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자료유형
학술저널
저자정보
정서영 (광운대학교) 손채봉 (광운대학교) 유정호 (광운대학교)
저널정보
한국퍼실리티매니지먼트학회 한국퍼실리티매니지먼트학회지 한국퍼실리티매니지먼트학회지 제16권 제2호
발행연도
2021.12
수록면
43 - 51 (9page)

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Since the depth of concrete cracks is important information for evaluating the safety of facilities, a technology capable of accurately and quickly measuring the depth of cracks is needed. However, in the facility maintenance practice, the crack depth is measured through non-destructive testing using ultrasonic equipment. This method has the disadvantage of poor efficiency. Such limitations of existing technologies can be solved through the development of image-based crack depth measurement technology. This is because if the crack depth measurement is based on an image, restrictions on the timing and location of the inspection can be resolved. In order for such image-based crack depth measurement technology to be developed, identification of image characteristic variables related to crack depth must precede. Therefore, the purpose of this study was to identify image characteristic variables meaningful to the crack depth. In order to achieve the purpose of the study, we collected 100 actual cases of cracking, measured the crack depth, and took an image. In addition, we created a dataset by extracting image characteristic variables such as hue, luminance, and brightness from the captured image through image processing technology. Using the thus-produced dataset, we conducted statistical analysis to identify significant image characteristic variables for crack depth estimation.
#Concrete Crack #Crack Depth #Characteristic Variable of Image #Color Space #Correlation Analysis

목차

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국토교통부 / 2019 / 시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침 google schola 김광백 / 2010 / 퍼지 기법을 이용한 콘크리트 표면의 균열 검출 / 한국정보통신학회논문지 14(6):1353~1358 dbpia 김아람 / 2018 / 딥러닝과 영상처리기법을 이용한 콘크리트 지반 구조물 균열 탐지 / 한국지반공학회논문집 34(12):145~154 dbpia 김윤경 / 2016 / 이미지 분석기법을 이용한 콘크리트 구조물의 결함 검출 시스템 개발 / 한국정보기술학회논문지 14(10):163~168 dbpia 김정용 / 2002 / 이미지프로세싱기법을 이용한 균열인식 알고리즘 및 프로그램 개발 / 대한토목학회 논문집D 22(4-D):639~647 dbpia

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