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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제12권 제2호
발행연도
2007.5
수록면
77 - 82 (6page)

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본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 방향성을 효율적으로 인식하기 위하여 영상처리 기법을 적용하여 균열을 자동으로 검출하고 개선된 Max-Min 신경망을 제안하여 균열의 방향성을 자동으로 인식하는 기법을 제안한다. 균열 영상에서 빛의 영향을 효율적으로 보정하기 위해 모폴로지 기법인 채움 연산을 적용하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다. 이진화된 균열 영상에서 2차례에 걸쳐 잡음 제거 연산을 수행한 후, 균열을 추출한다. 본 논문에서는 Max-Min 신경망을 개선하여 추출된 균열의 방향성을 자동으로 인식한다. 개선된 Max-Min 신경망은 delta-bar-delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 자동으로 조정한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 개선된 Max-Min 신경망이 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인하였다.
#Enhanced Max-Min neural network #Concrete surface crack #Morphological techniques #Delta-bar-delta

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 영상 처리 기법을 이용한 균열 검출
Ⅲ. 개선된 Max-Min 신경망을 이용한 균열 인식
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (8)

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1. [단행본] - 한국콘크리트학회 / 1992 / 최신콘크리트공학 / 기문당 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 이방연 / 2005 / 콘크리트 표면 균열 패턴인식 기법 개발 / 콘크리트학회 논문집 17 (3) : 369 ~ 374 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - Y. S. Kim / 2000 / An Algorithm for Automatic Crack Detection, Mapping and Representation / KSCE Journal of Civil Engineering 4 (2) : 103 ~ 111 google schola 4. [단행본] - R. C. Gonzalez / 2004 / Digital Image Processing / Pearson Prentice Hall google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 김광백 / 2005 / 퍼지 소속 함수를 이용한 개선된 이진화 방법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 10 (1) : 67 ~ 72 dbpia

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