Đánh giá mặt đường là một vấn đề quan trọng. Trước kia người ta thường dùng phương pháp thủ công tuy nhiên một vài năm gần đây đã áp dụng khoa học công nghệ và đánh giá mặt đường như công nghệ xử lý ảnh, truyền sóng laser hoặc radar[6]
Trong chương này giới thiệu một vài đề tài liên quan về đánh giá mặt đường đã được thực hiện. Một vài hướng đánh giá mặt đường được đưa ra nhằm cố gắng để tìm ra nhanh, chính xác và giá thành rẻ phương pháp tự động đánh giá mặt đường.
Hệ thống ở Đức có tên viết tắt là PPS (Pavement Profile Scanner) là hệ thống dò (scanner) bằng laser tiên tiến được thiết kế để ghi lại thực trạng mặt đường.Kích thước của thiết bị dò scanner chỉ bằng một hộp nhỏ mỗi chiều khoảng 30cm, nhưng nó có khả năng làm việc trong khi xe chạy ở tốc độ 100 km/h. Nó đánh giá tình trạng mặt đường với độ chính xác 0,15 đến 0,3 mm.Cấu trúc bên trong hộp scanner này là 1 gương bát giác, có tác dụng tán xạ các tia laser theo phương ngang của đường. Scanner lắp ở độ cao 3 m, góc quay 70 độ, nó quét được mặt đường rộng 4 mét. Bằng cách đo thời gian tia laser phản xạ, scanner và máy tính cho ra khoảng cách giữa nó và các điểm trên mặt đường. Kết hợp với hệ thống vệ tinh dẫn đường GNSS, thiết bị đo lập nên biên dạng mặt đường hiển thị bằng sơ đồ số hóa trên màn hình đặt trong xe. Scanner hoạt động ở tần số 1 MHz đến 2 MHz ,tương đương 1 đến 2 triệu phép đo trong 1 giây. Khi đạt đƣợc 2 MHz, thiết bị có thể xác định đƣợc các vết nứt nhỏ trên đường, từ đó ngăn chặn nguy cơ nứt vỡ đường, lập kế hoạch bảo dưỡng kịp thời. Năm 2012 thiết bị này thực hiện khảo sát 15.000 km đường với thời gian nhanh, chính xác, chi phí thấp hơn các thiết bị ccoor điển trước đó.
ViaPPS rất thích hợp để đánh giá tình trạng đường băng các sân bay. [5]
Li, Chan and Lytton [7] đề xuất một phương pháp nhận ra vết nứt nhỏ trên hình ảnh nhiễu mặt đường. khoảng cách của vết nứt nhỏ ít nhất là 0.25inch. phương pháp này được diễn tả như sau: trước tiên, từ góc của ảnh xám sẽ được trích xuất
với hệ thống nhận diện góc Sobel trong thông tin hình ảnh thu được. phương pháp sẽ tính các ngưỡng. sau đó hình ảnh mặt đường sẽ được phân đoạn sang hình ảnh nhị phân, phương pháp này sẽ loại trừ điểm nhiễu, quét viền vết nứt, kéo biên viền vết nứt và quyết định hướng của đoạn nứt. Cuối cùng chiều dài và bề rộng của vết nứt sẽ đƣợc tính toán.
Một vài nhà nghiên cứu đã sử dụng phương pháp truyền sóng là phương pháp nhận diện vết nứt. Điều thuận lợi của truyền sóng là cùng lúc xử lý nhiều thuộc tính, với hiệu quả đồng hoá của vị trí đường bao của tính hiệu [8]. Truyền sóng tín hiệu đã thành công xác định vết nức trong cấu trong dầm [9,10]. The Lípchitz đã dùng đánh giá bề rộng vết nứt [11]. Douka, Loutridis và Trochidis [12]
đề xuất phương pháp ước tính gồm cả vị trí và kích thước của vết nứt bằng cường độ thu nhận được, điều này có liên quan đến kích thước của vết nứt đến hệ số biến đổi bước sóng. Mặc dù vết nứt trong cấu trúc dầm khác với mặt đường nhưng chúng ta có thể sử dụng phương pháp cũng như để phát hiện vết nứt mặt đường.
Leontios, Douka và Athanasios [13] đề xuất thuật toán phát hiện vết nứt được gọi là phát hiện độ nhọn vết nứt (KCD). Họ phân tích phương thức dao động cơ bản vết nứt dầm xà ngang và ước tính cả vị trí và kích thước của vết nứt. Vị trí của vết nứt đƣợc xác định bởi sự thay đổi bất ngờ trong biến đổi không gian của phân tích phản ứng, trong khi kích thƣch của vết nứt liên quan tới ƣớc tính độ nhọn.
hình thức kỹ thuật đề xuất dựa trên phát hiện độ nhọn vết nứt, nó đựa vào tính toán non-Gaussianity của dấu hiệu rung động để phát hiện hiệu quả cả vị trí và kích thước vết nứt. họ tìm thấy đề xuất kỹ thuật giảm nhiêm? và so sánh kích thước đến những phương pháp kỹ thuật khác dùng phân tích bước sóng.
Huang và Xu [14] đề xuất phương pháp gộp kết nối vết nứt. đầu tiên, phương pháp này tìm kiếm xác minh điểm phát sinh của vết nứt và sau đó kết nối các điểm phát sinh cá nhân lại tạo ra nhóm phát sinh. Bắt đầu từ một phát sinh nứt, một cụm vết nứt phát triển bằng cách chấp nhận vết nứt liền kề tại một thời gian cho đến khi không có phát sinh sứt gần đó có thể đƣợc tìm thấy.
Cheng et.al [15] đề xuất một thuật toán phát hiện vết nứt mặt đường mới nền tảng từ fruzzy logic. Đầu tiên, họ loại bỏ hiệu ứng cường độ nền không đồng đều,
trong đó sử dụng phương pháp nét ảnh, bằng cách trừ đi một hình ảnh mờ của hình ảnh ban đầu và thêm một hằng số tích cực để tránh các giá trị âm. Thứ hai, họ xác định điểm sáng nổi bật của hình ảnh, đó là kết quả của bước đầu tiên. Họ chuyển đổi hình ảnh tạo ra một hình ảnh mờ. Phương pháp này được sử dụng như một chức năng chuyển đổi có nghĩa là các điểm ảnh có độ sáng thấp hơn một giá trị nhất định đƣợc phân loại là điểm ảnh vết nứt. Sau đó, họ kiểm tra kết nối của các điểm ảnh trong vùng vết nứt vì các vết nứt có chiều dài nhất định và tách các điểm ảnh tối đƣợc coi là nhiễu. Cuối cùng, họ phân loại các loại vết nứt dựa trên thông tin từ bốn phương diện dự án.
Li [16] đề xuất một mô hình thiệt thực và hiệu quả cao cho phân loại và thống kê hư hỏng của hình ảnh mặt đường lớn mà là dựa trên không gian đa quy mô. Đầu tiên, họ sử dụng quy mô phân vùng ảnh dựa để loại bỏ sự không đồng đều.
Sau đó, họ sử dụng số liệu thống kê hƣ hỏng dựa trên đa quy mô để có đƣợc những chỉ số vết nứt của mỗi hình ảnh. Cuối cùng, họ đã sử dụng những chỉ số hình ảnh mặt đường hư hỏng dựa trên để tách chúng ra khỏi những hình ảnh mặt đường ban đầu.
Zuo et.al [18] đề xuất phương pháp phân đoạn hình ảnh mặt đường mới dựa trên thuyết phân dạng. Phương pháp này được so sánh với các bộ lọc Sobel cổ điển và phương pháp Otsu. Phân đoạn dựa trên đặc tính phân dạng cung cấp kết quả tốt hơn với ít ảnh hưởng từ nhiễu, tốc độ tính toán nhanh và chính xác cao. Kết quả thực nghiệm của họ cho thấy các phương pháp phân dạng một cách chính xác có thể xác định các vết nứt nhỏ và thậm chí từ hình ảnh mặt đường nhiễu.
Li et.al. [19] đề xuất một phương pháp ngưỡng hình ảnh mặt đường dựa trên thống kê biểu đồ khác biệt giữa các lân cận. Các điểm ảnh trong hình ảnh mặt đường hư hỏng là màu đậm hơn vùng lân cận và liện kề, và giá trị ngưỡng là có liên quan chặt chẽ với độ lệch chuẩn hình ảnh. Vì vậy, các nguyên lý của phương pháp này là nếu số lƣợng các điểm ảnh xung quanh lớn hơn các điểm ảnh đối tƣợng trong ảnh xám, sau đó điểm ảnh này có khả năng lớn hơn để trở thành một điểm ảnh vết nứt.
Yan et.al. [20] đề xuất một phương pháp phát hiện vết nứt mặt đường cho đường cao tốc cao cấp. Phương pháp này xây dựng lại các thuật toán trung bình lọc với bốn yếu tố cấu trúc để nâng cao ảnh xám mặt đường, và kết hợp các hình thái học độ dốc với hình thái học đóng kín để trích xuất các mép vết nứt và lấp đầy khoảng trống của các vết nứt. Sau khi có bộ xương, chiều dài và chiều rộng của vết nứt đƣợc xác định.
Nhiều hệ thống thương mại cũng có sẵn cho mục đích này , ví dụ: ADDA , ACM , SIRANO và HARRIS. Cả hình ảnh 2D và 3D đều đƣợc xử dụng đánh giá trình trạng mặt đƣợc. Hình ảnh 2D thu đƣợc bằng cách dùng máy ảnh. Hình ảnh 3D thường liên quan đến tia laser,phát hiện vết nứt hoặc đo các thuộc tính từ hình ảnh 3D là tương đối đơn giản. Tuy nhiên, dữ liệu ảnh 3D lớn cần phải yêu cầu phần cứng mạnh mẽ
Đánh giá vết nứt mặt đường thì công nghệ xữ lý ảnh 2D được ưu tiên tiếp cận vì:
Hình ảnh 2D tương đối đơn giản đủ để đáp ứng yêu cầu thay thế ảnh 3D trong nhận diện tính toán vết nứt. Ảnh hai chiều dễ dàng tính toán sự có mặt hay vắng mặt vết nứt.
Dữ liệu ảnh 2D ít chiếm tài nguyên hơn ảnh 3D
Các hệ thống máy ảnh thu thập hình ảnh dễ dàng thiết kế và sữ dụng hơn các hệ thống khác (ít nhạy cảm với chuyển động và rung động so với hệ thống khác)
Hình ảnh thu được thể hiện mỗi milimet mặt đường, ta có thể thu toàn bộ hình ảnh mặt đường
Dữ liệu thu vào có thể không được tốt về cường độ sáng, tương phản… tuy nhiên có thể đƣợc xữ lý qua khâu trung gian