在飞机起降过程中,轮胎表面的部分橡胶材料受到摩擦磨损后残留在跑道上,长时间大量积累所形成的橡胶胶痕严重影响机场跑道的功能性,会导致飞机在起降过程中偏离或者冲出跑道,威胁飞机以及机组人员和乘客的安全。因此,为了保证机场跑道的各项性能指标满足飞行要求,橡胶胶痕检测成为了机场跑道维护工作中的一项重要任务。由此可见,本课题具有重要的理论研究价值和工程实践意义,可以有效避免飞机安全事故的发生,对提高民航安全保障水平具有促进作用。本文在目前国内外机场跑道橡胶胶痕检测方法研究现状的基础上,提出了一种具有跑道图像采集、无线数据传输、跑道图像处理和橡胶胶痕积累程度判断功能的检测方法。首先,分析了橡胶胶痕的形成原因和分布特点,研究了其对跑道道面抗滑性能、平整度以及排水性能三个主要功能性指标的影响。然后,根据机场跑道实际环境和橡胶胶痕分布特点划定检测区域,并设计了一种基于噪声判断规则的混合滤波算法对跑道图像进行去噪。其次,考虑到机场复杂环境和夜间光线不明导致难以对跑道图像中的橡胶胶痕进行精确分割,采用了简化脉冲耦合神经网络模型并对模型进行结构改进和参数自适应优化设置,使改进后的模型对不同背景环境和不同分布特征的跑道图像具有更强的适应性和更高的分割精度。最后,从实际功能需求出发,设计并搭建了包括下位机终端子系统、无线通信子系统和远程遥控子系统等模块的软硬件系统。通过计算机仿真实验和硬件实物测试结果,证明该系统能够完成对跑道胶痕的范围识别和积累程度检测,验证了所提出的机场跑道橡胶胶痕检测方法的可行性和有效性。