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자료유형
학술저널
저자정보
이철희 (한국건설기술연구원 지반연구본부) 김동구 (한국건설기술연구원) 김동규 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국터널지하공간학회 한국터널지하공간학회 논문집 한국터널지하공간학회 논문집 제26권 제4호
발행연도
2024.7
수록면
365 - 384 (20page)
DOI
https://doi.org/10.9711/KTAJ.2024.26.4.365

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인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.
#이동식 터널 스캐닝 시스템 #ISO 12233 #이미지 품질 평가 #모션블러 #Modulation transfer function #Mobile tunnel scanning system #ISO 12233 #Image quality assessment #Motion blur #Modulation transfer function

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