히스토그램 분석을 이용한 콘크리트 구조물의 최대 균열 폭 평가

이석민; 정범석

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이석민 정범석

저널정보: 한국구조물진단유지관리공학회 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 제23권 제7호

발행연도: 2019.1

수록면: 9 - 15 (7page)

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본 연구의 목적은 영상 처리 기법의 히스토그램 분석을 이용하여 콘크리트 구조물 표면의 최대 균열 폭을 평가하는 것이다. 이를 위하여 콘크리트 표면 균열에 대한 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 회색 영상 및 이진화 영상으로 변환하였다. 이진화된 영상은 팽창과 침식이 적용된 후 레이블링을 통하여 분리된 객체로 인식된다. 콘크리트 표면은 시간이 경과함에 따라 먼지와 얼룩 등이 발생될 수 있으며, 촬영 조건에 따라 그림자 및 조명 반사가 포함될 수 있다. 또한, 콘크리트 균열은 연속적인 형상으로 발생되는 반면에 잡음은 점의 형태로 나타난다. 이러한 영향을 제거하기 위하여 이진화 과정은 양방향 블러와 적응적 경계를 적용하였으며, 레이블링된 영역에 대하여 면적비를 통한 잡음 제거를 수행하였다. 잡음이 제거된 각각의 균열 객체는 히스토그램 분석을 통하여 축과 축에 대한 최대값 및 그 위치가 연산되고, 분리된 객체에 대한 각각의 최대값 위치에서 삼각비를 통하여 균열 폭을 평가하게 된다. 제안된 방법에 의해 평가된 최대 균열 폭은 균열 게이지에 의해 계측된 값과 비교 분석되었다. 본 연구에 의해서 제안된 방법은 콘크리트 표면 영상에 대한 균열 폭 평가에 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이다.

#Maximum crack width #Image processing techniques #Histogram

참고문헌 (14)

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Ammouche, A. / 2000 / A New Image Analysis Technique for the Quantitative Assessment of Microcracks in Cement-based Materials / Cem. Concr. Res. 30:25~35

Bradski, G. R. / 2008 / Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library / O’Reilly :109~143

변태보 / 2006 / 모폴로지 기반의 차영상 분석기법을 이용한 균열검출의 인식 / 한국정보통신학회논문지 10(1):197~205

De Schutter, G. / 2002 / Advanced Monitoring of Cracked Structures Using Video Microscope and Automated Image Analysis / NDT&E Int 35:209~212

Gonzalez, R. C. / 2010 / Digital Image Processing / Pearson Prentice Hall :760~785

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소속기관 한국구조물진단유지관리공학회

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논문수 3 이용수 25

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