• 비파괴검사학회지
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• 제29권5호
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• pp.493-500
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• 2009

본 연구에서는 터빈 로터 디스크 키웨이에 발생하는 균열의 상세 정보를 추출하기 위하여 초음파 신호처리 알고리즘을 개발하였다. 초음파 검사 시스템에 의한 터빈 로터 디스크 키웨이 시험편의 초음파 신호로부터 B-주사 이미지를 구성하였다. 구성된 B-주사 이미지를 2차원 신호처리를 위한 입력영상으로 이용하여, 전처리, 균열후보영역 검출, 균열영역 판별 및 균열정보 추출의 4단계로 알고리즘을 구성하였다. 개발된 초음파 신호처리 알고리즘을 이용한 실험을 통하여, 개발된 알고리즘이 키웨이 부위에 발생하는 균열의 특징정보 추출에 의한 균열의 정량적인 평가에 효과적임을 확인하였다.

• Computers and Concrete
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• 제23권6호
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• pp.445-457
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• 2019

Cracks are an important distress of concrete bridges, and may reduce the life and safety of bridges. However, the traditional manual crack detection means highly depend on the experience of inspectors. Furthermore, it is time-consuming, expensive, and often unsafe when inaccessible position of bridge is to be assessed, such as viaduct pier. To solve this question, the real-time automatic crack detecting system with unmanned aerial vehicle (UAV) become a choice. This paper designs a new automatic detection system based on real-time comprehensive image processing for bridge crack. It has small size, light weight, low power consumption and can be carried on a small UAV for real-time data acquisition and processing. The real-time comprehensive image processing algorithm used in this detection system combines the advantage of connected domain area, shape extremum, morphology and support vector data description (SVDD). The performance and validity of the proposed algorithm and system are verified. Compared with other detection method, the proposed system can effectively detect cracks with high detection accuracy and high speed. The designed system in this paper is suitable for practical engineering applications.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2007년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.151-152
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• 2007

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.522-532
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• 2011

한의학에서 혀의 상태는 인체의 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 이러한 혀의 상태를 진단하는 설진은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 그러나 설진은 객관화와 표준화라는 관점에서 문제가 있으며, 한의사의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 도구도 부족한 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해, 설진 유효 분석을 위한 혀의 기하정보를 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 개선된 스네이크(Snake) 방법을 통해 혀를 검출하고 컨벡스 헐(Convex Hull)과 인페인팅 방법을 이용하여 객관적인 기하 정보를 추출하였다. 제안 알고리즘의 성능평가로 치흔의 경우 7.2%, 균열의 경우 8.5%의 영역 차이 비율로 안정적인 결과가 도출되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.667-669
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• 2021

본 논문에서는 벡터 기반 데이터 증강 기법(Data augmentation)을 제안하여 학습 데이터를 구축한 뒤, 이를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)으로 실제 균열과 가까운 패턴을 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 건축물의 균열은 인명 피해를 가져오는 건물 붕괴와 낙하 사고를 비롯한 큰 사고의 원인이다. 이를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이다. 하지만, 실제 균열 이미지는 복잡한 패턴을 가지고 있을 뿐만 아니라, 위험한 상황에 노출되기 때문에 대량의 데이터를 확보하기 어렵다. 이러한 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적으로 특정 부분에 변형을 주어 데이터양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion) 기법으로 해결할 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 CNN을 활용하여 보여준다. 탄성왜곡 기법보다 CNN을 이용했을 때, 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적으로 사용되는 픽셀 기반 데이터가 아닌 벡터 기반으로 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수함을 보였다. 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 쉽게 균열 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 이는 장기적으로 구조물의 안정성 평가에 이바지하여 안전사고에 대한 불안감에서 벗어나 더욱 안전하고 쾌적한 주거 환경을 조성할 것으로 기대된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2022

Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1575-1581
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• 2005

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.

• 한국측량학회지
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• 제23권1호
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• pp.9-17
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• 2005

본 연구는 디지털 비디오카메라를 이용하여 아스팔트 콘크리트 포장의 노면을 촬영하고 획득된 영상을 분석함으로써, 대상 도로노면의 정보를 추출하는데 그 목적이 있다. 먼저, 수치영상처리에 의한 도로노면정보의 정확도를 분석하기 위해 기준점 측량에 의한 성과와 비교·분석하였다. 그 결과, X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m의 평균오차를 나타내었으며, 이는 축척 1/1,000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로 충분히 활용성이 있는 것으로 판단된다. 또한, 처리된 수치영상을 분석하여 도로노면의 평가를 위한 중요 요소인 균열률, 소성변형량, 그리고 종단평탄성 정보를 획득할 수가 있었으며, 이를 이용하여 공용성지수와 유지관리지수를 산출함으로써, 대상도로의 노면평가를 수행할 수가 있었다. 향후 도로를 대상으로 취득된 양질의 영상정보를 축적함으로 인해 포장유지관리시스템 분야에 있어서 중요한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.912-919
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• 2022

The study is an image-based assessment that uses image processing techniques to determine the condition of concrete with surface cracks. The preparations of the dataset include resizing and image filtering to ensure statistical homogeneity and noise reduction. The image dataset is then segmented, making it more suited for extracting important features and easier to evaluate. The image is transformed into grayscale which removes the hue and saturation but retains the luminance. To create a clean edge map, the edge detection process is utilized to extract the major edge features of the image. The Otsu method is used to minimize intraclass variation between black and white pixels. Additionally, the median filter was employed to reduce noise while keeping the borders of the image. Image processing techniques are used to enhance the significant features of the concrete image, especially the defects. In this study, the tonal zones of the histogram and its properties are used to analyze the condition of the concrete. By examining the histogram, the viewer will be able to determine the information on the image through the number of pixels associated and each tonal characteristic on a graph. The features of the five tonal zones of the histogram which implies the qualities of the concrete image may be evaluated based on the quality of the contrast, brightness, highlights, shadow spikes, or the condition of the shadow region that corresponds to the foreground.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.126-130
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• 2007

This paper proposes a method that automatically extracts characteristics of cracks such as length, thickness and direction, etc., from a concrete surface image with image processing techniques. This paper, first, uses the closing morphologic operation to adjust the effect of light extending over the whole concrete surface image. After applying the high-pass filtering operation to sharpen boundaries of cracks, we classify intensity values of the image into 8 groups and remove intensity values belong to the highest frequency group among them for the removal of background. Then, we binarize the preprocessed image. The auxiliary lines used to measure cracks of concrete surface are removed from the binarized image with position information extracted by the histogram operation. Then, cracks broken by the removal of background are extended to reconstruct an original crack with the $5{\times}5$ masking operation. We remove unnecessary information by applying three types of noise removal operations successively and extracts areas of cracks from the binarized image. At last, the opening morphologic operation is applied to compensate extracted cracks and characteristics of cracks are measured on the compensated ones. Experiments using real images of concrete surface showed that the proposed method extracts cracks well and precisely measures characteristics of cracks.