해충의 발생시기와 발생량에 대한 정확한 예찰정보는 해충의 효율적인 종합적 방제를 위하여 필수적으로 요구된다. 해충의 효율적인 발생 예찰조사를 위해 디지털 영상처리 알고리즘을 이용하여 벼농경지에서 주요 해충인 멸구류를 자동적으로 인식하고 밀도를 측정하도록 하였다. 야외경작지에서 촬영한 입력영상에 대해 구성인자분해과정, 탑헷(top-hat)변환, 역치적용, 최소/최대 필터링 등의 방법을 적용하여 벼 잎에 붙어 있는 멸구 개체를 인식하고 개체수를 헤아렸다. 평균인식율은 95.8%를 보였다. 또한 인지된 각 멸구류 개체 크기를 측정하여 멸구류의 연령분포 추정을 가능하게 하였다

This paper described the effect of subjective approach in case of the human sensibility experiments. The procedure is proceeded subjectively. Human faces are selected as the image presentation media. Pleasant and unpleasant images are selected directly by examiner, And also the image presentation system, which is executed with a computer and has the square-type black box monitor equipment, is manufactured. Images are presented with the step-variation time interval technique. questionnaire test and EEG signal detection data are analyzed. The analysis parameters are a “frequency band integral value” and a “band differential variation ratio”. he results show the high sensibility and fast response. The fact that image presenting repetition alleviates is verified.

콘크리트 구조물의 균열은 재료의 성질, 시공방법, 환경 및 외력, 설계 등 많은 요인으로 인해 발생한다. 균열은 구조물에 치명적인 손실을 초래할 수 있다. 따라서 콘크리트 구조물의 균열을 조사하는 것은 검사 과정 중 중요한 평가로 인지되어 지고 있다. 그러나 과거 균열을 측정 및 평가하는 방법에 대해 신뢰성을 가진 측정 방법이 없어 균열 조사에 대해 경험이 있는 특정 조사자가 육안으로 균열을 확인하였다. 이는 비용, 시간, 정확도 및 안전성 측면에서 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 영상 처리 기법의 라플라시안 필터를 이용하여 구조물의 최대 균열 폭을 평가하는 방법을 제안하고자 하였다.

In this study, we adapted very low resolution (240x320 = 76,800 pixels) images by which it is difficult to detect cracks. An automatic crack detection technique has been studied using digital image processing technology for low resolution images of sewage pipeline. Authors have developed two algorithms to detect cracks. The third step covers an algorithm developed to find optimal threshold value, and the sixth step deals with algorithm to determine cracks. As the result, in spite of very low-resolution images, the performance of crack detection turned out to be excellent.

This paper proposes a deep learning-based crack evaluation technique using hybrid images. The use of the hybrid images combining vision and infrared images are able to improve crack detectability while minimizing false alarms. In particular, large-scale infrastructures can be inspected by an UAV-mounted hybrid image scanning (HIS)　system, and the corresponding huge amount of data is typically difficult to be analyzed by experts. To automate such making-decision process, deep convolutional neural network is used in this study. As the very first stage, a lab-scale HIS system is developed using a scanning zig and experimentally validated using a concrete specimen with various-size cracks. The test results reveal that macro- and micro-cracks are successfully and automatically detected with minimizing false-alarms.

케이블지지교량에서 케이블은 하중을 지지하는 주요 부재로, 케이블 장력은 교량의 건전성과 안전도 평가에 있어서 매우 중요한 변수이다. 케이블의 장력을 추정하는 기법으로, 로드셀 및 유압잭 등을 이용하여 케이블의 응력을 직접 측정하는 직접법과 케이블의 형상조건과 계측된 동특성을 활용하여 장력을 역산하는 진동법이 가장 많이 활용되고 있다. 최근 들어 케이블 내부 강재의 응력변화로 인하여 유발되는 자기장 변화를 탐지하는 EM 센서의 연구 및 활용이 증가하고 있다. 본 연구에서는 리프트오프 테스트, EM 센서 및 진동법(Vision-based System, Accelerometer)을 적용하여 장력을 측정하고 그 결과를 비교 분석하였다.

In this study, a vision-based monitoring system was applied to measure the dynamic characteristics of the stay cable. The image was acquired during the day to measure the dynamic characteristics of the stay cable and the image filter processing algorithm was applied to reduce the analytical noise of the image.

We designed and implemented automatic pavement damage detector using an image processing algorithm on driving condition. The experimental results show that the detector is able to successfully monitor and detect pavement damages

We designed and implemented automatic pavement damage detector using an image processing algorithm on driving condition. The experimental results show that the detector is able to successfully monitor and detect pavement damages.

In this study, the image processing technique referred as night vision was introduced in order to measure the displacement of structure during the nighttime. The validation of the reliability and the applicability of proposed method was evaluated by the scaled model test.

In this paper, we propose an image-based measurement method of structure dynamic characteristics to assess the damage of structure in a more cost-effective way than traditional structure health monitoring system.

자갈 이상의 조립질 재료로 이루어진 하천의 하상 재료 입도분석은 많은 노력과 경비를 소요하는 일이기 때문에, 적절히 분석되지 못하고 있는 것이 현실이다. 본 연구의 목적은 자갈 이상의 조립질 재료로 이루어진 하상의 입도 분포를 영상 처리를 통하여 분석하는 기법을 개발하는 것이다. 전체 개발 과정은 개별 입자의 영상 정보 분석과정과 하상 영상에서 입자를 분석하는 두 과정으로 이루어졌다. 먼저 개별 입자들의 영상에 나타난 평면 특성(장축, 중간축, 면적 등)이 실제 입자와 어떤 관계를 가지는지 분석하였다. 이를 위하여, 대종천, 밀양강, 형산강의 3개 하천에서 420개의 자갈 시료를 채취한 뒤, 각 입자의 버니어캘리퍼스로 장축, 중간축, 단축의 길이를 측정하고, 저울로 중량을 측정하였다. 채취된 입자를 개별적으로 영상으로 찍은 후, 영상에서 장축과 중간축, 면적을 계측하는 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램을 이용한 영상 정보와 실제 측정한 자료를 비교하였다. 입자의 개별 측정 결과 자갈 하천의 하상 재료의 형상계수는 0.51~0.59 이었다. 이는 모래 하상의 0.7, 자갈 하천이 이보다 약간 작다는 통상적으로 알려져 있는 지식과 부합하였다. 또한, 하천에 따라 형상 계수는 약간의 차이를 보이기 때문에 일괄적으로 통일된 값을 적용하기는 어려울 것으로 보인다. 한편, 자갈의 중량은 장축이나 중간축보다는 면적과의 상관성이 더 높다. 이 자료의 결과를 이용하여 영상 분석에서 나온 면적을 입자의 중량과 공칭직경으로 환산하는 방법을 제시하였다. 두 번째 과정으로 ImageJ 프로그램을 이용하여 대종천, 밀양강, 형산강의 하상 영상에 적용하여 자갈입자의 면적을 분석하고 이를 입도분포 곡선으로 환산하였다. 영상 분석에서 구한 입도분포를 시료를 채취하여 실측한 자료와 비교한 결과는 매우 타당한 결과를 보였다.

영상처리기법(Visible 카메라)을 이용하여 A지역 열차 차량의 주행륜, 안내륜 및 집전슈의 거동상태와 차량의 전 궤도 주행에 대한 주행특성(상하, 좌우 변위)을 30Hz로 측정하여 모노레일 구조물의 노면상태를 평가하고자 한다. 열차 차량의 운행에 따른 상하, 좌우 거동상태, 안내륜 및 가이드레일의 거동상태, 주행륜 및 주행면의 거동상태, 주행륜 및 주행면의 거동상태 및 전차선 및 집전슈의 거동상태를 측정하여 정량적인 데이터를 도출하고자 한다. 차량의 주요 측정지점 7개소에 대해 고해상도 Visible카메라를 장착하여 약 6km구간을 주행시간 동안 1회 측정하고, 녹화된 영상데이터를 분석하였다.

The automated gate operating system is developed in this paper that controls the information of container at gate in the ACT. This system can be divided into three parts and consists of container identifier recognition car plate recognition container deformation perception. We linked each system and organized efficient gate operating system. To recognize container identifier the preprocess using LSPRD(Line Scan Proper Region Detection)is performed and the identifier is recognized by using neural network MBP When car plate is recognized only car image is extracted by using color information of car and hough transform. In the port of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container. Thirdly edge is fitted into line segment so that container deformation is perceived. As a results of the experiment with this algorithm superior rate of identifier recognition is shown and the car plate recognition system and container deformation perception that are applied in real-time are developed.

Radar image data were collected through the on-line data acquisition system of A/D converter and personal computer, and the image was restorated on CRT or plotter after digital image processing of the data. The digital image processing system which was developed for this study, consisted of some kinds of software as follows : rearrangement, transformation, and enhancement of the image data in real space or frequency space by Fourier transform, edge detection of the image, compact processing, state inferential processing, and so on. Since the image of PPI radar sweeps from the center to the circumference of a circle, the image within a given period has the shape of fan. Therefore the acquired data were transformed to have the same interval as that of data in outmost concentricity. The results of various image processing methods using transformed data were better than those of the methods using original data.