Detection and quantification of bolt loosening using RGB-D camera and Mask R-CNN

Hoon Sohn; Junyeon Chung

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자료유형: 학술저널

저자정보: Hoon Sohn (Korea Advanced Institute for Science and Technology) Junyeon Chung (Korea Advanced Institute for Science and Technolog)

저널정보: 국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.27 No.5

발행연도: 2021.1

수록면: 783 - 793 (11page)

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Bolt loosening is one of the most common types of damage for bolt-connected plates. Existing vision techniques detect bolt loosening based on the measurement of bolt rotation or the exposure of bolt threads. However, these techniques examine bolt tightness only in a qualitative manner, or require a reference measurement at the initially tightened state of the bolt for quantitative estimation. In this study, the exposed shank length of a bolt is quantitatively measured using an RGB-depth camera and a mask-region-based convolutional neural network but without requiring any measurement from the initial state of the bolt. The performance of the proposed technique is validated by conducting lab-scale experiments, in which the angle and distance of the camera are varied with respect to a target inspection area. The proposed technique successfully detects bolt loosening at exposed shank length over 3 mm with a resolution of 1 mm and 97% accuracy at different camera angles (40°–90°) and distances (up to 65 cm).

#bolt-loosening detection #bolt-loosening quantification #RGB-depth camera #Mask R-CNN #deep learning

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Benkhoui, Y. / 2019 / UAS-based crack detection using stereo cameras : a comparative study / Proceedings of International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS)

Young-Jin Cha / 2016 / Vision-based detection of loosened bolts using the Hough transform and support vector machines / Automation in Construction 71(2):181~188

E. Dubois / 1984 / Noise Reduction in Image Sequences Using Motion-Compensated Temporal Filtering / IEEE Transactions on Communications 32(7):826~831

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Grunnet-Jepsen, A. / 2018 / Projectors for Intel® RealSenseTM Depth Cameras D4xx / Intel

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이 논문의 저자 정보

Hoon Sohn

소속기관 Korean Advanced Institute for Science and Technology

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 68 이용수 3,606

Junyeon Chung

소속기관 Korea Advanced Institute for Science and Technology

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