We have developed a vision based crack detection system and algorithm to inspect base side of bridges. After human operator decides from vision images captured if lines on base side are cracks or dirt, our algorithm finds automatically the length, the width and the shape of cracks. The system has been tested with a robot extender on a truck in real environment and has been proved to be very useful to reduce inspection cost as well as the data management.
This paper describes an analytic method for infrared thermography to detect surface cracks in thin plates. Traditional thermographic method uses the spatial contrast of a thermal field, which is often corrupted by noise in the experiment induced mainly by emissivity variations of target surfaces. This study developed a robust analytic approach to crack detection for thermography using the holomorphic function of a temperature field in thin plate under steady-state thermal conditions. The holomorphic function of a simple temperature field was derived for 2-D heat flow in the plate from Cauchy-Riemann conditions, and applied to define a contour integral that varies depending on the existence and strength of singularity in the domain of integration. It was found that the contour integral at each point of thermal image reduced the noise and temperature variation due to heat conduction, so that it provided a clearer image of the singularity such as cracks.
In this paper, we analyzed the electrical characteristics with crack pattern in crystalline solar cell. crystalline solar cells with a thin substrate, even small shocks can be easily damaged. Before the module goes through many processes, because the solar cells are at risk of a crack. That occurred early in the PV module micro-crack is not easily detection by eye test or output test. Because the EL (Electroluminescence) device has been detected using. PV module is made by laminated of a variety of materials. By different properties of each material will affect the crack. For this reason, the crack will grow and affect the output. And We analyzed the three crack patterns in crystalline solar cell. A growth of cracks on crystalline solar cell was interpreted by analysing generated cracks on the PV modules. Based on this interpretation, an electrical output value was calculated by mathematical modeling on electrical output characteristic with each crack patterns.
The railway system requires safety and reliability of service of all railway vehicles. Suitable technical systems and working methods adapted to it, which meet the requirements on safety and good order of traffic, should be maintained. For detection of defects, non-destructive testing methods-which should be quick, reliable and cost-effective - are most often used. Since failure in railway wheelset can cause a disaster, regular inspection of defects in wheels and axles are mandatory. Ultrasonic testing, acoustic emission and eddy current testing method and so on regularly check railway wheelset in service. However, it is difficult to detect a crack initiation clearly with ultrasonic testing due to noise echoes. It is necessary to develop a non-destructive technique that is superior to conventional NDT techniques in order to ensure the safety of railway wheelset. In the present paper, the new NDT technique is applied to the detection of surface defects for railway wheelset. To detect the defects for railway wheelset, the sensor for defect detection is optimized and the tests are carried out with respect to surface and internal defects each other. The results show that the surface crack depth of 1.5 mm in press fitted axle and internal crack in wheel could be detected by using the new method. The ICFPD method is useful to detect the defect that initiated in railway wheelset.
본 논문에서는 콘크리트 균열 영상에서 퍼지 기법을 이용하여 균열을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 콘크리트 표면 균열 검출 방법은 콘크리트 균열 영상의 R,G,B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열을 검출한다. 검출된 균열 후보 영역에 대해 밀도 정보를 이용하여 세부적인 잡음을 제거 한 후에 최종적으로 균열을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
Unlike conventional Eddy Current Test (ECT), Pulsed Eddy Current (PEC) uses a multiple-frequency current pulse through the excitation coil. In the present study, the detection of subsurface cracks using a specially designed probe that allows the detection of a deeper crack with a relatively small current density has been attempted using the PEC technique. The tested sample is a piece of 304 stainless steel (SS304) with a thickness of 30mm. Small electrical discharge machining (EDM) notches were put in the test sample at different depths from the surface to simulate the subsurface cracks in a pipe. The designed PEC probe consists of an excitation coil and a Hall sensor and can detect a subsurface crack as narrow and shallow as 0.2 mm wide and 2 mm deep. The maximum distance between the probe and the defect is 28 mm. The peak amplitude of the detected pulse is used to evaluate the cracks under the sample surface. In time domain analysis, the greater the crack depth the greater the peak amplitude of the detected pulse. The experimental results indicated that the proposed system has the potential to detect the subsurface cracks in stainless steel plates.
Visual inspection methods have limitations, such as reflecting the subjective opinions of workers. Moreover, additional equipment is required when inspecting the high-rise buildings because the height is limited during the inspection. Various methods have been studied to detect concrete cracks due to the disadvantage of existing visual inspection. In this study, a crack detection technology was proposed, and the technology was objectively and accurately through AI. In this study, an efficient method was proposed that automatically detects concrete cracks by using a Convolutional Neural Network(CNN) with the Orthomosaic image, modeled with the help of UAV. The concrete cracks were predicted by three different CNN models: AlexNet, ResNet50, and ResNeXt. The models were verified by accuracy, recall, and F1 Score. The ResNeXt model had the high performance among the three models. Also, this study confirmed the reliability of the model designed by applying it to the experiment.
Fiber-Reinforced Cementitious Composites (FRCCs)는 시멘트 복합체에 혼입한 전도성 섬유로 인해 전기 전도성을 가진다. 이러한 특성은 전기적 응답 계측을 통하여 별도의 센서 설치가 필요 없는 구조물의 균열 모니터링을 가능하게 한다. 하지만 전기적 응답은 균열 발생뿐만 아니라 온도의 변화에도 민감하게 변화하기 때문에 온도 요인은 전기적 응답 계측을 통한 균열 탐지를 방해하는 요소로 작용할 수 있다. 더욱이 전기적 응답을 측정하기 위한 탐침의 개수가 증가 할수록 원하지 않은 접촉 노이즈가 발생하기 때문에 이 논문에서는 탐침의 개수를 줄이기 위해 자체적인 자가센싱 임피던스 회로를 설계하였다. FRCC의 균열 발생과 온도 변화가 임피던스에 미치는 영향성은 자가센싱 임피던스 회로를 이용해 실험적으로 측정되었으며, 실험 결과, 임피던스 응답은 균열 발생보다 온도 변화에 더 민감하게 변화됨을 알 수 있었다.
This paper presents a method for stochastic modelling of fatigue crack growth and optimising inspection and maintenance strategy for the structural members of steel bridges. The fatigue crack evolution is considered as a stochastic process with uncertainties, and the Gamma process is adopted to simulate the propagation of fatigue crack in steel bridge members. From the stochastic modelling for fatigue crack growth, the probability of failure caused by fatigue is predicted over the service life of steel bridge members. The remaining fatigue life of steel bridge members is determined by comparing the fatigue crack length with its predetermined threshold. Furthermore, the probability of detection is adopted to consider the uncertainties in detecting fatigue crack by using existing damage detection techniques. A multi-objective optimisation problem is proposed and solved by a genetic algorithm to determine the optimised inspection and maintenance strategy for the fatigue affected steel bridge members. The optimised strategy is achieved by minimizing the life-cycle cost, including the inspection, maintenance and failure costs, and maximizing the service life after necessary intervention. The number of intervention during the service life is also taken into account to investigate the relationship between the service life and the cost for maintenance. The results from numerical examples show that the proposed method can provide a useful approach for cost-effective inspection and maintenance strategy for fatigue affected steel bridges.
교량, 터널 옹벽 등의 콘크리트 구조물에서 수행되는 손상 조사 및 검사 방법은 일반적으로 검사원이 현장에서 직접 측량 도구를 사용하여 시각적으로 검사하는 방법이다. 이 방법은 검사원의 주관성에 크게 의존하기 때문에 기록의 객관성과 신뢰성이 떨어지게 된다. 따라서 균열을 자동으로 탐지하고 균열 특성을 객관적으로 분석할 수 있는 새로운 이미지분석기법이 필요하다. 본 연구에서는 콘크리트 이미지에서 균열을 검출하고 특성(균열의 길이, 폭)을 분석하기 위한 딥러닝 및 이미지분석기법을 개발하였다. 균열 검출과 해당 균열의 특성을 얻기 위해 두 가지 단계의 방법이 제안되었다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 라벨이 있는 다양한 균열 이미지가 사용되었으며, 균열 판단과 구획화에 대해 90% 이상의 정확도를 확인하였다. 최종적으로 실제 촬영된 균열 영상의 균열 특성을 분석하고 실제 측정치와 오차를 확인하여 개발된 기법의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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