近年来随着我国高等级路面的大规模建设,路面破损的检测成为一个非常重要的课题。目前,路面病害的检测广泛采用半自动化的检测车装备,需要人工处理离线数据,无法实现路面破损的全自动化检测。针对目前的检测需求和现状,我们进行了基于线阵相机的车载式路面破损自动检测系统的研究与开发工作。本文采用线阵相机和图像采集卡,结合光源、工控机、编码器等辅助装置,完成对路面图像的实时采集和存储,整套系统集成安装在一辆商用车上。设计并验证了路面破损全自动识别的图像处理算法,编写路面破损的自动检测软件,检测准确率可达到90%以上。本文解决的关键问题有:对于路面图像存在光照不均和道路标线的问题,提出了改进的基于多尺度Retinex方法,还原并增强原始路面图像,提出了一种改进的Sobel算子结合Hough变换的道路标线提取方法;对路面进行了综合多种方法的滤波,和非线性灰度变换凸显裂缝信息;对图像进行边缘检测、基于一维最大熵的阈值分割、数学形态法的裂缝孤点去除、基于形态特征的裂缝判定等一系列的处理,实现了裂缝的准确的识别和统计。最后在机器视觉软件HALCON和Visual Studio开发环境下,开发了一套路面破损自动检测系统软件,实验证明检测效果准确且快速,满足了检测系统设计之初的要求。