스마트 건설 시공관리 자동화를 위한 딥러닝 기반 균열 검출 장치 개발 및 성능 검증 (Development of Tunnel Lining Crack Detection Device and Crack Detection for Smart Construction diagnosis)

서지정보

· 발행기관 : 대한건축학회
· 수록지 정보 : 대한건축학회논문집 / 40권 / 11호 / 225 ~ 232페이지
· 저자명 : 김우영, 배재훈

초록

본 연구의 목적은 스마트 건설 진단을 위한 터널 자동 점검 로봇에 탑재되는 터널 라이닝 균열 검출 장치를 개발하고, 딥러닝을 활용한 균열 검출 방법을 검토하는 것이다. 터널 라이닝 균열 탐지 장치는 Pan-Tilt 장치, 녹색 단색 펄스 조명 장치, LiDAR 거리 측정기 및 자동 줌 조정 장치를 결합하여 모듈화된다. 딥러닝을 이용한 균열 검출 검증을 위해 균열 시뮬레이션 시험편을 제작하였고, 균열 검출 모델로 YOLOv5를 선정하였다. 균열탐지장치를 통해 측정한 균열모사 시험편 영상을 균열탐지모델로 검증하였다.

영어초록

The purpose of this study is to develop a tunnel lining crack detection device mounted on an automatic tunnel inspection robot for smartconstruction diagnosis and to examine a crack detection method using deep learning. The tunnel lining crack detection device is modularizedby combining a Pan-Tilt device, a green monochrome pulse irradiation device, a LiDAR range finder, and an automatic zoom adjustmentdevice. To verify the crack detection model using deep learning, a crack simulation specimen was produced, and YOLOv5 was selected asthe crack detection model. The crack detection model evaluation results showed a performance of recall 97.4%, precision 97.6%, andmAP50:95 80.4%. In addition, a crack simulation specimen was photographed 6m away from the crack detection device, and it wasconfirmed that all cracks in the photographed crack simulation specimen images were detected.

참고자료

· 없음