DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on the Prediction of Buried Rebar Thickness Using CNN Based on GPR Heatmap Image Data

GPR 히트맵 이미지 데이터 기반 CNN을 이용한 철근 두께 예측에 관한 연구

  • 박세환 (성균관대학교 미래도시융합공학과) ;
  • 김주원 (성균관대학교 건설환경공학부) ;
  • 김원규 (성균관대학교 미래도시융합공학과) ;
  • 김한선 (성균관대학교 건설환경시스템공학과) ;
  • 박승희 (성균관대학교 건설환경공학부)
  • Received : 2019.10.24
  • Accepted : 2019.11.14
  • Published : 2019.12.01

Abstract

In this paper, a study was conducted on the method of using GPR data to predict rebar thickness inside a facility. As shown in the cases of poor construction, such as the use of rebars below the domestic standard and the construction of reinforcement, information on rebar thickness can be found to be essential for precision safety diagnosis of structures. For this purpose, the B-scan data of GPR was obtained by gradually increasing the diameter of rebars by making specimen. Because the B-scan data of GPR is less visible, the data was converted into the heatmap image data through migration to increase the intuition of the data. In order to compare the results of application of commonly used B-scan data and heatmap data to CNN, this study extracted areas for rebars from B-scan and heatmap data respectively to build training and validation data, and applied CNN to the deployed data. As a result, better results were obtained for the heatmap data when compared with the B-scan data. This confirms that if GPR heatmap data are used, rebar thickness can be predicted with higher accuracy than when B-scan data is used, and the possibility of predicting rebar thickness inside a facility is verified.

본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.

Keywords

References

  1. Kazuya, I., Shinichiro, I., Kyosuke, O., and Toshifumi, M. (2018), Object Detection in Ground-Penetrating Radar Images Using a Deep Convolutional Neural Network and Image Set Preparation by Migration, International Journal of Geophysics, 2018, 1-8.
  2. Morton, K. (2015), Recognizing subsurface target responses in ground penetrating radar data using convolutional neural networks, SPIE.
  3. Chae, J., Ko, H. Y., Lee, B. G., Kim, N. (2019), A Study on the Pipe Position Estimation in GPR Images Using Deep Learning Based Convolutional Neural Network, Journal of Internet Computing and Services, 20(4), 39-46.
  4. Ko, H. Y., Kim, N. (2019), Performance Analysis of Detecting buried pipelines in GPR images using Faster R-CNN, Journal of Convergence for information Technology, 9(5), 21-26. https://doi.org/10.22156/CS4SMB.2019.9.5.021
  5. Venceslav, K., Sinisha P., Dimitar T. (2018), Detection and Classification of Land Mines from Ground Penetrating Radar Data Using Faster R-CNN, Published in 26th Telecommunications Forum, IEEE, Belgrade.
  6. Windsor, C., Capineri, L., Falorni, P., Matucci, S., and Borgioli, G. (2005), The estimation of buried pipe diameters using ground penetrating radar, Journal of Insight, 47(7), 394-399.
  7. Shihab, S., and AI-Nuaimy, W. (2005), Radius Estimation for Cylindrical Objects Detected by Ground Penetrating Radar, Journal of Subsurface Sensing Technologies and Applications, 6(2), 151-166. https://doi.org/10.1007/s11220-005-0004-1
  8. Park, S. W., Kim, D. Y. (2018), Comparision of Image Classification Performance by Activation Functions in Convolutional Neural Networks, Journal of Korea Multimedia Society, 21(10), 1142-1149. https://doi.org/10.9717/KMMS.2018.21.10.1142
  9. Bae, J., Kim, J. (2019), Deep Learning Music genre automatic classification voting system using Softmax, Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 23(1), 27-32. https://doi.org/10.6109/JKIICE.2019.23.1.27
  10. Rhee, J. Y., Kim, H. S., Choi, J. J. (2017), Deterioration Characteristics of Concrete Bridge Decks and Advances in Condition Assessment with Air-coupled GPR, Journal of the Korea Concrete Institute, 29(2), 737-738.
  11. Lee, H. H. (2016), Image Processing of GPR Detection Data, Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection, 20(4), 104-110. https://doi.org/10.11112/jksmi.2016.20.4.104
  12. Ahn H. W (2009), Underground Buried GPR Exploration Study for Subway Construction, Inha University, Master degree paper.