포장은 건조수축이나 온도변화 또는 차량의 반복하중 등으로 인하여 균열이 발생하게 된다. 발생된 균열 부위로 우수의 침입 및 비압축성 물질이 침투하여 하부층의 지지력 저하, 과다한 스폴링, 2차 균열 등의 파손이 발생하게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위해서는 균열폭을 제한하여 관리해야하며 이것은 정확한 균열폭 감지를 필요로 한다. 현재의 측정방법은 공간적 시간적으로 많은 제약을 받는 현미경을 이용한 육안조사가 전부인 실정이다. 본 연구의 목적은 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 사용하여 도로에서 주위차량과 비슷한 속도로 주행하면서 가장 정확한 균열폭을 감지할수 있는 조건을 찾는 것이다. 본 연구는 모의조사를 통하여 균열폭 크기에 따른 카메라 초점거리를 결정하고 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영한 자료를 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2에서 여러 가지 factor를 사용하여 산출된 균열폭과 현장조사를 통하여 현미경으로 실측한 균열폭을 비교 분석한 결과, 이미지프로세싱을 이용한 최적균열폭 감지조건을 제시하였다. 연구결과 CRCP(연속철근콘크리트포장)에서는 카메라 초점거리 75mm를 사용하여 균열폭 0.5mm$\sim$1.2mm일때 정확도 80%이상으로 측정 가능했으며 아스팔트포장에서는 카메라 초점거리 12.5mm를 사용하여 균열폭 1.8mm$\sim$3.3mm에서 90%의 정확도로 균열폭을 감지할 수 있었다.
포장은 건조수축이나 온도변화 또는 차량의 반복하중 등으로 인하여 균열이 발생하게 된다. 발생된 균열 부위로 우수의 침입 및 비압축성 물질이 침투하여 하부층의 지지력 저하, 과다한 스폴링, 2차 균열 등의 파손이 발생하게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위해서는 균열폭을 제한하여 관리해야하며 이것은 정확한 균열폭 감지를 필요로 한다. 현재의 측정방법은 공간적 시간적으로 많은 제약을 받는 현미경을 이용한 육안조사가 전부인 실정이다. 본 연구의 목적은 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 사용하여 도로에서 주위차량과 비슷한 속도로 주행하면서 가장 정확한 균열폭을 감지할수 있는 조건을 찾는 것이다. 본 연구는 모의조사를 통하여 균열폭 크기에 따른 카메라 초점거리를 결정하고 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영한 자료를 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2에서 여러 가지 factor를 사용하여 산출된 균열폭과 현장조사를 통하여 현미경으로 실측한 균열폭을 비교 분석한 결과, 이미지프로세싱을 이용한 최적균열폭 감지조건을 제시하였다. 연구결과 CRCP(연속철근콘크리트포장)에서는 카메라 초점거리 75mm를 사용하여 균열폭 0.5mm$\sim$1.2mm일때 정확도 80%이상으로 측정 가능했으며 아스팔트포장에서는 카메라 초점거리 12.5mm를 사용하여 균열폭 1.8mm$\sim$3.3mm에서 90%의 정확도로 균열폭을 감지할 수 있었다.
The cracks in the pavements result from drying shrinkage, temperature change, repeated traffic loadings and so on. The reduction of soil support, spatting and many local failures are caused by water and incompressible foreign materials infiltrated into the cracks. In order to reduce this kind of pro...
The cracks in the pavements result from drying shrinkage, temperature change, repeated traffic loadings and so on. The reduction of soil support, spatting and many local failures are caused by water and incompressible foreign materials infiltrated into the cracks. In order to reduce this kind of problems the crack width must be controlled and managed by the accurate measurement. The current method is a visual survey using a microscope, which requires traffic blocking. The purpose of this study is to find the best condition to measure accurate crack width using automated pavement condition survey equipment running at the similar speed as other vehicles. In this study pavement surfaces are filmed on an enlarged scale by the camera with a zoom lens, and then the proper focal distance is determined according to the crack width through a pilot survey. The conditions for measurement of the accurate crack width using the image processing technique are suggested by comparing crack widths surveyed using a microscope in the field with those computed by various factors in the image processing program, STADI-2. In conclusion, the camera with a focal distance of 75m could detect crack range of 0.5mm$\sim$1.2mm In width with an accuracy of 80% for CRCP. The camera with a focal distance of 12.5mm could detect crack range of 1.8mm$\sim$3.3mm in width with an accuracy of 90% for asphalt pavement.
The cracks in the pavements result from drying shrinkage, temperature change, repeated traffic loadings and so on. The reduction of soil support, spatting and many local failures are caused by water and incompressible foreign materials infiltrated into the cracks. In order to reduce this kind of problems the crack width must be controlled and managed by the accurate measurement. The current method is a visual survey using a microscope, which requires traffic blocking. The purpose of this study is to find the best condition to measure accurate crack width using automated pavement condition survey equipment running at the similar speed as other vehicles. In this study pavement surfaces are filmed on an enlarged scale by the camera with a zoom lens, and then the proper focal distance is determined according to the crack width through a pilot survey. The conditions for measurement of the accurate crack width using the image processing technique are suggested by comparing crack widths surveyed using a microscope in the field with those computed by various factors in the image processing program, STADI-2. In conclusion, the camera with a focal distance of 75m could detect crack range of 0.5mm$\sim$1.2mm In width with an accuracy of 80% for CRCP. The camera with a focal distance of 12.5mm could detect crack range of 1.8mm$\sim$3.3mm in width with an accuracy of 90% for asphalt pavement.
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문제 정의
CRCP의 경우는 대체적으로 1mm 이하의 균열 폭 범위를 가지며 무근철근콘크리트포장(JCP)이나 아스팔트포장의 균열 은 1mm 이상의 균열폭이 대부분이다⑹. 모의조사는 이와 같은 포장의 종류나 균열의 범위를 미리 조사함으로써 균열쪽 범위에 맞는 카메라의 초점거리(배율)를 사용하여 정확한 균열폭을 감지하기 위해서 실시하였다.
본 연구의 목적은 자동포장상태 조사장비(그림 1)를 이용하여 도로에서 주위 차량과 비슷한 속도로 주행하면서 정확한 균열폭을 감지하기 위한 첫 단계로서 망원렌즈(그림 2)를 이용한 균열 폭 감지의 최적 조건을 찾는데 있다. 자동장비에 의한 균열 폭 측정은 기존의 조사방법인 육안조사보다 일관성 있는 결과를 산출할 수 있으며 시간과 비효을 상당히 단축시킬 것으로 기대된다.
조사시 현미경을 이용한 조사위치와 카메라로 조사한 위치를 일치시켜 비교 분석의 신뢰도를 높이고자 조사장비의 운영속도는 정지나 서행으로 하여 조사하였다. 이미지프로세싱에 의한 균열 폭 측정에서 차량의 속도에 대한 영향은 대부분이 카메라의 성능에 따라 좌우되는데 본 연구에서 사용된 카메라는 차량의 속도에 따라 화질이 거의 영향을 받지 않기 때문에 정지 및 서행에서 조사함으로써 육안조사 자료와의 비교분석시 신뢰도를 높이고자 하였다.
제안 방법
본 연구에서 사용한 자동장비는 노면촬영을 위한 2대의 카메라, 1대의 전방 카메라, 평탄성 조 사를 위한 3개의 laser, 소성변형 측정을 위한 30개의 초음파 센서 그리고 분석을 위한 workstation으로 되어 있으며 최대 80km/hr로 주행하면서 조사가 가능하다. 균열폭을 상세 조사하기 위해서 기존의 카메라에 장착된 4mm 렌즈 대신 75mm 렌즈를 부착하여 사용하였다.
이때 균열폭을 상세조사하기 위해서 망원렌즈의 초점거리에 따른 노면의 확대 촬영이 필요한데 이것은 과연 "얼마나 노면을 확대시켜 촬영할 것인가?"를 결정하기 위해서이다. 본 연구에서는 먼저 모의조사를 실시하여 적정 카메라 초점거리를 제시하였다. 카메라의 초점거리가 결정되면 조사 구간에 대해서 조사가 실시되고 조사된 자료를 이용하여 이미지프로세싱의 과정을 통해 결과가 산출된다.
본 연구에서는 정확한 균열 폭 측정을 위하여 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영하여 비디오에 저장한 후, 이미지프로세싱 프로그램인 ST AD 1-2를 이용하여 분석하였다. 비디오에 저장된 이미지를 이용해 균열내부의 폭을 측정하기 위해서는 포장표면의 몇 가지 조건을 제약할 필요가 있다.
본 연구에서는 포장노면을 비디오 테입에 저장한 다음 STADI-2 프로그램을 사용하여 횡방향 균열에 대하여 길이와 면적을 사용하여 균열폭을 산출하였다. STADI-2에서 정확한 균열폭을 산출하기 위해서는 노면의 상태나 균열 폭 범위, 빛의 양에 따라서 filter value, minimum pixel length, line connection parameters 조절함으로써 균열을 정확하게 인식하게 된다⑸.
연구의 내용은 아스팔트 및 연속철근콘크리트(CRCP)포장에서 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 이용하여 다양한 균열 폭 범위(0.2~16mm)의 샘플을 수집하여 이미지프로세싱에 의한 균열분석 프로그램, STADI-2로 비교 분석함으로써 정확하게 균열폭을 감지할 수 있는 조건을 찾는 것이다. 조사시 현미경을 이용한 조사위치와 카메라로 조사한 위치를 일치시켜 비교 분석의 신뢰도를 높이고자 조사장비의 운영속도는 정지나 서행으로 하여 조사하였다.
4.3 본조사
조사구간은 CRCP로는 경부고속도로 서울요금소 앞을 선정하였으며 아스팔트포장은 안산시 사동의 일부구간을 선정하여 조사하였으며 날씨는 흐린날을 선택하여 그림자나 강한 햇빛에 의한 영향을 최소화하였다.
2~16mm)의 샘플을 수집하여 이미지프로세싱에 의한 균열분석 프로그램, STADI-2로 비교 분석함으로써 정확하게 균열폭을 감지할 수 있는 조건을 찾는 것이다. 조사시 현미경을 이용한 조사위치와 카메라로 조사한 위치를 일치시켜 비교 분석의 신뢰도를 높이고자 조사장비의 운영속도는 정지나 서행으로 하여 조사하였다. 이미지프로세싱에 의한 균열 폭 측정에서 차량의 속도에 대한 영향은 대부분이 카메라의 성능에 따라 좌우되는데 본 연구에서 사용된 카메라는 차량의 속도에 따라 화질이 거의 영향을 받지 않기 때문에 정지 및 서행에서 조사함으로써 육안조사 자료와의 비교분석시 신뢰도를 높이고자 하였다.
카메라의 초점거리를 결정하는 방법은 종이에 모의균열을 그려 카메라로 찍은 후 이미지 프로세싱을 사용하여 분석한 결과와 모의균열폭을 비교분석하여 결정하였다. 분석에 사용된 모의 균열폭은 0.
02mm 단위로 측정가능한 기구이다. 현미경을 이용한 균열 폭 측정방법은 동일 균열에 대하여 스폴링이 없는 구간을 대상으로 3회 측정 후 평균을 사용하였다(그림 4).
현미경을 이용한 실측위치와 조사차량이 촬영한 위치를 최대한 일치시켜 비교 분석시 정확도를 높 이기 위해 조사는 조사차량이 정지 및 서행하는 상태에서 실시하였다. 이것은 실제적으로 차량의 속도에 대한 이미지프로세싱의 영향은 단지 촬영하는 카메라의 성능에 좌우되며 조사장비에 부착된 카메라는 차량의 속도에 대한 균열 폭 측정의 민감도는 거의 없는 것으로 나타났기 때문이다.
대상 데이터
카메라의 초점거리를 결정하는 방법은 종이에 모의균열을 그려 카메라로 찍은 후 이미지 프로세싱을 사용하여 분석한 결과와 모의균열폭을 비교분석하여 결정하였다. 분석에 사용된 모의 균열폭은 0.1mm부터 20mm이며 카메라의 초점거리는 75mm, 30mm, 20mm, 12.5mm를 사용하여 다양하게 분석하였다. 그림 8은 카메라 초점거리 12.
STADI-2는 비디오 화면을 이미지 프로세싱을 이용하여 포장상태를 분석하는 프로그램이다. 이 프로그램은 카메라나 저장된 비디오 테입의 이미지를 주요 입력 자료로 사용하며 출력 자료로는 한 이미지 내의 종, 횡방향 균열의 길이와 면적을 산출한다. 그림 5, 6은 STADI-2에서 분석하는 과정을 나타낸 것이며 그림 7은 이미지프로세싱 과정을 나타낸 것이다.
조사대상 콘크리트포장의 균열폭은 0.1mm~1.5mm 사이로 예상되어 모의조사에서 판단된 최적의 망원렌즈 초점거리인 75mm를 사용하였으며 아스팔트포장의 경우 대체적으로 2mm~ 15mm 이하의 균열폭이 산재해 있어 초점거리 12.5mm 를 사용하여 샘플을 수집하였다.
데이터처리
현장조사에서 수집된 자료는 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2를 이용하여 분석하였다. 분 석은 filter value와 minimum pixel length를 다양하게 하여 현미경을 이용한 균열 폭 실측치와의 오차가 가장 작은 filter value와 minimum pixel length를 결정하는 것이다.
이론/모형
본 연구에서 사용되는 현미경(그림 3)은 PIKA SEIKO PSM-60을 사용하였으며 이것은 0mm~1.6mm까지 0.02mm 단위로 측정가능한 기구이다. 현미경을 이용한 균열 폭 측정방법은 동일 균열에 대하여 스폴링이 없는 구간을 대상으로 3회 측정 후 평균을 사용하였다(그림 4).
성능/효과
(1) 카메라 초점거리는 모의조사 결과 폭이 0.l~1.5mm정도인 균열에 대해서는 초점거리 75mm를 사용하고 균열 폭 범위 1~ 10mm인 경우에는 초점거리 12.5mm가 균열 폭 측정에 적당한 것으로 나타났다.
(4) 본 연구에서 이미지프로세싱을 이용한 균 열폭 측정에서 추천하는 방법은 균열폭 0.4~4.0mm의 균열에 적용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 0.
0.5~0.9mm 사이의 균열폭은 filter value 80에서 오차가 10% 미만으로 상당히 정확하게 균열 폭이 측정되었으며(그림 13) 균열 폭 1.1 ~ 1.2mm에서는 filter value 60에서 오차 10% 미만으로 측정 가능한 것으로 나타났다(그림 14). 균열폭 1.
이것은 모의조사에서 실시한 초점거리 75mm 망원렌즈의 측정 범위에 속하지만 실제 현장의 여러가지 조건 즉, 조명의 형태, 사용된 골재, 미세한 스폴링 정도 등으로 인하여 초점거리 75mm를 사용하여 이미지프로세싱 분석을 하기에는 무리가 있었다. 따라서 0.3mm 이하의 미세한 균열폭에 대해서는 초점거리 75mm보다 더 확대 촬영해야 정확한 균열 폭 자료를 산출할 수 있는 것으로 판단된다.
이것은 CRCP와 같이 평균 균열폭이 1mm 이하인 곳에서는 초점거리 75mm를 사용하여 조사해야한 다는 것을 의미한다. 아스팔트포장의 경우는 균 열폭이 1mm 이상으로 균열 폭 범위가 다양하게 산재해 있기 때문에 초점거리 75mm, 30mm, 20mm보다는 12.5mm를 사용함으로 더 정확한 균열폭을 도출할 수 있는 것으로 판단되었다.
즉, 카메라의 초점거리 75mm를 사용하여 측정한 0.5~0.9mm 의 균열폭은 filter value 80, Ll~L2mm의 균열폭은 filter value 60에서 실측치와의 오차가 10% 이내에서 측정이 가능하였다. 초점거리 12.
9mm 의 균열폭은 filter value 80, Ll~L2mm의 균열폭은 filter value 60에서 실측치와의 오차가 10% 이내에서 측정이 가능하였다. 초점거리 12.5mm를 사용하여 측정한 1.8 ~3.3mm의 균열폭은 filter value 80에서 오차 10%이 내에 즉정이 가능하였고 균열 내 이물질을 포함하고 있는 경우는 이물질이 없는 경우보다 filter value값을 낮게 하여야 정확성을 높일 수 있는 것으로 나타났다.
카메라 망원렌즈의 초점거리에 따른 균열 폭 측정 결과, 초점거리 75mm를 사용한 경우, 균열폭1.5mm 이하에서 정확한 균열폭을 감지하였다. 이것은 CRCP와 같이 평균 균열폭이 1mm 이하인 곳에서는 초점거리 75mm를 사용하여 조사해야한 다는 것을 의미한다.
카메라 초점거리 12.5mm를 사용한 아스팔트포장에서 filter value에 따른 실측치와 이미지프로세싱에 의해 분석된 균열폭을 비교한 결과 filter value 80에서 1.8~3.3mm의 균열폭에 대해서 오차가 10% 미만으로 나타났다(그림 15).
카메라 초점거리 75mm를 사용한 CRCP에서 현미경을 사용한 실측치와 filter value에 따른 균열폭 변화를 비교한 결과 0.3mm 이하의 미세한 균열폭에서는 대부분이 50% 이상의 오차를 발생하였다. 이것은 모의조사에서 실시한 초점거리 75mm 망원렌즈의 측정 범위에 속하지만 실제 현장의 여러가지 조건 즉, 조명의 형태, 사용된 골재, 미세한 스폴링 정도 등으로 인하여 초점거리 75mm를 사용하여 이미지프로세싱 분석을 하기에는 무리가 있었다.
후속연구
본 연구의 목적은 자동포장상태 조사장비(그림 1)를 이용하여 도로에서 주위 차량과 비슷한 속도로 주행하면서 정확한 균열폭을 감지하기 위한 첫 단계로서 망원렌즈(그림 2)를 이용한 균열 폭 감지의 최적 조건을 찾는데 있다. 자동장비에 의한 균열 폭 측정은 기존의 조사방법인 육안조사보다 일관성 있는 결과를 산출할 수 있으며 시간과 비효을 상당히 단축시킬 것으로 기대된다.
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