[논문]가버 필터를 사용한 철도 콘크리트 궤도 도상의 자동 균열 감지 개발

나용현; 박미연; 박지수; 박성백; 권세곤

doi:10.15683/kosdi.2018.12.31.458

가버 필터를 사용한 철도 콘크리트 궤도 도상의 자동 균열 감지 개발
Development of Automatic Crack Detection using the Gabor Filter for Concrete Structures of Railway Tracks 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.14 no.4 = no.42, 2018년, pp.458 - 465

나용현 (S.H. Tech & Policy Institute) , 박미연 (S.H. Tech & Policy Institute) , 박지수 (S.H. Tech & Policy Institute) , 박성백 (Dept. of Railroad Research Institute, Korea Railroad Corporation) , 권세곤 (Dept. of Railroad Research Institute, Korea Railroad Corporation)

초록
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연구목적: 철도 안전에 영향을 미치는 콘크리트 궤도는 이미지분석 기술을 사용하여 균열을 감지 할 수 있으나 균열을 검출하기 위한 콘크리트 궤도 및 표면 오염의 조건이 균열검측에 방해되므로 이를 효과적으로 제거하기 위한 방법이 필요하다. 연구방법: 본 연구에서는 한국 철도의 균열을 효과적으로 감지하기 위한 이미지 분석 기법을 적용한 프로세스를 제안하고 실험 모듈을 통해 취득된 이미지를 분석하여 성능을 검증하였다. 또한, 우리는 제안된 Gabor Filter Bank 기법을 사용하여 철도 콘크리트 도상 이미지를 획득한 데이터 중 무작위로 선택된 2000개의 이미지를 개발된 프로세스를 통해 자동 균열 검측을 수행하여 타당성을 검토하였다. 연구결과: 연구에서 제안된 시스템으로 균열 검측 결과 탐지율이 약 94% 성능으로 검토되었으며 취득된 철도콘크리트도상이미지의 균열이 동일한 크기와 형식으로 일치하였다. 결론: Gabor Filter Bank를 사용한 균열 검측법은 한국 철도의 콘크리트 궤도도상에 노이즈를 포함한 균열 이미지에 효과적으로 분석되는 것을 확인 할 수 있었다. 이 시스템은 기존의 인간 위주의 철도 산업에서 자동화 된 유지 관리 시스템이 될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: Concrete track that affects on railway safety can detect cracks using image processing technique. However, since a condition of concrete track and surface noisy are obstructed to detect cracks, there is a need for a way to remove them effectively. Method: In this study, we proposed an image processing to detect cracks effectively for Korean railway and verified its performance through experiment. We developed image acquisition system for capture a railway concrete track and acquired railway concrete track images, randomly selected 2000 images and detected cracks in the image process using proposed Gabor Filter Bank methods. Results: As a result, 94% of detection rate are matched to the actual cracks in same quality and format railway concrete track image. Conclution: The crack detection method using Garbor Filter Bank was confirmed to be effective for crack image including noise in the Korean railway concrete track. This system is expected to become an automated maintenance system in the existing human-centered railway industry.

주제어

표/그림 (6)

그림 Fig. 1 Automatic crack detection process flowchart.
그림 Fig. 2 Image acquisition system for capture a railway concrete track
그림 Fig. 3 Gausian filters factor from Gabor Filter Bank
그림 Fig. 4 ACTCAS Program for capture a railway concrete track
그림 Fig. 5 Experimental results from the proposed automatic crack detection process
표 Table 1. Results of evaluation of the automatic crack detection process

AI 본문요약
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문제 정의

이 논문에서는 Gabor Filter Bank 기법이 포함된 디지털 영상 처리 기술을 철도의 콘크리트 궤도의 고해상도 이미지를 수집하고 저장된 균열 데이터를 분석하는 자동 균열 검출 과정을 제시한다.[15]
이 논문에서는 철도 콘크리트 궤도의 고해상도 이미지를 수집하고 Gabor Filter Bank 방법을 포함한 디지털 이미지 분석 기술을 사용하여 저장된 균열 데이터를 분석하는 자동 균열 검측 프로세스가 제안되었다. 또한 본 논문에서 제안한 이미지 분석 방법의 성능은 열차에 레이저 광 및 라인 스캔 카메라가 장착된 영상 획득 모듈을 설치하여 국내 철도 콘크리트 궤도를 취하는 실험을 통해 검증되었다.

제안 방법

3mm의 크기를 가지는 이미지를 취득한다. 4개의 모듈은 상호 중복 구간을 촬영하였으며 통합 4,200mm 폭의 철도 콘크리트 궤도를 촬영할 수 있도록 제작되었다. 타코미터는 차축에 설치되었고, 검측 차량의 이동 속도 및 위치 데이터를 이미지 취득 모듈에 넘겨 PC상에서 취득 이미지의 위치 데이터를 연계하여 저장한다.
5의 A,C는 실험을 통한 철도 콘크리트 궤도 주변의 퍼지는 균열 이미지를 보여 준다. ACTCAS프로세스에서 얻은 결과는 Fig. 5의 B, D에 나와 있으며, 본 논문에서 제시한 자동 균열 검출 과정에서 균열의 탐지율을 평가하기 위해 임의로 획득한 영상을 선택하여 검출하였다.
또한 본 논문에서 제안한 이미지 분석 방법에 대한 성능을 레이저 광 및 라인 스캔 카메라가 장착된 이미지 획득 모듈을 열차에 설치하여 국내 철도 콘크리트 궤적을 취하여 시험을 통해 검증하였다.
이 논문에서는 철도 콘크리트 궤도의 고해상도 이미지를 수집하고 Gabor Filter Bank 방법을 포함한 디지털 이미지 분석 기술을 사용하여 저장된 균열 데이터를 분석하는 자동 균열 검측 프로세스가 제안되었다. 또한 본 논문에서 제안한 이미지 분석 방법의 성능은 열차에 레이저 광 및 라인 스캔 카메라가 장착된 영상 획득 모듈을 설치하여 국내 철도 콘크리트 궤도를 취하는 실험을 통해 검증되었다.
본 논문에서 제안된 벙법론을 바탕으로 개발된 자동 균열 검측 과정은 실험을 통하여 취득된 이미지를 Gabor Filter Bank 기법으로 전처리 후 균열 탐지를 수행 하였다. 본 연구를 통하여 개발된 자동 콘크리트 궤도 분석 시스템 (ACTCAS:Automatic Concrete Track Crack Analysis System)은 Fig.
이미지 취득을 위하여 철도산업에서 다양한 작업에 사용되는 모터카에 레이저 조명과 라인 스캔 카메라를 장착한 이미지 검측 모듈과 캡쳐된 이미지를 저장할 수 있는 데이터 스토리지 및 PC, 검측 차량의 속도 및 위치 검지를 위한 타코미터가 장착된 균열 검측 장비를 구축하여 실험에 사용하였다. 이미지 취득 모듈은 레이저 조명과 스캔 카메라가 탑재된 4개의 모듈로 구성되고, 각 모듈은 4096x4096로 1픽셀당 0.
여기에는, 두 단계가 포함된다. 첫 번째는, 분할 알고리즘을 적용하여 토폴로지 근처의 균열 모양을 클러스터로 나눈다. 두 번째 단계는 최소 크기의 직사각형 상자를 사용하여 클러스터 그룹을 포함하는 영역을 생성 한다.

대상 데이터

이미지 취득을 위하여 철도산업에서 다양한 작업에 사용되는 모터카에 레이저 조명과 라인 스캔 카메라를 장착한 이미지 검측 모듈과 캡쳐된 이미지를 저장할 수 있는 데이터 스토리지 및 PC, 검측 차량의 속도 및 위치 검지를 위한 타코미터가 장착된 균열 검측 장비를 구축하여 실험에 사용하였다. 이미지 취득 모듈은 레이저 조명과 스캔 카메라가 탑재된 4개의 모듈로 구성되고, 각 모듈은 4096x4096로 1픽셀당 0.3mm의 크기를 가지는 이미지를 취득한다. 4개의 모듈은 상호 중복 구간을 촬영하였으며 통합 4,200mm 폭의 철도 콘크리트 궤도를 촬영할 수 있도록 제작되었다.

이론/모형

Gabor Filter Bank를 이용한 균열 검출 이후 이진화 이미지를 생성하여 이진화 이미지 상의 강조된 균열을 Blob단위로 검측하게 되는데 이 Blob을 생성하는 방법은 MER (Minimum Enclosing Rectangle)방법론을 따른다.
이 논문에서 우리는 철도 콘크리트 궤도의 균열을 찾기 위한 방법으로 MER개념을 사용하고 있다. 여기에는, 두 단계가 포함된다.

성능/효과

결과적으로, Gabor Filter Bank를 사용한 균열 검측법은 한국 철도의 콘크리트 궤도 도상에 노이즈를 포함한 균열 이미지에 효과적으로 분석되는 것을 확인할 수 있었다. (감지 비율 94%, 콘크리트 도상이미지 데이터 사용.
하지만, 본 논문에서 적용된 Gabor Filter Bank 기법은 입력된 이미지의 특성을 일정부분 분석하여 적용할 Filter 그룹을 형성함으로써 사용자가 설정해야 하는 Factor의 개수와 빈도를 크게 줄일 수 있었다. 균열 검측 역시 철도 콘크리트 도상 이미지를 취득하여 분석한 결과 균열과 균열이 없는 콘크리트면을 구분하여 검측함에 있어 만족할 만한 분석 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구를 통하여 개발된 자동 균열 검측 시스템에서 제안된 Gabor Filter Bank 이미지 처리 기법은 Gaussian 함수와 Furier 함수의 구성된 비직교 함수로 수집된 이미지의 픽셀에 적용하여 콘크리트 상의 균열의 국부적인 특성을 분석하는데 용이한 것을 확인할 수 있었다. 특히 취득 이미지가 가지는 균열부 픽셀의 방향이나 주파수와 관련된 특징을 찾아낼 뿐아니라 특징을 보이는 픽셀의 방향과 주파수에 대하여 Gabor Filter의 집합인 Gabor bank를 구성하여 적용할 수 있다.
본 연구에서, 제안된 프로세스는 철도의 콘크리트 궤도에서 무작위로 선택된 2000개의 실제 이미지에서 균열을 감지하여 Ground Truth를 통해 탐지된 Blob들이 실제 균열과 일치함을 확인할 수 있었다. 일반적인 프로세스는 검출 후 후속 작업을 통해 비균열을 분류해야 하며 하나의 동일한 팩터를 사용하여 모든 이미지를 탐지하는 것은 어려우나, 본 연구에서 제안된 방법으로 취득된 이미지에서 균열을 검측을 수행할시에는 동일한 펙터 설정값에서 더 높은 검출성능을 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
이와 같은 시스템은 국내 철도산업에서 기존의 인력중심에서 자동화된 시스템을 통한 유지보수 체계를 확립할 수 있을 것으로 기대되는 기술로 인력 검측에서 발생할 수 있는 주관적인 검측 결과, 과도한 비용을 해결할 수 있다. 이러한 이미지 분석 기술은 철도산업 뿐 아니라 콘크리트 구조물이 사용된 다양한 산업에 적용될 수 있는 기술로써 향후 실제균열 검측 결과와의 비교를 통하여 신뢰성을 확보하여 해당 분야에 적합한 비파괴검사 시스템으로 구축될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서, 제안된 프로세스는 철도의 콘크리트 궤도에서 무작위로 선택된 2000개의 실제 이미지에서 균열을 감지하여 Ground Truth를 통해 탐지된 Blob들이 실제 균열과 일치함을 확인할 수 있었다. 일반적인 프로세스는 검출 후 후속 작업을 통해 비균열을 분류해야 하며 하나의 동일한 팩터를 사용하여 모든 이미지를 탐지하는 것은 어려우나, 본 연구에서 제안된 방법으로 취득된 이미지에서 균열을 검측을 수행할시에는 동일한 펙터 설정값에서 더 높은 검출성능을 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
정규화 과정을 거친 후 Gabor Filter Bank를 사용하여 노이즈를 제거 및 외곽선을 검출하여 균열을 검출하게 되는데, Gabor filter는 사인 함수로 모듈레이션된 가우시안 필터라고 할 수 있으며, 본 논문상에서는 여러 개의 Gabor filter를 사용 하여 철도 노면상의 구조물과 노면의 균열 영역을 효과적으로 분리할 수 있다.
즉, 기존의 이미지 분석 방법에서 사용되어온 알고리즘들은 이미지에 적합한 Filter를 사용자가 Factor 값을 수정하여 분석에 적합한 설정값 셋팅이 중요한 문제로 거론되어 왔다. 하지만, 본 논문에서 적용된 Gabor Filter Bank 기법은 입력된 이미지의 특성을 일정부분 분석하여 적용할 Filter 그룹을 형성함으로써 사용자가 설정해야 하는 Factor의 개수와 빈도를 크게 줄일 수 있었다. 균열 검측 역시 철도 콘크리트 도상 이미지를 취득하여 분석한 결과 균열과 균열이 없는 콘크리트면을 구분하여 검측함에 있어 만족할 만한 분석 결과를 얻을 수 있었다.

후속연구

이와 같은 시스템은 국내 철도산업에서 기존의 인력중심에서 자동화된 시스템을 통한 유지보수 체계를 확립할 수 있을 것으로 기대되는 기술로 인력 검측에서 발생할 수 있는 주관적인 검측 결과, 과도한 비용을 해결할 수 있다. 이러한 이미지 분석 기술은 철도산업 뿐 아니라 콘크리트 구조물이 사용된 다양한 산업에 적용될 수 있는 기술로써 향후 실제균열 검측 결과와의 비교를 통하여 신뢰성을 확보하여 해당 분야에 적합한 비파괴검사 시스템으로 구축될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Hough 변환이란?	예를 들어, Hough 변환은 입력 이미지를 선 또는 원형 객체를 감지할 수 있는 매개 변수 공간으로 변환하는 방식이다. 그것은 관심 패턴의 수학적 모델이 필요하다.
	Hough 변환은 무엇을 필요하는가?	예를 들어, Hough 변환은 입력 이미지를 선 또는 원형 객체를 감지할 수 있는 매개 변수 공간으로 변환하는 방식이다. 그것은 관심 패턴의 수학적 모델이 필요하다. 선, 원 및 Y- 접점과 같은 서로 다른 길쭉한 구조는 이미지를 관심있는 패턴을 구별할 수 있는 특정 매개 변수 공간으로 변환하기 위한 다른 수학적 모델을 필요로 한다.[2]
	이미지 프로세싱을 이용한 균열 측정 기술은 어떻게 구분되는가?	그러나 대부분의 균열 측정은 검사원의 육안 검사로 수동으로 수행되기 때문에 측정뿐만 아니라 많은 시간과 인력이 데이터를 처리해야 하며 검사원의 주관성이 개입될 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구자들이 이미지 프로세싱 기술을 적용하고 있는데, 이미지 프로세싱을 이용한 균열 측정 기술은 컴퓨터가 자동으로 균열을 인식하는 감지 방법과 감지된 균열의 특성 (폭, 길이 및 방향)을 계산하는 분석 기술로 구분할 수 있다. 전자의 경우, 콘크리트 궤도에서 발생하는 균열의 모양이 무작위이기 때문에 수학적 모델링이 어려우며, 콘크리트 구조물은 시공 직후 외부 환경에 노출되므로 균열을 완전히 감지하는 방법론은 한국에는 널리 알려져 있지 않다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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