크랙 실링 자동화 장비의 비젼 시스템은 도로면의 영상을 획득하고 이를 컴퓨터로 처리하여 도로면의 랙을 탐지, 분석 및 맵핑하는 역할을 수행하는 것이다. 그러나 실제 도로에는 크랙과 함께 오일 자국, 타이어 자국, 차선, 기 실링된 크랙 등의 수많은 노이즈들을 포함하고 있기 때문에 비젼 시스템을 통해 얻어진 노이즈가 포함된 도로면 영상을 기반으로 크랙을 자동으로 탐지하고 맵핑하는 것은 매우 어려우며 이러한 노이즈는 크랙의 정확한 탐지 및 맵핑의 커다란 방해 요소이기 때문에 이들의 제거가 선결되어야만 한다. 따라서 본 연구에서는 획득된 도로면 영상으로부터 크랙을 탐지하고 맵핑하기 이전에 실링되어질 크랙을 정확히 인지(recognition)하기 위한 노이즈 제거 알고리즘을 제안하고자 한다.
Nguyen, Huy Toan;Yu, Gwang Hyun;Na, Seung You;Kim, Jin Young;Seo, Kyung Sik
한국정보기술학회논문지
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제17권9호
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pp.99-112
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2019
도로 포장면의 크랙(crack)은 도로포장 구조의 열화를 입증하는 중요한 신호와 증상이다. 카메라 영상기반 도로포장 크랙 탐지는 강도 비균질성, 위상 복잡성, 낮은 대조도 및 노이즈성의 텍스처 배경 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 흑백영상에 대하여 깊은 신경망(DNN)에 기반하여 픽셀수준의 도로 크랙 탐지 및 분할 문제에 대해 다룬다. 변형된 U-net 네트워크와 고수준 특징 네트워크를 포함하는 새로운 DNN 구조를 제안한다. 본 연구의 중요 기여는 융합 층을 통해 공급되는 이들 네트워크의 결합 방법이다. 우리가 아는 한, 본 연구는 보도블럭 크랙 분할 및 탐지 문제를 결합을 소개한 최초의 논문이다. 크랙 탐지 및 분할의 시스템 성능은 새로운 구조를 사용하여 급격히 향상되었다. 제안된 시스템을 2개의 공개 데이터셋크랙 포레스트 데이터셋(CFD)와 AigleRN 데이터셋에 대하여 구현하고 평가하였다. 본 논문의 시스템은 여덟 가지의 최신 알고리즘과 같은 데이터셋으로 실험을 하였을 때, 가장 뛰어난 결과를 보여주었다.
국내외에서는 크랙실링 공법의 이점 및 도로면 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 90년대 초반부터 크랙실링 자동화 장비 개발을 위한 연구를 진행하여 왔다. 기존 문헌 고찰과 도로면 크랙실링 자동화 장비(Automated Pavement Crack Sealer; APCS)의 실험실 및 현장 실험 결과, 도로면에 존재하는 크랙 네트워크를 자동으로 탐지하고 모델링하는 과정의 속도와 정확성을 향상시키는 것은 개발된 크랙실링 자동화 장비의 실용화를 위해 매우 중요한 요인으로 인식되었다 그러나, CCD 카메라를 통해 습득된 도로면 영상에서 크랙 네트워크를 완전 자동으로 인식하는 기술은 일반적인 영상 인식 분야에서 보다 외부 환경적인 요인으로 인해 낮은 인식률을 가지고 있다 본 연구를 통해 기존에 개발된 APCS 머신비전 알고리즘의 경우 도로면 영상의 환경 요인에 의해 발생된 문제점들을 많이 해결하였으나 실용화 단계에서 요구되는 크랙 인식률에는 도달하지 못하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존 APCS 머신 비전 알고리즘의 완전 자동화 방식 크랙 탐지 및 모델링 알고리즘의 문제점을 분석하고 신경망 학습 기법을 이용한 크랙 인식 알고리즘을 개발하는 것이다.
프레스 공정은 제품의 대량 생산에 주로 사용되며, 제품의 생산관리를 위해 공정 중 발생하는 제품 결함 탐지는 중요하다. 결함 탐지를 위해 검출자의 육안을 통한 검출 방법이 주로 사용되고 있으나, 이 방법은 검출자에 따라 정확도 및 효율이 크게 좌우된다. 따라서 검출자의 영향을 받지 않고 일정 이상의 검출 능력을 갖춘 자동검출시스템이 필요하다. 본 연구에서는 프레스 라인의 영상촬영시스템을 활용하여 공정 중 패널이미지를 획득 및 패널 결함검출기법을 개발하였다. 결함이 없는 제품이미지를 기저이미지로 선정한 뒤, 이미지 내 외곽라인 요소들에 대한 히스토그램을 이용하여 결함이 존재하는 패널이미지와 비교를 통해 결함검출을 수행하였다. 또한 실험실 및 실제 프레스 라인 실험을 통하여 신뢰성을 확인하였다. 실험 결과 프레스 공정 중 생기는 패널의 크랙결함에 대한 탐지가 가능하였으며 추후 이미지 처리의 가속화 및 최적화 진행 시, 검출률 및 검출 속도 향상시 현장 적용 가능함을 확인하였다.
크랙실링 자동화 장비는 도로면에 존재하는 크랙 네트워크의 위치를 정확히 탐지 및 맵핑(mapping)하고 이를 모델링(modeling)한 후 경로 계획(path planning) 과정을 통해 크랙 네트워크의 중앙(spine)을 따라 실런트(sealant)를 분사하여 크랙을 효과적으로 실링할수 있도록 하는 장비이다. 따라서 실링될 크랙 네트워크의 정확한 위치를 모델링하기 위한 디지털 영상처리 알고리즘 및 최적 경로계획 알고리즘의 개발은 품질 및 생산성, 경제성 측면에서 크랙실링 자동화 장비의 성공적 개발을 위한 핵심 연구 주제로 인식되어 왔다. 기존 국외 도로면 크랙실링 자동화 장비에 적용된 디지털 영상처리 알고리즘은 크랙을 탐지하고 모델링하는 일련의 과정을 전적으로 컴퓨터에 의존하는 완전자동화 방식과 인간과 컴퓨터 간의 협업체제를 이용한 반자동화 방식으로 양분되어 개발되었다. 그러나 도로면에 존재하는 다양한 노이즈 및 그림자 등을 포함한 작업영역 내에서의 열악한 영상처리 여건 등으로 인해 만족할 만한 성과를 제시하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 크랙실링 자동화 장비를 개발함에 있어 디지털 영상처리 기술을 기반으로 한 완전자동화 방식과 그래피컬 프로그래밍을 활용한 반자동화 방식이 지닐 수 있는 강점만을 혼용하여 신속하고도 정확하게 크랙 네트워크를 모델링하고 최적 경로계획을 바탕으로 크랙실링 작업을 수행할 수 있는 머신비전 알고리즘을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 노후화된 목조·석조 건축물의 균열을 탐지하는 기법을 소개한다. 본 기법의 목적은 석조·목조 문화재의 시간의 흐름에 따른 관리 소홀, 균열(벌레, 날씨, 기온 등), 배부름 현상에 의한 문화재의 손상을 사전에 방지하기 위함이다. 기존에 존재하는 목조·석조 건축물의 균열, 노후, 배부름 등 다양한 결함과 변형의 탐지 방법은 접촉식 센서를 이용하여 탐지를 해왔지만, 문화재 자체의 미관을 해칠 뿐 아니라 문화재를 추가로 훼손할 가능성이 있다는 문제점이 제시되었다. 이 문제를 해결하기 위해 문화재 비 접촉형 탐지 기법을 사용한다. CCTV 및 DSLR과 같은 관측장비로 촬영한 영상정보를 기반으로 문화재의 결함과 변형을 AI 영상분석 기반 방법으로 판단하는 문제를 제안한다.
본 연구에서는 복합재료에 적용 가능한 음향방출 비파괴 시험 평가 기법의 정립을 목표로, 복합재 표준 시험용 평가 시편(STEB), 금속재 압력용기 내부의 복합재 내열튜브, 추진기관 토출관 등의 수압 보증 시험에서 음향방출 시험법을 적용하였다. 복합재 표준 시험용 평가 시편의 경우 음향방출 hit rate parameter를 이용하여 파열압력이 낮은 시편(2100psi이하)과, 파열압력이 높은 시편(2100psi이상)과의 구분이 가능하였으며, 파열압력이 낮은 시편은 파열압력의 50%범위내에서 과열위치의 탐지가 가능하였다. 금속재 압력용기 내부의 복합재료 내열튜브 및 추진기관 토출관의 시험 결과, 수압시험 중 크랙의 발생 압력, 초기 발생 위치, 및 진전과정의 탐지가 가능하였다.
도로면 유지보수 공법 중 크랙실링은 그 특성상 작업수행과 관련하여, 노무자의 안전을 위협하는 다양한 위험, 열악한 작업환경으로 인한 생산성 및 품질저하, 교통체증으로 인한 차량이용자의 간접비용 상승 등 많은 잠재적 문제점을 내포하고 있을 뿐만 아니라 노무 의존도가 높고 년간 막대한 사업예산을 요하는 국가 기반 유지보수 사업이다. 선진 외국의 경우, 도로면의 초기균열에 대한 보수공법으로써 크랙실링이 일반화되어있고 과거 10여년에 걸쳐 이를 자동화하기 위한 연구노력이 활발히 진행 중이다. 본 논문은 미국을 중심으로 지금껏 개발되어진 크랙실링 자동화 로봇의 프로토타입을 간략히 소개하고 미 연방교통국(FHWA)과 텍사스 주 교통국(TxDOT)의 지원하에, 텍사스 오스틴 주립대학 건설자동화 연구소에서 개발된 크랙실링 자동화 로봇의 연구성과 및 1999년 현장실험 결과를 토대로 크랙실링 자동화 로봇의 타당성 및 적용성 그리고 개발기술의 응용성을 시험한다. 크랙실링 자동화 로봇의 개발과 활용을 통하여 도로의 수명 연장 및 년간 막대한 도로 유지보수 사업예산의 절감이 가능할 것으로 사료되며 개발된 자동화 기술은 추후 빌딩외벽, 대규모 저장탱크 등 도로 이외의 건축.토목 구조물에 발생된 균열의 탐지 및 보수에도 널리 활용될 수 있을 뿐만 아니 라 동영상 처리기술 등의 멀티 미디어 기술과 무선정보통신망을 응용한 본사와 현장간 실시간 안전진단 및 분석에도 그 활용효과가 클 것으로 기대된다.
크랙 계면에서의 접촉 열저항에 의해 만들어지는 온도 강하 특성을 적외선을 이용하여 측정함으로써 피로균열을 검사하였다. 크랙과 같은 불연속면을 지나는 열 유동은 연속체에서와는 달리 접촉경계면에서 급격한 온도구배를 나타내는데 이 변화를 표면에서의 적외선 방사량으로 측정하여 피로균열의 위치를 탐지하였다. 표준 피로균열 시편의 중앙부에 노치를 생성한 후 저주기 피로균열을 노치 끝단으로부터 발생시킨 다음, 이 시편의 한쪽 끝단에 할로겐램프를 이용하여 일정한 열을 가함으로서 시편의 길이 방향으로 열 유동이 일어나도록 하면서 시편의 표면온도 분포를 적외선 실험장치로 계측하였다. 열 유동이 크랙을 지나면서 온도구배가 크게 변화하는 것을 적외선 열화상 이미지로부터 알 수 있었으며 균열 면에서의 적외선 온도 데이터로부터 크랙의 위치와 크기를 평가할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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