A detection algorithm for the installations and damages on a tunnel liner using the laser scanning data

레이저 스캐닝 데이터를 이용한 터널 시설물 및 손상부위 검측 알고리즘

Tunnel management is a time-consuming and expensive task. In particular, visual analysis of tunnel inspection often requires extended time and cost and shows problems on data gathering, storage and analysis. This study proposes a new approach to extract information for tunnel management by using a laser scanning technology. A prototype tunnel laser scanner developed was used to obtain point clouds of a railway tunnel surface. Initial processing of laser scanning data was to separate those laser pulses returned from the installations attached to tunnel liner using radiometric and geometric characteristics of laser returns. Once the laser returns from the installations were separated and removed, physically damaged parts on tunnel lining are detected. Based on the plane formed by laser scanner data, damaged parts are detected by analysis of proximity. The algorithms presented in this study successfully detect the physically damaged parts which can be verified by the digital photography of the corresponding location on the tunnel surface.

시설물의 안전성을 위한 유지 관리는 시간과 인력에 따른 경비가 상당히 소모되는 작업이다. 특히 인력에 의한 육안 검사에 의해 이루어지는 터널과 같은 시설물 관리에는 많은 시간과 경비가 요구되고 있으며, 데이터의 보관이나 저장 등에 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 최근 신기술로 떠오르는 레이저 스캐닝 기술에 의하여 획득한 데이터를 이용하여 터널의 유지 관리에 필요한 정보를 추출하는 접근방법을 제안하고자 한다. 터널의 레이저 스캐닝 데이터는 시작품으로 제작된 레이저 스캐너를 이용하여 촬영하였으며, 고밀도 점 데이터의 형태로 저장된 자료를 이용하였다. 터널의 스캐닝 데이터의 기하학,광학적 특성을 이용하여 터널 내부에 장착된 시설물들을 제거 한 후, 터널의 라이닝 상에 나타나는 물리적인 손상부위나 균열을 탐지하는 방법을 제시한다. 물리적인 손상부위는 터널의 라이닝이 성립하는 면을 기준으로 근접성을 바탕으로 탐지된다. 이 연구에서는 제안된 알고리즘을 적용하여 현장의 디지털 사진에서 확인할 수 있는 물리적인 손상 부위를 탐지 할 수 있었다.