Detecting cracks on a concrete structure is crucial for structural maintenance, a crack being an indicator of possible damage. Conventional crack detection methods which include visual inspection and non-destructive equipment, are typically limited to a small region and require time-consuming processes. Recently, to reduce the human intervention in the inspections, various researchers have sought computer vision-based crack analyses: One class is filter-based methods, which effectively transforms the image to detect crack edges. The other class is using deep-learning algorithms. For example, convolutional neural networks have shown high precision in identifying cracks in an image. However, when the objective is to classify not only the existence of crack but also the types of cracks, only a few studies have been reported, limiting their practical use. Thus, the presented study develops an image processing procedure that detects cracks and classifies crack types; whether the image contains a crazing-type, single crack, or multiple cracks. The properties and steps in the algorithm have been developed using field-obtained images. Subsequently, the algorithm is validated from additional 227 images obtained from an open database. For test datasets, the proposed algorithm showed accuracy of 92.8% in average. In summary, the developed algorithm can precisely classify crazing-type images, while some single crack images may misclassify into multiple cracks, yielding conservative results. As a result, the successful results of the presented study show potentials of using vision-based technologies for providing crack information with reduced human intervention.
Current maintenance operations and integrity checks on a wide array of structures require personnel entry into normally-inaccessible or hazardous areas to perform necessary nondestructive inspections. To gain access for these inspections, structure must be disassembled and removed or personnel must be transported to remote locations. The use of in-situ sensors, coupled with remote interrogation, can be employed to overcome a myriad of inspection impediments stemming from accessibility limitations, complex geometries, the location and depth of hidden damage, and the isolated location of the structure. Furthermore, prevention of unexpected flaw growth and structural failure could be improved if on-board health monitoring systems were used to more regularly assess structural integrity. A research program has been completed to develop and validate Comparative Vacuum Monitoring (CVM) Sensors for surface crack detection. Statistical methods using one-sided tolerance intervals were employed to derive Probability of Detection (POD) levels for a wide array of application scenarios. Multi-year field tests were also conducted to study the deployment and long-term operation of CVM sensors on aircraft. This paper presents the quantitative crack detection capabilities of the CVM sensor, its performance in actual flight environments, and the prospects for structural health monitoring applications on aircraft and other civil structures.
Delamination crack detection is very important for improving the structural reliability of laminated composite structures. This requires real-time delamination detection technologies. For composite laminates that are reinforced with carbon fiber, an electrical potential method uses carbon fiber for reinforcements and sensors at the same time. The use of carbon fiber for sensors does not need to consider the strength reduction of smart structures induced by imbedding sensors into the structures. With carbon fiber reinforced (CF/) epoxy matrix composites, it had been proved that the delamination crack was detected experimentally. In the present study, therefore, similar experiments were conducted to prove the applicability of the method for delamination crack detection of CF/polyetherethereketone matrix composite laminates. Mode I and mode II delamination tests with artificial cracks were conducted, and three point bending tests without artificial cracks were conducted. This study experimentally proves the applicability of the method for detection of delamination cracks. CF/polyetherethereketone material has strong electric resistance anisotropy. For CF/polyetherethereketone matrix composites, a carbon fiber network is constructed, and the network is broken by propagation of delamination cracks. This causes a change in the electric resistance of CF/polyetherethereketone matrix composites. Using three point bending specimens, delamination cracks generated without artificial initial cracks is proved to be detectable using the electric potential method: This method successfully detected delamination cracks.
This study presents early crack detection of steel fiber-reinforced concrete (SFRC) under varying temperature and humidity conditions using an instantaneous electrical impedance acquisition system. SFRC has the self-sensing capability of electrical impedance without sensor installation thanks to the conductivity of embedded steel fibers, making it possible to effectively monitor cracks initiated in SFRC. However, the electrical impedance is often sensitively changed by environmental effects such as temperature and humidity variations. Thus, the extraction of only crack-induced feature from the measured impedance responses is a crucial issue for the purpose of structural health monitoring. In this study, the instantaneous electrical impedance acquisition system incorporated with SFRC is developed. Then, temperature, humidity and crack initiation effects on the impedance responses are experimentally investigated. Based on the impedance signal pattern observation, it is turned out that the temperature effect is more predominant than the crack initiation and humidity effects. Various crack steps are generated through bending tests, and the corresponding impedance damage indices are extracted by compensating the dominant temperature effect. The test results reveal that propagated cracks as well as early cracks are successfully detected under temperature and humidity variations.
In this paper, a simple two-step method for structural vibration-based health monitoring for beam-like structures have been extended to plate-like structures with though-thickness cracks. Crack locations and severities of plate-like structures are detected using a hybrid approach. The interval wavelet transform is employed to extract crack singularity locations from mode shape and support vector regression (SVR) is applied to predict crack serviettes form crack severity detection database (the relationship of natural frequencies and crack serviettes) using several natural frequencies as inputs. Of particular interest is the natural frequencies estimation for cracked plate-like structures using Rayleigh quotient. Only the natural frequencies and mode shapes of intact structures are needed to calculate the natural frequencies of cracked plate-like structures using a simple formula. The crack severity detection database can be easily obtained with this formula. The hybrid method is investigated using numerical simulation and its validity of the usage of interval wavelet transform and SVR are addressed.
Condition monitoring(CM) is a method based on non-destructive test(NDT). So, recently many kind of NDT were applied for CM. Acoustic emission(AE) is widely used for the early detection of faults in rotating machinery in these days because of high sensitivity than common accelerometers and detectable low energy vibration signals. And crack is considered one of severe fault in the rotating machine. Therefore, in this paper, study on early detection using AE has been accomplished for the crack of the low-speed shaft. There is a seeded initial crack on the shaft then the AE signal had been measured with low-speed rotation as the applied load condition. The signal detected from crack in rotating machine was detected by the AE transducer then the trend of crack growth had found out by using some of feature values such as peak value, skewness, kurtosis, crest factor, frequency center value(FC), variance frequency value(VF) and so on.
기존의 수작업으로 이루어지는 터널에서의 균열 검출은 점검자의 주관에 따라 균열을 판별하기 때문에 객관성을 보장하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 터널에서 획득된 영상을 기반으로 균열을 검출하는 시스템이 많이 제안되었다. 하지만 기존의 방법은 터널 내부의 조명 상태, 균열 이외의 기타 에지 등 잡음에 상당히 민감하다. 이러한 단점은 터널의 상태에 따라 알고리즘의 성능을 크게 제한시킨다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 컨볼루셔널 인코더-디코더 네트워크(Convolutional encoder-decoder network)를 이용한 균열 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 재현율과 정확률의 비교를 통하여 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.
In this study, the reliability of nonlinear ultrasonic modulation based fatigue crack detection is improved using a feature-level data fusion approach. When two ultrasonic inputs at two distinct frequencies are applied to a specimen with a fatigue crack, modulation components at the summation and difference of these two input frequencies appear. First, the spectral amplitudes of the modulation components and their spectral correlations are defined as individual features. Then, a 2D feature space is constructed by combining these two features, and the presence of a fatigue crack is identified in the feature space. The effectiveness of the proposed fatigue crack detection technique is experimentally validated through cyclic loading tests of aluminum plates, full-scale steel girders and a rotating shaft component. Subsequently, the improved reliability of the proposed technique is quantitatively investigated using receiver operating characteristic analysis. The uniqueness of this study lies in (1) improvement of nonlinear ultrasonic modulation based fatigue crack detection reliability using feature-level data fusion, (2) reference-free fatigue crack diagnosis without using the baseline data obtained from the intact condition of the structure, (3) application to full-scale steel girders and shaft component, and (4) quantitative investigation of the improved reliability using receiver operating characteristic analysis.
In the evaluation of aging degradation on the structural materials based on the fracture mechanics, the detection and size prediction of defect are very important. Aiming at nondestructive detection and size prediction ol defect with high accuracy and resolution, therefore, an lnduced Current Focusing Potential Drop(ICFPD) technique has been developed. The principle of this technique is to induce a focusing current at an exploratory region by an induction wire flowing an alternating current(AC) that is a constant ampere and frequency. Defects are assessed with the potential drops that are measured the induced current on the surface of metallic material by the potential pick-up pins. In this study, the lCFPD technique was applied for evaluating the location and size of the surface crack and blind crack made in plate specimens, and also for detecting the defects existing in valve, a field component, that were developed by SCC etc. during the service. The results of this present study show that surface crack and blind crack are able to defect with potential drop. these cracks are distinguished with the distribution of potential drop, and the crack depths can be estimated with each normalized potential drop that are parameters estimating the depth of each type crack. In the field component, the defects estimated by experiment result correspond with those in the cutting face of the measuring point within a higher sensitivity.
본 연구에서는 자기 치유 콘크리트의 주요 손상인 균열을 측정하고 이를 DB화 하기 위한 이미지 처리 기법 기반의 균열 모니터링 자동화 시스템 개발의 일환으로 균열 촬영 장비를 제작하고 균열 검출 및 분석이 가능한 프로그램을 개발하였다. 본 시스템은 기존의 육안으로 균열을 점검하는 외관조사를 대체하여 객관적이고 정량적인 데이터를 제공한다. 개발 시스템의 검증은 가상균열을 이용한 실내시험을 통해 균열 검출 알고리즘을 검증하였으며 자기치유 보수 모르타르 시공 현장에 적용하여 균열 검출 및 균열폭의 변화량을 모니터링하였다. 이미지 분석을 통해 검출된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.0334mm로 나타났으며, 현장적용 결과 0.1mm 이하의 미세 균열 검출까지 가능하였으며 자기치유 보수 모르타르의 시간 경과에 따른 균열치유 효과를 균열폭 감소를 통해 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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