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随着科技的发展和检测要求的提高，国内外都一直在致力于更快、更准确的裂缝检测系统的开发，并且得到了较大的进展。
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在上世纪70年代末，国外就有利用车载16mm摄像机的摄影车来采集路面破损图像信息。随着高速公路建设的飞速发展，路面破损特征自动检测系统开始逐渐出现，如加拿大的Roadware公司在1969年开始了路面数据采集的研究。到目前为止，其客户已经遍布全球17个国家。还有日本的Komatsu系统、美国的ETC公司的PCES系统、IMS公司的“PAVUE”系统、瑞士联邦技术研究所的“CREHOS”系统、英国WDM公司研制的路面裂纹检测车等[3]。5152
80年代，随着摄像技术的发展，国外的研究部门开始利用摄像机来开发路面破损信息自动采集系统，如日本的Komatsu系统，该系统利用安装在检测车两旁的人工光源进行照明，数据采集通过一个电视摄像机、传感器、信号处理器和影像记录装置来获得，数据存储由一个高密度影像磁带记录器和一个通用影像磁带记录器组成，图像处理采用并行技术按两个阶段进行，第一个阶段主要是图像分割和特征提取，由一个并行微处理器完成，第二个阶段以并行的方式完成降噪、子图像的连接和恢复[4]。
伴随科技的发展，使用CCD摄像机技术进行路面裂缝检测为多国专家所关注、研究，并且有了很大的进展。使用CCD摄像机具有较高的动态范围、分辨率和灵敏度。通过视频采集卡或者图像采集卡可以方便的将CCD摄像机的视频信号存储到计算机中，进行实时的显示、存储和处理。随着计算机硬件的迅速发展，基于CCD摄像机的数字化图像系统成本大大降低。因此，在场景条件下数字化路面破损自动检测系统的开发中,CCD摄像机和计算机图象处理技术得到广泛应用。那就是可以通过图像采集卡将裂缝图像以数字形式存储在计算机中，方便进行实时的处理。因此，在路面裂缝自动检测系统的开发中，CCD摄像机和图像处理技术越来越为人们重点关注。
美国的阿肯色州大学研制出了一套实时路面裂纹测量系统“数字公路数据车（DHDV）”，并提出了图像处理的并行算法以及硬件实现平台。该图像处理的硬件系统是基于一个普通的多处理器（CPU*86）平台，由安装在测试车上的CCD摄像机获得路面破损图像，应用GPS系统进行裂纹的定位，应用距离测量装置（DM）采集距离信息，一个双CPU的微处理器来收集这些数据，并实时地传输到一个多CPU的计算机进行破损分析。该系统集成了数字图像采集和数字图像处理，能够在较高速度的情况下进行路面裂纹的数据采集、识别与分类。但是该系统需要超级计算机的辅助，对硬件的要求很高，目前还是在研究的阶段[5]。
国内目前路面裂缝检测采用的方法以传统的人工检测方法为主，路面裂缝自动检测系统的研究还不很成熟，只有个别高等院校和科研单位开展了这方面的工作。例如吉林大学交通学院从2002年开始对路面破损自动检测进行研究，在对路面图像的采集、图像处理以及识别方面做了大量的工作，取得了一定的效果。南京理工大学研发的路面智能检测车，利用安装在检测车辆上的高速、高精度图像采集与处理设备进行路面图像采集，存储和处理。采用共梁双精度激光高程传感器技术，对纵向路面起伏状况进行非接触高速检测；采用等高程摆动激光扫描测距法，对路面横向车辙形状和深度进行精密测量。该车的缺点是：采集的图像数量少，裂缝类病害的检测精度差，裂缝检测结果也不全面。总体看来，还只进行了一些初步的研究，真正的产品化还需要大量的工作。