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퍼지 기법을 이용한 콘크리트 표면의 균열 검출
Detection of Concrete Surface Cracks using Fuzzy Techniques 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.14 no.6, 2010년, pp.1353 - 1358  

김광백 (신라대학교 컴퓨터정보공학부) ,  조재현 (부산가톨릭대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 콘크리트 균열 영상에서 퍼지 기법을 이용하여 균열을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 콘크리트 표면 균열 검출 방법은 콘크리트 균열 영상의 R,G,B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열을 검출한다. 검출된 균열 후보 영역에 대해 밀도 정보를 이용하여 세부적인 잡음을 제거 한 후에 최종적으로 균열을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a detection method that automatically detects concrete surface cracks using fuzzy method in the image of concrete surface cracks. First, the proposed method detecting concrete surface cracks detects the candidate crack areas by applying R, G, B channel values of the concret...

주제어

#콘크리트 균열   #퍼지 기법   #영역 밀도  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 디지털 카메라로 획득한 콘크리트 표면 영상에서 콘크리트 균열을 자동으로 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 콘크리트 균열 추출 방법은 콘크리트 표면 영상의 R, G, B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보균열 영역을 검출하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
콘크리트 구조물에 발생한 균열이 빠르고 정확한 계측이 필요한 이유는 무엇인가 콘크리트 구조물에 발생한 균열은 구조물의 내력, 내구성, 방수성 및 미관 등에 악영향을 미치기 때문에 빠르고 정확한 계측이 필요하다. 대부분 균열이 점검자에 의해 수작업으로 수행되고 있기 때문에 계측뿐만 아니라 자료 저장에 많은 시간과 인력이 요구되고 점검자의 주관이 개입 될 수 있기 때문에 컴퓨터를 통해 객관적으로 계측할 수 있는 기법의 필요성이 더욱 확대되고 있다[1,2].
제안된 콘크리트 표면 균열 검출 방법은 어떻게 후보 균열을 검출하는가? 본 논문에서는 콘크리트 균열 영상에서 퍼지 기법을 이용하여 균열을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 콘크리트 표면 균열 검출 방법은 콘크리트 균열 영상의 R,G,B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열을 검출한다. 검출된 균열 후보 영역에 대해 밀도 정보를 이용하여 세부적인 잡음을 제거 한 후에 최종적으로 균열을 검출한다.
제안된 콘크리트 표면 균열 검출 방법은 검출된 균열 후보 영역에서 어떻게 최종적으로 균열을 검출하는가? 본 논문에서 제안하는 콘크리트 표면 균열 검출 방법은 콘크리트 균열 영상의 R,G,B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열을 검출한다. 검출된 균열 후보 영역에 대해 밀도 정보를 이용하여 세부적인 잡음을 제거 한 후에 최종적으로 균열을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
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참고문헌 (8)

  1. 金鎭根, "콘크리트 균열의 원인," 한국콘크리트학회학회지, 제6권4호, 1994. 

  2. 시설안전기술공단, 콘크리트 구조물의 균열평가기법 및 보수 보강 전문시방서의 개발, 1999. 

  3. 강준묵, 오영철, 엄대용, "수치영상처리에 의한 콘크리트 구조물의 균열 정보 획득," 대한토목학회논문집, 22권, 5-D호, pp.1001- 1010, 2002. 

  4. K. B. Kim, K. B. Sim, S. H. Ahn, "Recognition of Concrete Surface Cracks using The ART1-based RBF Network," Lecture Notes in Computer Science, LNCS 3972, Springer, pp.669-675, 2006. 

  5. 김광백, 박현정, "개선된 Max-Min 신경망을 이용한 콘크리트 균열 인식," 한국컴퓨터정보학회논문지, pp.77-82, 12권, 2호, 2007. 

  6. A. Kandel, G. Langholz, Fuzzy Control Systems, CRC Press, Inc, 1994. 

  7. W. Pedrycz, Fuzzy Control and Fuzzy Systems, Research Studies Press Ltd, 1989. 

  8. http://www.color21c.co.kr 

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