路面缺陷快速检测机器人设计开题报告

1. 研究目的与意义

基于机器视觉的路面检测系统与传统的人工检测办法相比具有检测速度快，成本低，精度高等优点。能够大大提高生产的自动化程度，节约成本，有利于生产的发展。因此将机器视觉技术融入到检测中是一个有重要意义和发展前景的课题。

截至2022年中国已有超过501.25万km的公路里程数，在不受重视的乡村公路上，路面的损坏已经成为交通事故高发的一个重要因素，智能路面缺陷检测系统进一步开发显得尤为迫切。针对裂纹、凹坑等路面障碍物目标检测问题，基于 ＹＯＬＯv5算法基本原理，本文在原 ＹＯＬＯｖ5算法的基础上，采用励磁模块优化的方法得到改进的 ＹＯＬＯｖ5算法开发了一种视觉路面缺陷检测系统。利用在乡村路面采集的数据集进行模型训练，得到了较好的实验结果。

2. 研究内容和问题

了解基于视觉的检测技术国内外发展现状及趋势，查找相关中外文文献，针对目前存在的问题进行相应的改善设计。主要在路面图像预处理、特征提取和图像模板匹配这几个方面进行了研究和改进

本课题需解决的关键问题：

1．设计系统的软件系统与硬件系统。

3. 设计方案和技术路线

了完成本课题提出的研究目标，本项目采用理论分析和实验仿真验证相结合的方法。

相应的技术路线和工作方案具体如下：

1. 熟悉课题及要求，检索相关资料和文献；

4. 研究的条件和基础

1. pc机（含nvidia显卡，用于gpu加速）

2. matlab、python等软件

3. 机器学习算法、opencv、pytorch或tensorflow等深度学习框架