民航运输是我国交通行业不可或缺的组成部分。随着我国经济快速发展,机场使用年限的增加和机场起降飞机架次的增多,机场道面不可避免地出现病害,降低了道面平整性,产生严重的飞行安全隐患。为保障航班安全起降,降低事故风险,及早地发现病害并及时进行维护有重要的现实意义。道面主要病害为裂缝病害,而且多种道面病害早期表现也为裂缝,因此,本文对基于深度图像的道面裂缝病害检测与测量方法进行了深入研究,主要研究内容与工作如下:1、针对深度图像采集平台剧烈震动和道面表观结构复杂对裂缝检测的双重强干扰问题,提出了一种基于曲线拟合的道面裂缝检测方法。首先,设计了基于L2正则化约束改进的道面主轮廓曲线拟合模型,然后利用改进贪心策略的对拟合模型进行优化;最后,提取并融合多方向的机场道面主轮廓,并利用裂缝的深度与形态信息实现裂缝提取。实验结果表明,算法能准确地提取道面主轮廓并实现裂缝的精准检测。2、针对基于曲线拟合的道面裂缝检测方法提取的道面主轮廓在三维空间中没有较好的连续性的问题,提出了基于曲面拟合的道面裂缝检测算法。首先,在将深度图像划分为若干交叠的网格区域,针对每个网格区域基于RANSAC算法进行局部三次曲面构建;然后,融合全部网格区域的曲面模型,从而生成全局曲面模型;最后,利用全局曲面模型与原始深度图像之间的差值图像,采用自适应阈值方法分割出候选裂缝像素,并利用多种形态学约束对候选裂缝像素进行筛选。对比实验表明,算法在道面主轮廓提取中增加了道面三维空间连续性,获得了更好的裂缝检测结果。3、针对已提取的三维裂缝信息,提出了一种基于形态学的裂缝长度和宽度测量方法。首先,使用K3M算法提取裂缝的骨架,计算骨架长度获得裂缝的长度;然后,计算裂缝上下边缘与骨架局部法线交点的距离获得裂缝的宽度。本文算法可测量病害的基本特征,为道面裂缝特征参数的准确计算和精准修补工作提供技术支持。