本文的工程背景是南京理工大学计算机系模式识别与人工智能实验室的N—1型道路状况智能检测车项目，目的是对系统的体系结构进行改进，对路面病害自动检测算法进行研究。 高速公路路面自动检测系统是一个复杂的系统。本文首先介绍了系统的软硬件环境、总体结构、系统各模块及其功能，在此基础上对系统的体系结构进行改进，给出了路面病害定位更有效更合理的解决方案。接下来分析了路面图像的特点，并对原始路面图像进行了必要的预处理，进行灰度校正和几何校正。 本文将检测重点放在裂缝病害的检测上，回顾了传统的边缘检测算法，对各种算子进行评价，分析了传统的检测方法在路面病害检测中的局限性，然后给出了基于分级处理模型的路面病害自动检测方法。分级处理模型灵活高效并能有效地适应复杂的路面图像情况，克服了传统的边缘检测方法的不足。通过实验，证明了基于此模型的检测方法对路面裂缝病害检测的有效性。