DOI QR코드

DOI QR Code

Detection of Concrete Surface Cracks using Fuzzy Techniques

퍼지 기법을 이용한 콘크리트 표면의 균열 검출

  • 김광백 (신라대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 조재현 (부산가톨릭대학교 컴퓨터공학과)
  • Received : 2010.05.28
  • Accepted : 2010.05.28
  • Published : 2010.06.30

Abstract

In this paper, we propose a detection method that automatically detects concrete surface cracks using fuzzy method in the image of concrete surface cracks. First, the proposed method detecting concrete surface cracks detects the candidate crack areas by applying R, G, B channel values of the concrete crack image to fuzzy method. We finally detect cracks by the density information about the detected candidate areas after we remove the detailed noises on the image of the concrete surface cracks. The experiments using real concrete images showed that the proposed method is greatly improved of crack detection compared with the conventional methods.

본 논문에서는 콘크리트 균열 영상에서 퍼지 기법을 이용하여 균열을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 콘크리트 표면 균열 검출 방법은 콘크리트 균열 영상의 R,G,B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열을 검출한다. 검출된 균열 후보 영역에 대해 밀도 정보를 이용하여 세부적인 잡음을 제거 한 후에 최종적으로 균열을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

Keywords

References

  1. 金鎭根, "콘크리트 균열의 원인," 한국콘크리트학회학회지, 제6권4호, 1994.
  2. 시설안전기술공단, 콘크리트 구조물의 균열평가기법 및 보수 보강 전문시방서의 개발, 1999.
  3. 강준묵, 오영철, 엄대용, "수치영상처리에 의한 콘크리트 구조물의 균열 정보 획득," 대한토목학회논문집, 22권, 5-D호, pp.1001- 1010, 2002.
  4. K. B. Kim, K. B. Sim, S. H. Ahn, "Recognition of Concrete Surface Cracks using The ART1-based RBF Network," Lecture Notes in Computer Science, LNCS 3972, Springer, pp.669-675, 2006.
  5. 김광백, 박현정, "개선된 Max-Min 신경망을 이용한 콘크리트 균열 인식," 한국컴퓨터정보학회논문지, pp.77-82, 12권, 2호, 2007.
  6. A. Kandel, G. Langholz, Fuzzy Control Systems, CRC Press, Inc, 1994.
  7. W. Pedrycz, Fuzzy Control and Fuzzy Systems, Research Studies Press Ltd, 1989.
  8. http://www.color21c.co.kr

Cited by

  1. 딥러닝과 영상처리기법을 이용한 콘크리트 지반 구조물 균열 탐지 vol.34, pp.12, 2010, https://doi.org/10.7843/kgs.2018.34.12.145
  2. 딥러닝 및 영상처리 기술을 활용한 콘크리트 균열 검출 방법 vol.35, pp.11, 2010, https://doi.org/10.5659/jaik_sc.2019.35.11.163
  3. Artificial Neural Network-Based Automated Crack Detection and Analysis for the Inspection of Concrete Structures vol.10, pp.22, 2010, https://doi.org/10.3390/app10228105
  4. Ontological Approach for Automatic Inference of Concrete Crack Cause vol.11, pp.1, 2021, https://doi.org/10.3390/app11010252