摘要：脱空缺陷在水泥路面中不可避免,严重影响水泥路面的结构安全性,迫切需要建立脱空缺陷早期识别定位方法,为路面精准预养护提供依据.根据探地雷达(GPR)数据的成像原理,提出了标准化和去背景的脱空特征增强算法.依据GPR发射Ricker子波的工作特点,借鉴深度学习中卷积网络的特征提取特性,以A-Scan数据集为对象,设计了提取脱空特征的二维卷积核,并提出基于卷积核和阈值判断的脱空定位算法.采用数值模拟和室内验证相结合的方法,研究了不同卷积尺度的影响,并将设计的卷积识别算法在水泥路面进行现场验证.实验结果表明,提出的标准化和去背景的预处理算法可替换传统的GPR多步骤数据处理的算法组合,有效实现脱空区域的特征增强作用;卷积算法有效突出了脱空特征,卷积核尺度过大会降低图谱分辨率,卷积尺度过小无法突出脱空特征,合适卷积纵向尺寸为1~1.5倍f_(s)/f_(0),横向尺寸根据检测对象一般取对应实际距离10~20 cm的采样点.实验统计方法设置了卷积核判断阈值,可有效确定脱空区域的深度以及判断脱空区域是否含水,为水泥路面病害的自动识别奠定基础.

摘要：水泥路面脱空是导致路面板块断裂的主要因素,若能及早确定脱空区域的范围,则可为水泥路面结构安全性的力学分析提供依据。以水泥路面脱空病害为研究对象,采用正演模拟方法研究了不同脱空形状以及不同填充物质对GPR(探地雷达)响应信号的影响;采用编程软件设计了探地雷达(GPR)信号处理模块,使用连续小波变换(CWT)提取脱空区域的信号特征,对病害区域进行了3D重构;并将上述方法在构建的室内脱空模型上进行了验证。结果表明,设计的后处理软件可实现GPR信号的后处理功能,为正演和反演数据的信号分析提供有效工具;经过CWT处理后的脱空与正常路面的GPR信号在时频域差异明显,CWT图谱能量集中区域可表征脱空的深度和范围,CWT结果还可用于3D可视化分析,为解译脱空区域范围以及判断是否含水提供参考,这为GPR信号解译提供了新的处理手段。