Purpose: Concrete track that affects on railway safety can detect cracks using image processing technique. However, since a condition of concrete track and surface noisy are obstructed to detect cracks, there is a need for a way to remove them effectively. Method: In this study, we proposed an image processing to detect cracks effectively for Korean railway and verified its performance through experiment. We developed image acquisition system for capture a railway concrete track and acquired railway concrete track images, randomly selected 2000 images and detected cracks in the image process using proposed Gabor Filter Bank methods. Results: As a result, 94% of detection rate are matched to the actual cracks in same quality and format railway concrete track image. Conclution: The crack detection method using Garbor Filter Bank was confirmed to be effective for crack image including noise in the Korean railway concrete track. This system is expected to become an automated maintenance system in the existing human-centered railway industry.
Kim, Min Soo;Yeom, Yun Taek;Park, Jin-Hyun;Song, Sung Jing;Kim, Hak Joon;Kwon, Sung Duck;Lee, Ho Yong
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.37
no.1
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pp.29-36
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2017
Recently, KTX (Korean Train Express) train stoppage accidents were mainly caused by malfunctioning equipment, aging and cracking of railway vehicles, crack breakages of brake disks, and breakages of brake disks. Breakage of brake disk can cause large-scale casualties such as high-speed collision and concern about derailment by hitting lower axle and wheel. Therefore, in this study, a brake disk with solid and ventilation type, which is the brake disk of a KTX train was modeled, and a dynamometer system was constructed to operate the disk. A Rayleigh wave was used to inspect the surface of the brake disk. An ultrasonic inspection module was developed for the brake disk by using a local immersion method due to the difficulty involved in ultrasonic inspection using an existing immersion method. In addition, the surface defects of the brake disk were evaluated using a dynamometer mock-up system and an ultrasonic inspection module of the brake disk.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.347-348
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2022
본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 객관성 있게 수행하기 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 딥러닝 기반 분석기술을 활용하여 손상 자동으로 분석 하기위한 기술을 연구하였다. 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하고 학습한 분석 모델을 적용한 시스템을 실제 현장에 적용 테스트를 수행하였으며 학습 구현된 분석모델의 검측 재현율을 검토한 결과 평균 95%이상의 감지성능을 검토할 수 있었다. 개발 제안된 자동손상분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하며 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 외관조사 업무를 수행함에 있어 기존 대비 객관적인 결과도출과 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.9
no.1
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pp.19-28
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2007
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.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.1
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pp.105-111
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2009
A construction can be more convenient and safer with adequate informations. Consequently, studies on collecting various informations using newest surveying technology and applying these informations to a construction have been making progress recently. Digital images are easy to obtain and contain various informations. Therefore, with the recent development of image processing technology, the application field of digital images is getting wider. In this study, we proposed to use a fisheye lens camera in underground construction sites, especially tunnels, to overcome inconvenience in photographing with general lens cameras. A program for mapping the surface of a tunnel and making a mosaic image is also developed. This mosaic image can be applied to observe and analyze abnormal phenomenons on tunnel surface like cracks, water leakage, exfoliates, and so on.
우리나라 대형 건설시장의 하나인 터널 시공은 계획 대비 많은 물량과 자재의 소모로 인해 이들 정보의 지속적 관리를 통한 정확한 물량 및 자재 산출 정보 예측에 대한 관심이 꾸준히 요구되고 있는 실정이다. 대부분의 시공현장에서는 굴진의 정확도 검측을 위해 광파기를 사용하고 있다. 광파기는 공사 초기 시부터 유지된 원점으로부터의 정확한 좌표를 사용하고 있어 취득된 정보는 신뢰할 수 있으나, 몇 개의 기준점을 측량하여 굴진방향 및 공사의 진척도를 평가하는 방식이므로, 전체적인 면을 측정하지 못한다는 단점이 있다. 이에 반하여 3차원 스캐너는 제원에 따른 반경 내의 모든 점들을 계측하여 그 정보를 선이 아닌 면으로써 파악하지만 위치에 대한 정확도를 포함할 수 없다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 광파기와 3차원 스캐너를 동시 활용하는 본 시스템은 현장에서 소모된 자원의 정확한 양을 체크하여 굴진정도를 파악하여 공사의 전반적인 진도를 관리할 수 있다. 또한 여굴의 발생 여부를 직접 확인하고 계획대비 소모된 물량정보를 통해 자재관리를 할 수 있게 된다. 마지막으로 추후 발생할 수 있는 하자에 대한 정확한 근거를 제시하여 균열 및 누수 등에 대한 정확한 원인 파악을 제공할 수 있다는 장점들을 제공한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.443-443
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2012
최근 지구 온난화 및 기후변화로 인하여 국지적 집중호우에 의한 농지 침수 및 유실 피해가 점차 증가 추세에 있으며 가뭄에 의한 물 부족 현상도 심화되고 있다. 이와 같은 홍수 및 가뭄 피해에 대비하기 위하여 농업용 저수지와 수문 그리고 농수로와 같은 농업수리시설물이 신축 운영되고 있으나 이들 시설물은 비교적 규모가 작은 대신에 그 수가 매우 많고 또한 지역적으로 널리 산재해 있기 때문에 관리자가 이들을 효율적으로 운영하고 관리하는데 한계가 있다는 특징이 있다. 더욱이 이들 시설물은 물과 항상 접하는 철근 콘크리트 구조물로 이루어져 있어서 시간이 경과함에 따라 균열발생과 철근부식과 같은 노후화 현상이 뚜렷하게 진전되어 정기적 안전점검이 필요한 실정이다. 이에 따라 농업수리시설을 보다 체계적으로 관리하고 농업용수를 보다 효율적으로 확보 운영하기 위하여 물관리 자동화 사업이 추진되어 많은 개선이 이루어졌으나 아직까지 현장업무가 관리자의 수작업에 의존하고 있으며 농촌 용수의 정확한 정보가 제때에 제공되지 못하는 등 농업수리시설에 대한 다양한 요구를 충족시키지 못하고 있다. 따라서, 농촌수자원의 효율적 관리를 위하여 농업수리시설 가운데 하나인 농수로의 수위 및 유량 정보를 자동으로 측정하며 농업수리시설물의 상태 정보를 입력하고 관리할 수 있는 모바일 App을 개발하였다. 안드로이드 OS 기반의 스마트폰을 활용하였으며 여기에는 시설물 고유정보가 포함된 QR코드 및 Active 태그를 통하여 시설물의 상태정보를 원격에 있는 서버 컴퓨터로 전송할 수 있는 원거리 무선통신 모듈이 구비되어 있다. 특히, 농업수리시설물 관리 어플리케이션은 현장관리자가 기존에 수기방식으로 시설물을 관리해 오던 것을 휴대단말 상에서 보다 효율적으로 관리를 함으로써 시설물 유지관리 업무의 효율성을 향상시키는 특징이 있다.
Purpose: In this study, various methods of deep learning-based automatic damage analysis technology were reviewed based on images taken through Unmanned Aerial Vehicle to more efficiently and reliably inspect the exterior inspection and inspection of railway bridges using Unmanned Aerial Vehicle. Method: A deep learning analysis model was created by defining damage items based on the acquired images and extracting deep learning data. In addition, the model that learned the damage images for cracks, concrete and paint scaling·spalling, leakage, and Reinforcement exposure among damage of railway bridges was applied and tested with the results of automatic damage analysis. Result: As a result of the analysis, a method with an average detection recall of 95% or more was confirmed. This analysis technology enables more objective and accurate damage detection compared to the existing visual inspection results. Conclusion: through the developed technology in this study, it is expected that it will be possible to analysis more accurate results, shorter time and reduce costs by using the automatic damage analysis technology using Unmanned Aerial Vehicle in railway maintenance.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.180-185
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2003
The increase of traffic over a bridge has been emerged as one of the most severe problems in view of bridge maintenance, since the load effect caused by the vehicle passage over the bridge has brought out a long-term damage to bridge structure, and it is nearly impossible to maintain operational serviceability of bridge to user's satisfactory level without any concern on bridge maintenance at the phase of completion. Moreover, bridge maintenance operation should be performed by regular inspection over the bridge to prevent structural malfunction or unexpected accidents front breaking out by monitoring on cracks or deformations during service. Therefore, technical breakthrough related to this uninterested field of bridge maintenance leading the public to the turning point of recognition is desperately needed. This study has the aim of development on automated inspection system to lower surface of bridge superstructures to replace the conventional system of bridge inspection with the naked eye, where the monitoring staff is directly on board to refractive or other type of maintenance .vehicles, with which it is expected that we can solve the problems essentially where the results of inspection are varied to change with subjective manlier from monitoring staff, increase stabilities in safety during the inspection, and make contribution to construct data base by providing objective and quantitative data and materials through image processing method over data captured by cameras. By this system it is also expected that objective estimation over the right time of maintenance and reinforcement work will lead enormous decrease in maintenance cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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