| CN105806765A (zh) * | 2016-04-13 | 2016-07-27 | 南京大学（苏州）高新技术研究院 | 一种显微ct扫描土体空间孔隙结构的精细化表征方法 |
| CN106644855A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-10 | 山东大学 | 透水混凝土中堵塞颗粒粒径测定方法及级配检测方法 |
| CN108133474A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-08 | 西安石油大学 | 基于岩心样品二维孔隙图像的渗透率预测方法 |
| US20180194693A1 (en) * | 2014-01-22 | 2018-07-12 | Solidia Technologies, Inc. | Advanced curing equipment and methods of using same |
| CN108387495A (zh) * | 2018-01-22 | 2018-08-10 | 青岛理工大学 | 一种多孔混凝土孔隙率计算和孔隙参数表征方法 |
| CN108414413A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-08-17 | 江西省高速公路投资集团有限责任公司 | 一种排水沥青路面透水性能现场检测装置及检测方法 |
| CN108763711A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-06 | 中国石油大学(华东) | 一种基于岩心扫描图像分块数值模拟的渗透率预测方法 |
| CN108918829A (zh) * | 2018-07-11 | 2018-11-30 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于形态学的模拟数字岩心微观变形方法及装置 |
| CN108956420A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-07 | 哈尔滨工业大学 (深圳) | 一种混凝土孔隙特征提取方法及系统 |
-
2018
- 2018-12-12 CN CN201811517299.2A patent/CN109374624B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4727498A (en) * | 1984-10-31 | 1988-02-23 | University Of South Carolina | Process for segmenting reservoir pores |
| CN1995968A (zh) * | 2007-01-12 | 2007-07-11 | 北京工业大学 | 一种排水沥青混凝土有效空隙特征参数提取方法 |
| CN101403683A (zh) * | 2008-11-17 | 2009-04-08 | 长安大学 | 采用ct技术分析多孔沥青混合料空隙结构的方法 |
| US20130122267A1 (en) * | 2011-03-05 | 2013-05-16 | Rutgers, The State University Of New Jersey | Bonding element, bonding matrix and composite material having the bonding element, and method of manufacturing thereof |
| CN102519855A (zh) * | 2011-12-06 | 2012-06-27 | 长安大学 | 一种多孔沥青混合料抗堵塞性能的评价方法 |
| US20180194693A1 (en) * | 2014-01-22 | 2018-07-12 | Solidia Technologies, Inc. | Advanced curing equipment and methods of using same |
| CN104535475A (zh) * | 2015-01-08 | 2015-04-22 | 中国石油大学(北京) | 碳酸盐岩微观结构的确定方法及装置 |
| CN105319155A (zh) * | 2015-11-23 | 2016-02-10 | 中国石油大学(华东) | 一种考虑粗糙表面特征的岩石毛管力确定方法 |
| CN105352873A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-02-24 | 中国石油大学(北京) | 页岩孔隙结构的表征方法 |
| CN105806765A (zh) * | 2016-04-13 | 2016-07-27 | 南京大学（苏州）高新技术研究院 | 一种显微ct扫描土体空间孔隙结构的精细化表征方法 |
| CN106644855A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-10 | 山东大学 | 透水混凝土中堵塞颗粒粒径测定方法及级配检测方法 |
| CN108414413A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-08-17 | 江西省高速公路投资集团有限责任公司 | 一种排水沥青路面透水性能现场检测装置及检测方法 |
| CN108133474A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-08 | 西安石油大学 | 基于岩心样品二维孔隙图像的渗透率预测方法 |
| CN108387495A (zh) * | 2018-01-22 | 2018-08-10 | 青岛理工大学 | 一种多孔混凝土孔隙率计算和孔隙参数表征方法 |
| CN108763711A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-06 | 中国石油大学(华东) | 一种基于岩心扫描图像分块数值模拟的渗透率预测方法 |
| CN108956420A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-07 | 哈尔滨工业大学 (深圳) | 一种混凝土孔隙特征提取方法及系统 |
| CN108918829A (zh) * | 2018-07-11 | 2018-11-30 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于形态学的模拟数字岩心微观变形方法及装置 |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| MILANI S. SUMANASOORIYA: "A Review of Materials Science Based Models for Mixture Design and Permeability Prediction of Pervious Concretes", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF MATERIALS AND STRUCTURAL INTEGRITY》 * |
| NARAYANAN NEITHALATH 等: "Characterizing pore volume,sizes,and connectivity in pervious concretes for permeability prediction", 《MATERIALS CHARACTERIZATION》 * |
| 刘阳 等: "孔隙结构渗透性能的数值模拟研究", 《河南城建学院学报》 * |
| 崔京浩: "《第十七届全国结构工程学术会议论文集 第2册》", 31 August 2008, 工程力学杂志社 * |
| 王伟 等: "基于机器视觉的蓝莓果实分级检测算法", 《现代电子技术》 * |
| 白晓辉 等: "透水混凝土孔隙率和渗透系数影响因素研究", 《武汉轻工大学学报》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111893836A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-06 | 河海大学 | 一种自清洁透水混凝土结构及其制备方法 |
| CN111893836B (zh) * | 2020-06-29 | 2021-11-12 | 河海大学 | 一种自清洁透水混凝土结构及其制备方法 |
| CN113033383A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-06-25 | 山东大学 | 基于深度学习的透水路面堵塞无损检测方法及系统 |
| CN113033383B (zh) * | 2021-03-23 | 2022-04-12 | 山东大学 | 基于深度学习的透水路面堵塞无损检测方法及系统 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
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