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논문 상세정보

초록

최근에 콘크리트 구조물에 발생한 균열의 영향에 대한 관심이 커져 과거와 다르게 발생한 균열을 방치하기보다 보수를 통해 그 영향을 최소화시키고자 노력하고 있다. 본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 효율적인 측정을 위하여 점검자의 육안조사를 통한 수작업 대신 컴퓨터가 균열의 길이, 방향, 폭등의 특징을 자동으로 처리하는 화상처리 기법을 제안한다. 정확한 균열의 특징 추출을 위하여 빛의 영향을 보정할 수 있는 모폴로지 기법인 채움(Closing)연산을 적용하여 영상의 빛의 영향을 보정하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열영상의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다 그리고 이진화된 영상에서 잡음을 제거하기 위해 3${\times}$3 마스크를 이용하여 인접화소의 평균을 이용한 잡음 제거와 Glassfire Labeling 알고리즘을 이용한 잡음 제거를 각각 수행하여 균열의 에지를 추출하게 된다. 그리고 본 논문에서는 추출된 균열의 에지를 이용하여 균열의 특정부분의 길이, 방향, 폭을 자동으로 측정하는 표면 균열의 자동 처리 기법을 제안한다. 실험 결과에서는 제시된 방법이 균열의 검출에 효율적임을 나타내었고 검시자의 주관이 개입될 수 있는 가능성을 제거할 수 있는 가능성을 나타내었다.

Abstract

Recently, further study is being done on the affect of crack on concrete structure and many people have made every endeavor not to leave it unsettled but to minimize it by repair works. In this paper we propose the image processing method that do not remain manual but automatically process the length, the direction and e width of cracks on concrete surface. First, we calibrate light's affect from image by using closing operation, one of morphology methods that can extract the feature of oracle and we extract the edge of crack image by sobel mask. After it, crack image is binarized by iteration binarization. And we extract the edge of cracks using noise elimination method that use an average of adjacent pixels by 3${\times}$3 mask and Glassfire Labeling algorithm. on, in this paper we propose an image processing method which can automatically measure the length, the direction and the width of cracks using the extracted edges of cracks. The results of experiment showed that the proposed method works better on the extraction of concrete cracks. Also our method showed the possibility that inspector's decision is unnecessary.

참고문헌 (6)

  1. 시설안전기술공단, 콘크리트 구조물의 균열평가 기법 및 보수 보강 전문시방서의 개발, 1999 
  2. 강준묵, 오영철, 염대용, '수치영상처리에 의한 콘크리트 구조물의 군열 정보 획득', 대한토목학회논문집, 22권, 5-D호, pp.1001-1010, 2002 
  3. 이방연, 박연동, 김진근, '콘크리트 표면 균열 패턴 인식 기법 개발', 한국콘크리트학회 논문집, 17권, 3호, pp.369-374, 2005 
  4. Schutter, G.D., 'Advanced Monitoring of Cracked Structures Using Video Microscope and Automated Image Analysis,' NDT & International : Independent Nondestructive Testing and Evaluation, Vol.35, No.4, pp.209-212, 2002 
  5. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, S. L. Eddins, Digital Image Processing, Pearson Prentice Hall, 2004 
  6. S. Marchand-Maillet, Y. M. Sharaiha, Academic Press, 2000 

이 논문을 인용한 문헌 (2)

  1. Kim, Kwang-Baek ; Cho, Jae-Hyun 2008. "Cracks Detection of Concrete Slab Surface using ART2 based Quantization" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, 12(10): 1897~1902 
  2. Cho, Hyun-Woo ; Yoon, Hyuk-Jin ; Park, Jung-Jun 2014. "An Experimental Study on Crack Recognition Characteristics of Concrete Structure based on Image Analysis according to Illuminance and Measurement Distance" 한국방재학회논문집 = Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, 14(1): 85~91 

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