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pp.33-42
포장은 건조수축이나 온도변화 또는 차량의 반복하중 등으로 인하여 균열이 발생하게 된다. 발생된 균열 부위로 우수의 침입 및 비압축성 물질이 침투하여 하부층의 지지력 저하, 과다한 스폴링, 2차 균열 등의 파손이 발생하게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위해서는 균열폭을 제한하여 관리해야하며 이것은 정확한 균열폭 감지를 필요로 한다. 현재의 측정방법은 공간적 시간적으로 많은 제약을 받는 현미경을 이용한 육안조사가 전부인 실정이다. 본 연구의 목적은 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 사용하여 도로에서 주위차량과 비슷한 속도로 주행하면서 가장 정확한 균열폭을 감지할수 있는 조건을 찾는 것이다. 본 연구는 모의조사를 통하여 균열폭 크기에 따른 카메라 초점거리를 결정하고 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영한 자료를 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2에서 여러 가지 factor를 사용하여 산출된 균열폭과 현장조사를 통하여 현미경으로 실측한 균열폭을 비교 분석한 결과, 이미지프로세싱을 이용한 최적균열폭 감지조건을 제시하였다. 연구결과 CRCP(연속철근콘크리트포장)에서는 카메라 초점거리 75mm를 사용하여 균열폭 0.5mm~1.2mm일때 정확도 80%이상으로 측정 가능했으며 아스팔트포장에서는 카메라 초점거리 12.5mm를 사용하여 균열폭 1.8mm~3.3mm에서 90%의 정확도로 균열폭을 감지할 수 있었다.
The cracks in the pavements result from drying shrinkage, temperature change, repeated traffic loadings and so on. The reduction of soil support, spatting and many local failures are caused by water and incompressible foreign materials infiltrated into the cracks. In order to reduce this kind of problems the crack width must be controlled and managed by the accurate measurement. The current method is a visual survey using a microscope, which requires traffic blocking. The purpose of this study is to find the best condition to measure accurate crack width using automated pavement condition survey equipment running at the similar speed as other vehicles. In this study pavement surfaces are filmed on an enlarged scale by the camera with a zoom lens, and then the proper focal distance is determined according to the crack width through a pilot survey. The conditions for measurement of the accurate crack width using the image processing technique are suggested by comparing crack widths surveyed using a microscope in the field with those computed by various factors in the image processing program, STADI-2. In conclusion, the camera with a focal distance of 75mm could detect crack range of 0.5mm~1.2mm In width with an accuracy of 80% for CRCP. The camera with a focal distance of 12.5mm could detect crack range of 1.8mm~3.3mm in width with an accuracy of 90% for asphalt pavement.
