针对目前沥青路面坑槽修补方式尤其是采用修补机械实现坑槽修补过程中,存在的自动化、智能化程度不高、效率低、品质差和操作人员劳动强度大等问题,本文提出了基于机器视觉的坑槽智能化修补方式来解决这一问题。本文综合分析自动化坑槽修补过程中坑槽识别的图像特点,确定了基于机器视觉坑槽识别、边缘检测以及机械手定位的工作原理、关键技术、试验装置的硬件组成和软件系统,以及安装布局形式,提出了视觉检测对象和检测方案。针对坑槽边缘识别的视觉模式识别问题,对比传统基于灰度直方图阈值化选取方法和基于数据库比对的方法,发现传统方法鲁棒性和通用性较差。为了更加精确地获取坑槽边缘坐标,提出了用于初期未联结坑槽的边缘检测方法。首先,采用多尺度局部归一化算法对图像进行阴影抑制,再提取限定区域内相似度较高的区域纹理作为样本进行在线的SVM训练,并对坑槽图像进行分类识别预分割及边缘提取。最后基于预分割及边缘提取结果,采用八邻域Prewitt算子对坑槽边缘进行二次分割提取。对于修补机械手的运动定位,采用基于运动控制卡的运动控制方式,基于视觉对机械手进行实时位置识别跟踪反馈,以检测修补程度,为后期交互界面做准备。机械手的位置跟踪包括水平位置和竖直位置的跟踪:水平位置采用基于形状的模板匹配方法,竖直位置采用多平面图像模型进行位置估计。最终试验验证了运动控制方式和机械手的位置跟踪算法的有效性。