Resumen

La detección de diversas grietas en las superficies de los pavimentos ha atraído cada vez más la atención de los ingenieros de mantenimiento de pavimentos. En la segmentación tradicional de imágenes de pavimentos, debido a la pequeña área de las grietas del pavimento, el nivel de gris de los píxeles de las grietas sólo representa una parte muy pequeña en el histograma de la escala de grises, lo que dificulta la segmentación. En este trabajo se ha desarrollado un método Otsu mejorado integrado con la detección de bordes y un clasificador de árbol de decisión para la identificación de grietas en pavimentos de asfalto. En primer lugar, se propone un enfoque de preprocesamiento de imágenes que incluye el filtrado espacial basado en la función gaussiana y la transformación top-hat para reducir significativamente la influencia de los efectos de sombreado e iluminación. Se evalúan cuatro operadores de detección de bordes: Prewitt, Sobel, Gauss-Laplace (LoG) y Canny. La detección de bordes Canny ha demostrado un excelente rendimiento en la detección de grietas; este algoritmo ayuda a obtener más detalles tanto de las grietas como de los ruidos. Los operadores Sobel y LoG muestran una segmentación similar de la imagen y retienen menos ruidos. El clasificador de árbol de decisión basado en el algoritmo ID3 puede clasificar eficazmente diferentes tipos de grietas, incluyendo las transversales, las longitudinales y las de bloque.

• Materias:Análisis de suelos Hormigón Construcciones de hormigón Asfalto
• Subjects:Soil testing Concrete Concrete construction Asphalt
• Palabras claves:clasificador de árbol de decisión, operador de detección de bordes, detección de bordes canny, segmentación de imágenes de pavimentos, ingeniero de mantenimiento de pavimentos, filtrado espacial basado, segmentación de imágenes similares, nivel de grieta, enfoque de preprocesamiento de imágenes, tipo de grieta
• Keywords:decision tree classifier, edge detection operator, canny edge detection, pavement image segmentation, pavement maintenance engineer, based spatial filtering, similar image segmentation, level of crack, image preprocessing approach, type of crack