本發(fā)明涉及預(yù)制構(gòu)件檢測(cè)，具體涉及一種用于道路預(yù)制構(gòu)件平整度檢測(cè)的機(jī)器視覺識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

1、道路平整度是衡量道路質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。它反映了道路表面的平整程度，直接影響行車的舒適性和安全性，平整度高的道路能減少車輛顛簸，降低輪胎磨損，提高行車速度，良好的道路平整度也有助于減少交通噪音和車輛油耗。

2、申請(qǐng)?zhí)枮?02011531013.3的發(fā)明專利中公開了一種平整度檢測(cè)裝置，包括：吸嘴標(biāo)準(zhǔn)件，具有平整的下表面；檢測(cè)平臺(tái)，具有相互平行的上表面和下表面；出光孔，暴露于所述檢測(cè)平臺(tái)的上表面；光源，設(shè)置于所述出光孔內(nèi)；所述檢測(cè)平臺(tái)包括暴露于所述檢測(cè)平臺(tái)的上表面的凹槽，所述出光孔暴露于所述凹槽且與所述凹槽同心設(shè)置；所述凹槽的周壁和/或所述出光孔的內(nèi)壁具有光滑的表面；所述凹槽的周壁具有鍵槽陣列，用于量化平整度缺陷的方向和/或角度；所述鍵槽陣列沿所述凹槽的周壁規(guī)則設(shè)置；所述鍵槽陣列沿所述凹槽的周壁方向具有角度刻度值。

3、該申請(qǐng)?jiān)谟诮鉀Q：“技術(shù)人員在考慮到感壓紙厚度的影響后，采用了另一種方法來取消感壓紙，即通過印泥印染吸嘴底部，配合普通白紙來判斷設(shè)備及部件的水平狀態(tài)，即印泥在所述的白紙拓印出相對(duì)應(yīng)的圖案，更具圖案的清晰分布狀態(tài)來判斷水平狀態(tài)并調(diào)整。但是印泥和普通白紙又帶來了一個(gè)問題，那就是印泥和白紙都比較容易受到水分的影響，白紙易吸收水分，印泥具有一定的水分，在吸嘴底部和白紙接觸后，圖案很容易暈散開來，打出的圖形怎么都是合格的，這顯然是不能作為調(diào)整設(shè)備水平的主要方法”的問題。

4、然而，相對(duì)于道路預(yù)制構(gòu)件（預(yù)制道路板）而言，其平整度在制造的過程中也至關(guān)重要，目前大都以三米直尺法或激光平整度儀進(jìn)行平整度檢測(cè)，其檢測(cè)過程效率較差、檢測(cè)過程還需配備專業(yè)的技術(shù)人員對(duì)檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行操控；

5、為此，我們提出了一種用于道路預(yù)制構(gòu)件平整度檢測(cè)的機(jī)器視覺識(shí)別方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述缺點(diǎn)，本發(fā)明提供了一種用于道路預(yù)制構(gòu)件平整度檢測(cè)的機(jī)器視覺識(shí)別方法，解決了上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

3、一種用于道路預(yù)制構(gòu)件平整度檢測(cè)的機(jī)器視覺識(shí)別方法，包括：

4、上傳預(yù)制件規(guī)格參數(shù)，基于預(yù)制件結(jié)構(gòu)參數(shù)構(gòu)建預(yù)制件三維模型，在預(yù)制件三維模型上設(shè)計(jì)預(yù)制件圖像采集區(qū)域及圖像采集路徑；

5、基于預(yù)制件圖像采集區(qū)域及采集路徑采集預(yù)制件圖像，對(duì)采集的預(yù)制件圖像進(jìn)行優(yōu)化處理，進(jìn)一步將完成優(yōu)化處理的預(yù)制件圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；

6、所述完成優(yōu)化處理的預(yù)制件圖像在執(zhí)行轉(zhuǎn)換為灰度圖像時(shí)，將完成優(yōu)化處理的預(yù)制件圖像輸入到python的opencv庫中，基于opencv庫處理輸出對(duì)應(yīng)的灰度圖像；

7、所述預(yù)制件圖像的優(yōu)化處理邏輯表示為：

8、；

9、式中：為優(yōu)化輸出像素的像素值；為原始預(yù)制件圖像中像素（x，y）的像素值；為像素（x，y）的亮度；為原始預(yù)制件圖像的亮度平均值；為以像素（x，y）為中心的窗口的局部對(duì)比度；為原始預(yù)制件圖像的全局對(duì)比度；為像素（x，y）的飽和度值；為原始預(yù)制件圖像的平均飽和度值；為原始預(yù)制件圖像的噪聲水平；

10、其中，基于上述輸出預(yù)制件圖像中各像素的，應(yīng)用各組對(duì)預(yù)制件圖像進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，以獲取優(yōu)化處理后的預(yù)制件圖像；

11、將所得灰度圖像根據(jù)其對(duì)應(yīng)預(yù)制件圖像在采集路徑中的位置進(jìn)行排列組合，得到完整的預(yù)制件灰度圖像，基于預(yù)制件灰度圖像的中線對(duì)預(yù)制件灰度圖像進(jìn)行對(duì)稱分割，分割的兩幅子預(yù)制件灰度圖像均再次分解至排列組合狀態(tài)，得到兩組灰度圖像群；

12、設(shè)定預(yù)制件平整度分析邏輯，將兩組灰度圖像群應(yīng)用到預(yù)制件平整度分析邏輯中，基于預(yù)制件平整度分析邏輯分析預(yù)制件平整度。

13、更進(jìn)一步地，所述預(yù)制件三維模型在構(gòu)建時(shí)應(yīng)用的模型構(gòu)建比為1：1，所述預(yù)制件圖像采集區(qū)域即預(yù)制件三維模型上最大面所限定的區(qū)域，所述預(yù)制件圖像采集路徑呈s形，單幅預(yù)制件圖像的采集面積大小服從預(yù)制件平整度要求越高，預(yù)制件圖像采集越小，反之，預(yù)制件圖像采集越大；

14、所述單幅預(yù)制件圖像采集面積的大小由用戶端自定義，所述預(yù)制件圖像采集路徑的出發(fā)點(diǎn)及終點(diǎn)為預(yù)制件圖像采集區(qū)域中對(duì)角兩組預(yù)制件圖像中心點(diǎn)，每組預(yù)制件圖像的大小相等、形狀相同；

15、其中，預(yù)制件圖像采集區(qū)域?qū)?yīng)的預(yù)制件表面設(shè)有防滑槽或縮縫。

16、更進(jìn)一步地，所述預(yù)制件圖像通過采集模組進(jìn)行采集，所述采集模組包括架體、桁架、高精工業(yè)相機(jī)所集成，所述桁架通過電動(dòng)滑軌安裝于架體的頂部，所述高精工業(yè)相機(jī)通過電動(dòng)滑軌安裝于桁架的底面，兩組連接采集模組集成部件的電動(dòng)滑軌基于預(yù)制件圖像采集路徑驅(qū)動(dòng)桁架及高精工業(yè)相機(jī)運(yùn)行，使高精工業(yè)相機(jī)每次移動(dòng)至單幅預(yù)制件圖像長或?qū)挼拈L度距離時(shí)，執(zhí)行一次預(yù)制件圖像的采集，采集的預(yù)制件圖像均標(biāo)記有采集位置坐標(biāo)，并同步于高精工業(yè)相機(jī)中儲(chǔ)存；

17、所述預(yù)制件圖像標(biāo)記所用采集位置坐標(biāo)于預(yù)制件三維模型構(gòu)建空間中獲取，采集模組中高精工業(yè)相機(jī)實(shí)時(shí)遍歷內(nèi)部?jī)?chǔ)存的預(yù)制件圖像標(biāo)記的采集位置坐標(biāo)，在遍歷到預(yù)制件圖像標(biāo)記的采集位置坐標(biāo)包含預(yù)制件圖像采集路徑的出發(fā)點(diǎn)及終點(diǎn)時(shí)，采集模組結(jié)束運(yùn)行；

18、其中，預(yù)制件通過傳輸設(shè)備傳輸至采集模組的正下方，且預(yù)制件的頂面邊緣均處于采集模組中架體所限定的空間內(nèi)。

19、更進(jìn)一步地，所述高精工業(yè)相機(jī)在采集預(yù)制件圖像階段，于同一位置執(zhí)行預(yù)制件圖像的連續(xù)采集，連續(xù)采集時(shí)服從：采集時(shí)間為0.5~1秒、采集預(yù)制件圖像數(shù)量不少于三十幅，進(jìn)一步識(shí)別各預(yù)制件圖像包含的信息量，擇信息量最高的一組預(yù)制件圖像作為該采集位置最終采集的預(yù)制件圖像；

20、所述預(yù)制件圖像包含信息量的確定邏輯表示為：

21、；

22、式中：為預(yù)制件圖像的信息量；為預(yù)制件圖像中顏色種類數(shù)；為預(yù)制件圖像中第i種顏色出現(xiàn)的概率；為預(yù)制件圖像分辨率；為預(yù)制件圖像中相鄰像素的灰度差值的平均值；為預(yù)制件圖像邊緣像素?cái)?shù)量；為預(yù)制件圖像像素總量；為預(yù)制件圖像的對(duì)比度；為預(yù)制件圖像的能量；為預(yù)制件圖像的熵；、、為權(quán)重；

23、其中，三組權(quán)重之和為1，預(yù)制件圖像的信息量取值越大，表示預(yù)制件圖像包含的信息量越多，反之，表示預(yù)制件圖像包含的信息量越少。

24、更進(jìn)一步地，所述局部對(duì)比度在確定時(shí)應(yīng)用的以像素（x，y）為中心的窗口大小取值服從：

25、；

26、式中：為采集模組采集預(yù)制件圖像的總量；為常數(shù)；

27、其中，取值向上取整，常數(shù)≥1，且由用戶端自定義，基于式（2）進(jìn)一步確定q的取值。

28、更進(jìn)一步地，所述預(yù)制件灰度圖像在基于其中線進(jìn)行分割時(shí)，應(yīng)用的中線為預(yù)制件灰度圖像中與防滑槽或縮縫平行方向上的中線，在對(duì)預(yù)制件灰度圖像進(jìn)行分割后，選擇分割所得兩組子預(yù)制件灰度圖像中任意一組子預(yù)制件灰度圖像執(zhí)行鏡像處理，執(zhí)行鏡像處理的子預(yù)制件灰度圖像在完成鏡像處理后所得灰度圖像應(yīng)用另一組未執(zhí)行鏡像處理的子預(yù)制件灰度圖像的位置坐標(biāo)進(jìn)行全覆蓋；

29、兩組灰度圖像群中各灰度圖像的位置坐標(biāo)一一對(duì)應(yīng)。

30、更進(jìn)一步地，所述預(yù)制件平整度在基于分析邏輯分析前，同步對(duì)兩組灰度圖像群中各灰度圖像應(yīng)用sobel模板輸出輪廓圖像，進(jìn)一步基于兩組灰度圖像群中各灰度圖像對(duì)應(yīng)的輪廓圖像分析預(yù)制件平整度，所述預(yù)制件平整度分析邏輯表示為：

31、；

32、式中：為預(yù)制件平整度表現(xiàn)值；為輪廓圖像對(duì)應(yīng)坐標(biāo)的集合；為兩組灰度圖像群中第v組坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的兩組灰度圖像對(duì)應(yīng)的輪廓圖像中輪廓重合率；為輪廓圖像中表示防滑槽或縮縫的輪廓的集合；為第v組坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的灰度圖像對(duì)應(yīng)的輪廓圖像a中第j組表示防滑槽或縮縫的輪廓的異形率；為第v組坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的灰度圖像對(duì)應(yīng)的輪廓圖像b中第j組表示防滑槽或縮縫的輪廓的異形率；

33、其中，表對(duì)的求均，表對(duì)的求均，預(yù)制件平整度表現(xiàn)值越大，表示預(yù)制件越平整，反之，表示預(yù)制件平整度越差，灰度圖像的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)均為灰度圖像的中心坐標(biāo)。

34、更進(jìn)一步地，所述兩組輪廓圖像的重合率表示為：；

35、式中：為輪廓a與輪廓b中表示輪廓的像素的交集中像素總量；為輪廓a與輪廓b中表示輪廓的像素的并集中像素總量。

36、更進(jìn)一步地，所述輪廓圖像中表示防滑槽或縮縫的輪廓的異形率通過下式進(jìn)行求取，公式為：

37、；

38、式中：為表示防滑槽或縮縫的輪廓上未落在表示防滑槽或縮縫的輪廓兩端端點(diǎn)所連直線上的像素?cái)?shù)量；為表示防滑槽或縮縫的輪廓上像素總量。

39、更進(jìn)一步地，所述預(yù)制件平整度表現(xiàn)值在基于分析邏輯求取后，進(jìn)一步設(shè)定預(yù)制件平整判定閾值，基于預(yù)制件平整度表現(xiàn)值與預(yù)制件平整判定閾值比對(duì)，判定預(yù)制件是否平整。

40、采用本發(fā)明提供的技術(shù)方案，與已知的公有技術(shù)相比，具有如下有益效果：

41、本發(fā)明提供一種用于道路預(yù)制構(gòu)件平整度檢測(cè)的機(jī)器視覺識(shí)別方法，該方法在執(zhí)行過程中，通過采集道路預(yù)制構(gòu)件表面圖像作為平整度檢測(cè)依據(jù)，在平整度檢測(cè)過程中，進(jìn)一步對(duì)道路預(yù)制構(gòu)件表面圖像優(yōu)化、灰度轉(zhuǎn)換及輪廓提取并結(jié)合道路預(yù)制構(gòu)件表面的防滑槽、縮縫輪廓作為參考，對(duì)道路預(yù)制構(gòu)件的平整度作出最終判定，其過程對(duì)人工控制需求度較低，能夠完成道路預(yù)制構(gòu)件平整度的自主檢測(cè)，且效率相較于現(xiàn)有技術(shù)更高，可實(shí)現(xiàn)普查，避免為提升檢測(cè)所得，而基于現(xiàn)有技術(shù)開展的抽查等情況。