This study investigates the problem of crack detection in post-buckled beam-type structures. The beam under the axial compressive force has a crack, assumed to be open and through the width. The crack, which is modeled by a massless rotational spring, divides the beam into two segments. The crack detection is considered as an optimization problem, and the weighted sum of the squared errors between the measured and computed natural frequencies is minimized by the bees algorithm. To find the natural frequencies, the governing nonlinear equations of motion for the post-buckled state are first derived. The solution of the nonlinear differential equations of the two segments consists of static and dynamic parts. The differential quadrature method along with an arc length strategy is used to solve the static part, while the same method is utilized for the solution of the linearized dynamic part and the extraction of the natural frequencies of the cracked beam. The investigation includes several numerical as well as experimental case studies on the post-buckled simply supported and clamped-clamped beams having open cracks. The results show that several parameters such as the amount of applied compressive force and boundary conditions influences the outcome of the crack detection scheme. The identification results also show that the crack position and depth can be predicted well by the presented method.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
/
2009.10a
/
pp.99-105
/
2009
Crack detection method of a rotating blade was suggested in this paper. A rotating blade was modeled with a cantilever beam connected to a hub undergoing rotating motion. The existence and the location of crack were able to be recognized from the vertical response of end tip of a rotating cantilever beam by employing Discrete Hidden Markov Model (DHMM) and Empirical Mode Decomposition (EMD). DHMM is a famous stochastic method in the field of speech recognition. However, in recent researches, it has been proved that DHMM can also be used in machine health monitoring. EMD is the method suggested by Huang et al. that decompose a random signal into several mono component signals. EMD was used in this paper as the process of extraction of feature vectors which is the important process to developing DHMM. It was found that developed DHMMs for crack detection of a rotating blade have shown good crack detection ability.
Han, Jeong Hoon;Kim, In Soo;Lee, Cheol Hee;Moon, Young Shik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.14
no.9
/
pp.3797-3822
/
2020
The inspection of cracks on the surface of tunnel linings is a common method of evaluate the condition of the tunnel. In particular, determining the thickness and shape of a crack is important because it indicates the external forces applied to the tunnel and the current condition of the concrete structure. Recently, several automatic crack detection methods have been proposed to identify cracks using captured tunnel lining images. These methods apply an image-segmentation mechanism with well-annotated datasets. However, generating the ground truths requires many resources, and the small proportion of cracks in the images cause a class-imbalance problem. A weakly annotated dataset is generated to reduce resource consumption and avoid the class-imbalance problem. However, the use of the dataset results in a large number of false positives and requires post-processing for accurate crack detection. To overcome these issues, we propose a crack detection method using a ternary classifier. The proposed method significantly reduces the false positive rate, and the performance (as measured by the F1 score) is improved by 0.33 compared to previous methods. These results demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Ji, HongGeun;Kim, Jina;Hwang, Syjung;Kim, Dogun;Park, Eunil;Kim, Young Seok;Ryu, Seung Ki
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.10
no.5
/
pp.161-168
/
2021
Cracks affect the robustness of infrastructures such as buildings, bridge, pavement, and pipelines. This paper presents an automated crack detection system which detect cracks in diverse surfaces. We first constructed the combined crack dataset, consists of multiple crack datasets in diverse domains presented in prior studies. Then, state-of-the-art deep learning models in computer vision tasks including VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, and EfficientNet, were used to validate the performance of crack detection. We divided the combined dataset into train (80%) and test set (20%) to evaluate the employed models. DenseNet121 showed the highest accuracy at 96.20% with relatively low number of parameters compared to other models. Based on the validation procedures of the advanced deep learning models in crack detection task, we shed light on the cost-effective automated crack detection system which can be applied to different surfaces and structures with low computing resources.
Fatigue crack is a fatal problem for steel structures. Early detection and maintenance can help extend the service life and prevent hazards. This paper presents the ultrasonic guided waves-based (UGWs-based) fatigue crack detection of a steel I-beam. The semi-analytical finite element model has been built to obtain the wave propagation characteristics. Damage indices in both time and frequency domains were analyzed by considering the characteristic variations of UGWs including the amplitude, phase angle, and wave packet energy. The pulse-echo and pitch-catch methods were combined in the detection scheme. Lab-scale experiments were conducted on welded steel I-beams to verify the proposed method. Results show that the damage indices based on the characteristic variations in the time domain can identify and localize the fatigue crack before it enters the rapid growth stage. The damage severity can be reasonably evaluated by analyzing the time-domain damage indices. Two nonlinear damage indices in the frequency domain give earlier warnings of the fatigue crack than the time-domain damage indices do. The identification results based on the above two nonlinear indices are found to be less consistent under various excitation frequencies. More robust nonlinear techniques needed to be searched and tested for early crack detection in steel I-beams in further study.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.25
no.10
/
pp.35-42
/
2020
In this study, we propose a crack detection method using limited data with a U-Net based image inpainting technique that is a modified unsupervised anomaly detection method. Concrete cracking occurs due to a variety of causes and is a factor that can cause serious damage to the structure in the long term. In general, crack investigation uses an inspector's visual inspection on the concrete surfaces, which is less objective in judgment and has a high possibility of human error. Therefore, a method with objective and accurate image analysis processing is required. In recent years, the methods using deep learning have been studied to detect cracks quickly and accurately. However, when the amount of crack data on the building or infrastructure to be inspected is small, existing crack detection models using it often show a limited performance. Therefore, in this study, an unsupervised anomaly detection method was used to augment the data on the object to be inspected, and as a result of learning using the data, we confirmed the performance of 98.78% of accuracy and 82.67% of harmonic average (F1_Score).
The deterioration of facilities is an unavoidable phenomenon. For the management of aging facilities, cracks can be detected and tracked, and the condition of the facilities can be indirectly inferred. Therefore, crack detection plays a crucial role in the management of aged facilities. Conventional maintenances are conducted using the crack detection results. For example, maintenance activities to prevent further deterioration can be performed. However, currently, most crack detection relies only on human judgment, so if the area of the facility is large, cost and time are excessively used, and different judgment results may occur depending on the expert's competence, it causes reliability problems. This paper proposes a concrete crack detection framework based on machine learning to overcome these limitations. Fully automated concrete crack detection was possible through the proposed framework, which showed a high accuracy of 96%. It is expected that effective and efficient management will be possible through the proposed framework in this paper.
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.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
/
v.27
no.2
/
pp.157-163
/
2007
Crack detection technique for concrete structures has been developed in this study. Experimental tests were carried out to detect a surface and internal crack, employing common fiber optic cables and OTDR(optical time domain reflectometry), an optical signal analyzer which is widely used to detect damages at fiber optic cables in the field of optical engineering. While initial concrete crack is ready to occur under cracking force, the occurrence and location of the crack are simultaneously detected to give the same damage to fiber optic cables which have been attached to and/or embedded into concrete in advance. It is obtained through successive tests that the principal factors for crack detection is the covering state of fiber optic cable, and total 4 tests including a preliminary test were conducted and the crack detection technique was verified. The practical usefulness would be expected at crack management and maintenance of concrete structures.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.