콘크리트 건물의 보수 작업은 표면에 발생하는 균열을 정확하게 계측함으로써 비용적인 측면과 안전성이 결정된다. 하지만 표면에 발생한 균열은 대부분 점검자에 의해 수작업으로 계측되기 때문에 시간적 측면에서 비효율적이다. 또한 콘크리트 표면의 균열은 영상 획득 과정에서 빛이나 외부 환경에 의해 훼손되는 경우가 발생한다. 또한 콘크리트 표면이 고르지 않은 영상이나 잡음이 많이 존재하는 콘크리트 영상에서는 기존의 균열 추출 방법으로는 균열이 검출되지 않는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 형태가 왜곡되지 않은 균열뿐만 아니라, 잡음과 유사한 미세 균열까지 효과적으로 추출하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 균열 검출 방법은 콘크리트 슬래브 표면의 R, G, B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열 영역을 추출한 후, 추출한 후보 균열 영역에 SOM 기법을 적용하여 1차적으로 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 후보 균열 영역에서 밀도 정보를 이용하여 2차적으로 세부적인 잡음 영역을 제거하여 최종적으로 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 다양한 콘크리트 균열 영상에서 기존의 균열 추출 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인하였다.
It is necessary to measure cracks on concrete slab surface accurately in concrete structure maintenance for the stability of the structure. However, in real world, the process is done by time consuming and ineffective manual inspection. Although there have been some studies to provide computerized inspection methods, they are vulnerable to rugged surface or noise due to the influence of the light or environmental reasons. In this paper, we propose a new method that extracts not only undistorted cracks but minute cracks that were often regarded as noise. We extract candidate crack areas by applying fuzzy method with R, G, and B channel values of concrete slab structure. Then further refinement processes are performed with SOM algorithm and density based cutoff to remove noise. Experiment verifies that the proposed method is sufficiently useful in various crack images.
