Corrosion detection and analysis is a very important topic in reducing costs and preventing disasters. Recently, image processing techniques have been widely applied to corrosion identification and analysis. In this work, we briefly introduces traditional image processing techniques and machine learning algorithms applied to detect or analyze corrosion in various fields. Recently, machine learning, especially CNN-based algorithms, have been widely applied to corrosion detection. Additionally, research on applying machine learning to region segmentation is very actively underway. The corrosion is reddish and brown in color and has a very irregular shape, so a combination of techniques that consider color and texture, various mathematical techniques, and machine learning algorithms are used to detect and analyze corrosion. We present examples of the application of traditional image processing techniques and machine learning to corrosion detection and analysis.
In this study, rebar corrosion detection sensor was fabricated using multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs). MWCNTs were pre-treated in the acid electrolytes to attach the carboxylic acid to the surface of MWCNTs. The fabricated sensor was attached on the surface of rebar and it detected the corrosion of steel using LCR meter with variation of capacitance. The surface morphology and electrical properties were characterized using scanning electron microscope (SEM) and electrical test equipment, respectively. To verify the corrosion detection characteristics, comparison experiment using plastic bar was performed. Moreover, mechanism of corrosion detection sensor was discussed.
The iron oxide particles could be resulted from the corrosion of the circulating water system of a power plant. Because it may be one of the trouble materials which affect the power generation efficiency due to the deposition on steam generator tube and turbine blade, the continuous observation of its concentration is very important. The laser induced break-down detection (LIBD) technology was applied to monitor continuously the concentration of corrosion products with the detection limit of ppb level. The measurement system consists of a Nd:YAG pulsed laser, a polarizing beam splitter, a flow-type sample cell, an acoustic emission sensor, a high speed data acquisition board, a personal computer, etc.. The performance test results confirmed that this technology can be effective to monitor the corrosion product concentration of the circulating water system of a power plant.
Corrosion can cause dangerous and expensive damage and failures of ship hulls and equipment. Therefore, it is necessary to maintain the vessel by periodic corrosion inspections. During visual inspection, many corrosion locations are inaccessible for many reasons, especially safety's point of view. Including subjective decisions of inspectors is one of the issues of visual inspection. Automation of visual inspection is tried by many pieces of research. In this study, we propose image preprocessing methods by image patch segmentation and thresholding. YOLOv5 was used as an object detection model after the image preprocessing. Finally, it was evaluated that corrosion detection performance using the proposed method was improved in terms of mean average precision.
This paper reviews available techniques for monitoring corrosion of steel in concrete. The need for early detection and diagnosis of corrosion related deterioration in reinforced structures is widely acknowledged. This is particularly important in reinforced concrete structures on account of the economic and social significance of the problem. The current generally used on-site procedure for corrosion monitoring of reinforced structures employs a method of half-cell surface potential measurements. While the technique has provided a useful means of delineating areas of high or low corrosion risk, there are difficulties in its use and interpretation when assessing rates of deterioration. Electrochemical techniques are by far the most suitable for corrosion monitoring purpose and meet most of the requirements. The aim of this paper is to describe the electric resistance sensor(ER sensor) and electrochemical techniques employed to monitor and estimate corrosion rates of reinforcement. Early detection and diagnosis of corrosion hazards allows preventive measures to be taken, hence the typically expensive repair of severely deteriorated structures can be avoided.
Corrosion of rebar embedded reinforced concrete is the main cause of collapse and degradation of reinforced concrete structure that many researches are recently focused on these works. Methods of evaluating rebar corrosion are divided into physical and electrochemical methods. However, the result of Conventional methods are less reliable due to effect of internal and external environments. In this study, rebar corrosion detection sensor for embedded rebar of RC structures is evaluated through immersion test in NaCl solustion for 160hours. From the results, Rebar corrosion was ongoing and corrosion products are produced on rebar surface. The voltage is decreased as amount of corrosion production increased.
This paper deals with ACSR(Aluminum Conductor Steel Reinforced) inner corrosion detection using a detector which automatically runs on an ACSR transmission line and inspects the inner corrosion of the conductor by utilization of the nondestructive eddy current test. And the relationship between the corrosion grades and the tensile strength can be estimated by means of this test. According to corrosion appearance and development of ACSR, the impedance change of the eddy current coils is theoretically verified. And then specifications And performances of the detector are described. Experimental procedures and desirable test results are reported. In conclusion, this detector can realize the nondestructive detecting of an ACSR inner corrosion. Upgrading the maintenance effciency and improving the reliability of transmission line would be expected by this nondestructive test method.
Corrosion has significant adverse effects on the durability of reinforced concrete (RC) structures, especially those exposed to a marine environment and subjected to mechanical stress, such as bridges, jetties, piers and wharfs. Previous studies have been carried out to investigate the corrosion behaviour of steel rebar in various concrete structures, however, few studies have focused on the corrosion monitoring of RC structures that are subjected to both mechanical stress and environmental effects. This paper presents an exploratory study on the development of corrosion monitoring and detection techniques for RC structures under the combined effects of external loadings and corrosive media. Four RC beams were tested in 3% NaCl solutions under different levels of point loads. Corrosion processes occurring on steel bars under different loads and under alternative wetting - drying cycle conditions were monitored. Electrochemical and microscopic methods were utilised to measure corrosion potentials of steel bars; to monitor galvanic currents flowing between different steel bars in each beam; and to observe corrosion patterns, respectively. The results indicated that steel corrosion in RC beams was affected by local stress. The point load caused the increase of galvanic currents, corrosion rates and corrosion areas. Pitting corrosion was found to be the main form of corrosion on the surface of the steel bars for most of the beams, probably due to the local concentration of chloride ions. In addition, visual observation of the samples confirmed that the localities of corrosion were related to the locations of steel bars in beams. It was also demonstrated that electrochemical devices are useful for the detection of RC beam corrosion.
One of the most common defects in reinforced concrete bridge decks is corrosion of steel reinforcing bars. This invisible defect reduces the deck stiffness and affects the bridge's serviceability. Regular monitoring of the bridge is required to detect and control this type of damage and in turn, minimize repair costs. Because the corrosion is hidden within the deck, this type of damage cannot be easily detected by visual inspection and therefore, an alternative damage detection technique is required. This research develops a non-destructive method for detecting reinforcing bar corrosion. Experimental modal analysis, as a non-destructive testing technique, and finite element (FE) model updating are used in this method. The location and size of corrosion in the reinforcing bars is predicted by creating a finite element model of bridge deck and updating the model characteristics to match the experimental results. The practicality and applicability of the proposed method were evaluated by applying the new technique to a two spans bridge for monitoring steel bar corrosion. It was shown that the proposed method can predict the location and size of reinforcing bars corrosion with reasonable accuracy.
Concrete filled steel tubes are extensively applied in engineering structures due to their resistance to high tensile and compressive load and convenience in construction. But one major flaw, their vulnerability to environmental attack, can severely reduce the strength and life of these structures. Degradation due to corrosion of steel confining the concrete is one of the major durability problems faced by civil engineers to maintain these structures. The problem accelerates as inner surface of steel tube is in contact with concrete which serves as electrolyte. If it remains unnoticed, it further accelerates and can be catastrophic. This paper discusses a non-destructive degradation monitoring technique for early detection corrosion in steel tubes in CFST members. Due to corrosion, damage in the form of debonding and pitting occurs in steel sections. Guided ultrasonic waves have been used as a feasible and attractive solution for the detection and monitoring of corrosion damages in CFST sections. Guided waves have been utilized to monitor the effect of notch and debond defects in concrete filled steel tubes simulating pitting and delamination of steel tubes from surrounding concrete caused by corrosion. Pulse transmission has been used to monitor the healthy and simulated damaged specimens. A methodology is developed and successfully applied for the monitoring of concrete filled steel tubular sections undergoing accelerated chloride corrosion. The ultrasonic signals efficiently narrate the state of steel tube undergoing corrosion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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