Painting pretreatment is an important task in determining the life of painting as it removes rust or foreign substances from the painting surface and gives adhesion between the painting surface and the painting surface. Since painting pretreatment is an important task, IMO strictly requires that the painting pretreatment surface be maintained at a Sa 2.5 grade and the surface roughness is 30μm~75μm. Painting pre-processing is an important task that determines the lifespan of a painting, but it is done through visual inspection by the inspector, and the quality varies depending on the inspector. In this study, in order to develop a quality measurement system for the painting pretreatment surface, Matlab2023b was used to determine the range of appropriate quality brightness by comparing the brightness of the painting pretreatment surface and surface roughness.

본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.

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.

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.

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.

In this study, the 3 point-bending test was performed on the RC T-beam and the image processing method was used to analyze the change of curvature according to the step of loading. As the loading step progressed, the bending deformation and inflection point of curvature by shear cracks occurred. It will be possible to evaluate the detailed behavior of the RC structure by using the image processing method used in this study.

본 연구에서는 철근의 인장시험에서 변형률에 대한 상세 측정을 위하여 이미지 프로세싱을 이용하고, 변형률 분포와 넥킹구간을 평가하였다. 이미지 프로세싱 방법으로는 기존의 회색조영상을 이용한 방법이 아닌 칼라영상의 색상정보를 분석하여, 원하는 타겟과 가장 일 치하는 영역과 그 외의 영역으로 구분하여 이진영상으로 변환하는 방법을 사용하였다. 변환된 이진영상에서 개별 타겟들의 도심점을 산출한 후 각 도심점의 상대변위값을 변형률로 환산하였다. 인장실험은 ASTM A615 기준으로 제작된 grade 60 철근 중 D22와 D29에 대해서 시험을 수행하였다. 이미지 프로세싱을 이용하여 계측된 변형률 결과를 기존 변형률 게이지를 이용하여 계측한 결과와 비교하여, 본 연구에서 사용한 이미지 프로세싱 방법에 대해서 검증하였다. 이미지 프로세싱을 이용하여 초기 탄성구간의 변형률 뿐만 아니라 넥킹구간에서 발생한 0.5 (50%) 이상의 변형률도 계측이 가능한 것을 확인하였다. 본 연구결과 이미지 프로세싱을 통하여 기존 변형률 게이지의 계측한계를 극복가능 하고, 다양한 지점에서 자유롭게 계측할 수 있음을 알 수 있었다.

Conventional strain gauge can measure about 15~20% elongation. However, when the steel are ruptured, the strain at the necking region can be much higher than the measurement capacity of the conventional strain gauge. To measure the maximum strain at the necking region a new measurement technique should be developed. In this study, for this purpose image processing method for measuring 2-D strain distribution of tensile specimen of steel is proposed.

In this study, longitudinal strain distribution of spliced rebar in the 1-directional tension test are evaluated with an image processing method (IPM). From these results, it is estimated that the coupler can decrease the elongation at the ultimate load, therefore, the spliced rebar with coupler should be evaluated to be used in the RC structure with LSD.

In this study, the crack detecting system with digital image processing techniques based on the mathematical morphology method was developed to detect cracks in concrete structures. In the developed system, the image combining technique of reconstructing multiple images as an entire single image considering efficient management of analysis results was applied as an additional module.

Cracks in concrete structures should be measured periodically to assess potential problems in durability and serviceability. Conventional crack measurement problems in durability and serviceability. Conventional crack measurement systems depend on visual inspections and manual measurements of the crack features using microscope and crack gage. However, conventional methods take time as well as manpower, and lack quantitative objectivity resulted by inspector. In this study, crack width detection of concrete structures using image processing and present a hardware specification throughout the experiment.

This paper presents the image processing technique for detecting the aggregate shape. From the verification test, it was exhibited that the shape of aggregate can be detected by the developed program.

This paper presents the image processing technique for analyzing quantitatively air voids in paste. From the test, the performance of proposed technique was verified.