Research on building AI learning data for rapid quality assessment of aggregates

골재의 신속한 품질평가를 위한 AI 학습용 데이터 구축에 관한 연구

  • Published : 2023.11.10

Abstract

In this study, the accuracy of the assembly rate of fine aggregate and the cleavage rate of coarse aggregate was analyzed using the constructed learning data. As a result, it was possible to predict the distribution of assembly rate for fine aggregate through a simple sample collection image, showing an accuracy of 96%. The classification of the aggregates could be confirmed by analyzing the fracture shape of the gravel, showing an accuracy of 97%.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2022년도 국토교통부의 재원으로 국토교통과학기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임 (RS-2022-00143644, 오일 생산플랜트의 패키지화 설계 및 통합실증 기술개발)

References

  1. 이관호. 디지털 이미지 처리기법을 이용한 대골재의 입도분포분석에 관한 연구. 한국주택공사 연구 논문집. 2011.