Cracks are an important distress of concrete bridges, and may reduce the life and safety of bridges. However, the traditional manual crack detection means highly depend on the experience of inspectors. Furthermore, it is time-consuming, expensive, and often unsafe when inaccessible position of bridge is to be assessed, such as viaduct pier. To solve this question, the real-time automatic crack detecting system with unmanned aerial vehicle (UAV) become a choice. This paper designs a new automatic detection system based on real-time comprehensive image processing for bridge crack. It has small size, light weight, low power consumption and can be carried on a small UAV for real-time data acquisition and processing. The real-time comprehensive image processing algorithm used in this detection system combines the advantage of connected domain area, shape extremum, morphology and support vector data description (SVDD). The performance and validity of the proposed algorithm and system are verified. Compared with other detection method, the proposed system can effectively detect cracks with high detection accuracy and high speed. The designed system in this paper is suitable for practical engineering applications.
To assess tunnel safety, cracks in tunnel lining are measured by inspectors who observe cracks with their eyes. A manual inspection is, however, slow and subjective. This paper, therefore, proposes vision-based inspection system for measuring cracks in the tunnel lining that inspects cracks fast and objective. The system is consisted of an on-vehicle system and a lab system. An on-vehicle system acquires image data with line CCD camera. A lab system extracts crack then inform their thickness, length and orientation by using image processing. To improve accuracy of crack recognition the geometric properties of a crack was applied to image processing. The proposed system were verified with experiments in both laboratory and field environment.
본 연구에서는 디지털 이미지 분석기술을 이용하여 콘크리트 구조물의 대표적인 열화인자인 콘크리트의 균열을 검지할 수 있는 기술을 개발하기 위해 형태수리학에 근거한 모폴로지 기법이 도입된 이미지 분석기법을 적용한 균열검출 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에는 분석결과의 효율적인 관리를 고려하여 촬영된 다수의 이미지를 하나의 전체 이미지로 재구성하는 이미지 조합기술이 추가로 적용되었다. 그리고 개발된 시스템의 적용성 및 신뢰도 검증은 균열이 발생된 콘크리트 암거를 이용한 현장검증 실험을 통해 이루어졌으며, 실험에 사용된 촬영장비로는 40m까지 0.2mm의 균열을 검지할 수 있는 성능을 확인하였다. 이미지 분석을 통해 산정된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.08mm로 나타나 일정 수준 이상의 정확도를 구명하였고, 이미지 조합의 경우 추상 패턴 이미지 면에 대한 분할 촬영 이미지를 조합한 결과 실제 전체촬영 원본 이미지와 육안으로 차이를 확인할 수 없을 정도로 우수한 조합결과를 도출하였다.
구조물에 존재하는 균열을 측정하기 위해 DCPD법이 널리 사용되고 있다. 본 연구를 통해 표면균열의 성장뿐만 아니라 형상변화도 측정 가능한 다채널 DCPD 시스템을 개발하였고, 이를 위한 전용 소프트웨어를 개발하였다. DCPD 시스템을 CT 시편에 적용하여 그 효용성을 검증한 후, 넓은 평판에 존재하는 표면균열 측정실험에 시스템을 적용하였다. 표면균열 성장시 개발한 다채널 DCPD 시스템을 적응함으로써 효과적이고 정확한 균열측정이 가능하다는 결론을 얻었다.
This paper describes a sensitivity-coefficient-based iterative method for detecting cracks in a structure. The sensitivity coefficients of a cracked structure are obtained by changing its eigenvectors. The proposed method is applied to a cracked cantilever. The crack is modeled as a rotational stiffness. The predicted cracks are in good agreement with those from a structural reanalysis of the cracked structure.
As a result of the examination analyzed loop type of Detecting the Broken Rail Monitoring System as a part of prevention of train derailment, installed in the Seoul Metro No. 2 subway line 98.51m section which is Samsung to Seolleung, we found that it is possible to detect crack location(Thermit welding: 48.18m) within the margin of error of ${\pm}1m$ accurately As analysis of the first day, third day, fifty day, and seventh day periodically, we found that Fresnel reflection happened where the crack location 48.18m. However other 3 branches show loss by bending of optical cable(spread reflection from the outside impact).
Effect of elastic modulus mismatch on the contact crack initiation is investigated to find major parameters in designing desirable surface-coated system. Silicon nitride coated soft materials with various elastic modulus mismatch, E$\_$c//E$\_$s/=1.06∼356 are prepared for the analysis. Hertzian contact test is conducted for producing contact cracks and the acoustic emission detecting technique for measuring the critical load of crack initiation. The implication is that coating thickness and material strength are controllable parameters to prevent the initiation of contact cracks resulted from the elastic modulus mismatch in the hard ceramic coating layer on the soft materials.
A cantilever beam with a breathing crack is studied to improve the breathing crack identification sensitivity by the parametric optimization of sample entropy and wavelet transformation. Crack breathing is a special bi-linear phenomenon experienced by fatigue cracks which are under dynamic loadings. Entropy is a measure, which can quantify the complexity or irregularity in system dynamics, and hence employed to quantify the bi-linearity/irregularity of the vibration response, which is induced by the breathing phenomenon of a fatigue crack. To improve the sensitivity of entropy measurement for crack identification, wavelet transformation is merged with entropy. The crack identification is studied under different sinusoidal excitation frequencies of the cantilever beam. It is found that, for the excitation frequencies close to the first modal frequency of the beam structure, the method is capable of detecting only 22% of the crack depth percentage ratio with respect to the thickness of the beam. Using parametric optimization of sample entropy and wavelet transformation, this crack identification sensitivity is improved up to 8%. The experimental studies are carried out, and experimental results successfully validate the numerical parametric optimization process.
본 연구에서는 콘크리트 구조물의 주요 손상인 균열에 대한 효과적인 점검을 위하여 이미지 처리 기법을 이용한 균열 검출이 가능한 균열 모니터링 자동화 시스템 개발의 일환으로 머신비전을 이용하여 균열 촬영 장비를 제작하고 균열 이미지 촬영 및 분석이 가능한 프로그램을 개발하였다. 본 시스템은 기존의 육안으로 균열을 점검하는 외관조사를 대체하여 객관적이고 정량적인 데이터를 제공한다. 개발 시스템의 검증은 자기치유 콘크리트 수조 시공 현장에 적용하여 균열 검출 및 재령에 따른 균열폭의 변화량을 모니터링하였다. 이미지 분석을 통해 검출된 균열폭의 경우 디지털 현미경을 이용한 실측값과 차이가 최대 0.036 mm로 나타났으며, 자기치유 콘크리트의 재령 경과에 따른 균열 치유 효과를 균열폭 감소를 통해 확인할 수 있었다.
Most of the current crack investigation work consists of visual inspection using simple measuring equipment such as crack scale. These methods involve the subjection of the inspector, which may lead to differences in the inspection results prepared by the inspector, and may lead to a large number of measurement errors. So, this study proposes an image-based crack detection method to enhance objectivity and efficiency of concrete crack investigation. In this study, YOLOv2 was used to determine the presence of cracks in the image information to ensure the speed and accuracy of detection for real-time analysis. In addition, we extracted shapes of cracks and calculated quantitatively, such as width and length using various image processing techniques. The results of this study will be used as a basis for the development of image-based facility defect diagnosis automation system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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