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[국내논문] 히스토그램 분석을 이용한 콘크리트 구조물의 최대 균열 폭 평가
Estimation of Maximum Crack Width Using Histogram Analysis in Concrete Structures 원문보기

한국구조물진단유지관리공학회 논문집 = Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection, v.23 no.7, 2019년, pp.9 - 15  

이석민 (동의대학교 토목공학과) ,  정범석 (동의대학교 토목공학과)

초록
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본 연구의 목적은 영상 처리 기법의 히스토그램 분석을 이용하여 콘크리트 구조물 표면의 최대 균열 폭을 평가하는 것이다. 이를 위하여 콘크리트 표면 균열에 대한 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 회색 영상 및 이진화 영상으로 변환하였다. 이진화된 영상은 팽창과 침식이 적용된 후 레이블링을 통하여 분리된 객체로 인식된다. 콘크리트 표면은 시간이 경과함에 따라 먼지와 얼룩 등이 발생될 수 있으며, 촬영 조건에 따라 그림자 및 조명 반사가 포함될 수 있다. 또한, 콘크리트 균열은 연속적인 형상으로 발생되는 반면에 잡음은 점의 형태로 나타난다. 이러한 영향을 제거하기 위하여 이진화 과정은 양방향 블러와 적응적 경계를 적용하였으며, 레이블링된 영역에 대하여 면적비를 통한 잡음 제거를 수행하였다. 잡음이 제거된 각각의 균열 객체는 히스토그램 분석을 통하여 x축과 y축에 대한 최대값 및 그 위치가 연산되고, 분리된 객체에 대한 각각의 최대값 위치에서 삼각비를 통하여 균열 폭을 평가하게 된다. 제안된 방법에 의해 평가된 최대 균열 폭은 균열 게이지에 의해 계측된 값과 비교 분석되었다. 본 연구에 의해서 제안된 방법은 콘크리트 표면 영상에 대한 균열 폭 평가에 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of present study is to assess the maximum width of the surface cracks using the histogram analysis of image processing techniques in concrete structures. For this purpose, the concrete crack image is acquired by the camera. The image is Grayscale coded and Binary coded. After Binary code...

주제어

#최대 균열 폭   #영상 처리 기법   #히스토그램  

표/그림 (10)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 영상 처리 기법을 이용하여 콘크리트 표면 균열 폭을 평가하는 방법에 대한 새로운 접근법을 제안하는 것이다. 콘크리트 표면은 조도 영향에 의한 점 형태의 잡음이 포함될 수 있고, 지하 구조물의 공간적 특성상 이미지 촬영 조명에 의한 반사가 발생될 수 있으며, 시간의 경과와 더불어 발생되는 얼룩이 포함될 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
양방향 블러(bilateral blur)는 무엇인가? 양방향 블러(bilateral blur)는 경계 보존(edge-preserving) 스무딩이라고 알려져 있는 영상 분석 방법 중의 하나이다(Tomasi and Manduchi, 1998). 가우시안(gaussian) 스무딩은 실제 영상에서 관심 픽셀의 변화가 주변 픽셀과 연관성이 많지만, 잡음은 갑작스럽게 변한다는 점에서 착안된 개념이다.
기존의 균열 측정의 특징은 무엇인가? 콘크리트 구조물에 대한 안전점검 및 정밀안전진단 시 균열의 폭을 조사하는 것은 필수적인 항목이다. 기존의 균열 측정은 작업자의 육안에 의한 평가가 주로 사용되고 있으며, 균열 폭을 측정하기 위한 균열 게이지 등의 장비가 사용될 수 있지만, 현장의 시간적 제한 조건 때문에 거의 사용되지 않고 있다. 균열 폭에 대한 정확한 측정은 구조물의 효율적인 유지 관리를 위한 가장 기본적인 자료임에도 불구하고, 육안에 의한 측정은 작업자에 따른 일관되지 못한 결과로 평가되어 그 오차가 크게 발생된다.
콘크리트 구조물에 하중 재하 상태가 구조물에 미치는 영향은 무엇인가? 콘크리트 구조물은 공용기간 동안 자중, 외력, 환경적 영향 등 다양한 하중 재하 상태에 놓여있다. 이러한 하중은 구조물의 구조적 손상뿐만 아니라 잠재적으로 구조물의 붕괴를 유발시킬 수 있으며, 이는 사회적 및 경제적 손실을 초래한다(Nishikawa et al., 2012; Litorowicz, 2006). 따라서 콘크리트구조물의 표면 균열은 구조물의 내구성 평가 과정에서 중요한 요인으로 인지되고 있다.
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참고문헌 (14)

  1. Ammouche, A., Breysse, D., Hornain, H., Didry, O., and Marchand, J. (2000), A New Image Analysis Technique for the Quantitative Assessment of Microcracks in Cement-based Materials, Cem. Concr. Res., 30, 25-35. 

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  2. Bradski, G. R., and Kaehler, A. (2008), Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library, O'Reilly, 109-143. 

  3. Byun, T. B., Kim, J. H., and Kim, H. S. (2006), The Recognition of Crack Detection Using Difference Image Analysis Method based on Morphology, Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 10(1), 197-205 (in Korean). 

  4. De Schutter, G. (2002), Advanced Monitoring of Cracked Structures Using Video Microscope and Automated Image Analysis, NDT&E Int., 35, 209-212. 

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  5. Gonzalez, R. C., and Woods, R. E. (2010), Digital Image Processing, Third Edition, Pearson Prentice Hall, 760-785. 

  6. Her, J. Y., Kim, K. R., Lim, E. K., Ahn, S. H., and Kim, K. B. (2006), A Length and Width Extraction of Concrete Surface Cracks using Image Processing Techniques, Proceedings of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, 346-351 (in Korean). 

  7. Jung, C. H., Oh, A. S., and Kim, K. B. (2007), Extraction and Analysis of Concrete Surface Cracks, Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference, 46-52, (in Korean). 

  8. Kim, H. J., Ahn, E. J., Cho, S. J., Shin, M. S., and Sim, S. H. (2017), Comparative Analysis of Image Binarization Methods for Crack Identification in Concrete Structures, Cement and Concrete Research, 99, 53-61. 

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  9. Kim, K. B., Cho, J. H., and Ahn, S. H. (2005), A Technique for Image Processing of Concrete Surface Cracks, Journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, 9(7), 1575-1581, (in Korean). 

  10. Lee, H. B., Kim, J. W. and Jang, I. Y. (2012), Development of Automatic Crack Detection System for Concrete Structure Using Image Processing Method, Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection, KSMI., 16(1), 64-77 (in Korean). 

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  11. Litorowicz, A. (2006), Identification and Quantification of Cracks in Concrete by Optical Fluorescent Microscopy, Cem. Concr. Res. 36, 1508-1515. 

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  12. Nishikawa, T., Yoshida, J., Sugiyama, T., and Fujino, Y. (2012), Concrete Crack Detection by Multiple Sequential Image Filtering, Comput-Aided Civ. Infrastruct. Eng., 27, 29-47. 

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  13. Talab, A., Huang, Z., Xi, F., and Haiming, L. (2016), Detection Crack in Image Using Otsu Method and Multiple Filtering in Image Processing Techniques, Optik, 127(3), 1030-1033. 

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  14. Tomasi, C., and Manduchi, R. (1998), Bilateral Filtering for Gray and Color Images, Sixth International Conference on Computer Vision, 839-846. 

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