KR101864508B1 - 건축물 외관 균열 평가 시스템 및 방법 - Google Patents

건축물 외관 균열 평가 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 열화상 영상의 수치화를 활용한 건축물 외관 균열 평가 시스템 및 방법을 위하여, 열화상 카메라를 이용하여 건축물 외벽을 촬영하여 건축물 외벽의 제1 열화상 영상 데이터를 획득하는, 영상 데이터 획득부; 상기 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 조절하여 제2 열화상 영상 데이터를 생성하는, 히스토그램 스트레칭부; 색상 코드를 이용하여 상기 제2 열화상 영상 데이터를 행렬 값의 수치화 데이터로 변화하는, 영상 데이터 수치화부; 수치화된 상기 제2 열화상 영상 데이터의 행렬 값들 중 균열 부위의 좌표 값을 비교하는, 균열 비교부; 및 상기 균열 비교부에 의해 균열부위를 수치화하는, 균열 영역 설정부;를 구비하는, 건축물 외관 균열 평가 시스템을 제공한다.

Description

건축물 외관 균열 평가 시스템 및 방법{System and method for evaluation of exterior cracks of building}
본 발명은 건축물 외관 균열 평가 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 열화상 영상의 수치화를 활용한 건축물 외관 균열 평가 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 건축물의 고층화, 중량화, 대형화에 따른 건축물 외관 조사의 어려움 및 여러 위험요소 증가 등으로 인하여 건축물 감독관(Inspector)들이 사용하는 기존의 균열검사방법에는 여러 제한이 따르고 있다.
특히, 감독관들이 수행하는 기존의 콘크리트 균열검사방법은 균열 측정값에 대한 오차가 발생 하며, 폭 넓은 작업 범위 및 균열을 예측 하는 부분에 있어서 한계가 있다.
한편 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 포함하여 여러 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 열화상 영상의 수치화를 활용한 건축물 외관 균열 평가 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 그러나 이러한 과제는 예시적인 것으로, 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 관점에 따르면, 열화상 카메라를 이용하여 건물 외벽을 촬영하여 건물 외벽의 제1 열화상 영상 데이터를 획득하는, 영상 데이터 획득부; 상기 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 조절하여 제2 열화상 영상 데이터를 생성하는, 히스토그램 스트레칭부; 색상 코드를 이용하여 상기 제2 열화상 영상 데이터를 행렬 값의 수치화 데이터로 변환하는, 영상 데이터 수치화부; 상기 제2 열화상 영상 데이터의 균열 부위의 좌표 값과 상기 수치화 데이터의 행렬 값을 비교하는, 균열 비교부; 및 상기 수치화 데이터를 통해 균열 부위 및 균열 예상 부위를 설정하는, 균열 영역 설정부를 구비하는, 건축물 외관 균열 평가 시스템이 제공된다.
본 실시예에 있어서, 상기 영상 데이터 획득부는 드론(Drone)에 부착된 열화상 카메라로부터 상기 제1 열화상 영상 데이터를 획득하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 상기 히스토그램 스트레칭부는 상기 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 균등한 분포로 평활화하는 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 상기 히스토그램 스트레칭부에서 생성되는 상기 제2 열화상 영상 데이터의 설정 온도 범위는 상기 제1 열화상 영상 데이터의 설정 온도 범위보다 좁은 것을 특징으로 할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 상기 영상 데이터 수치화부의 상기 색상 코드는 RGB 코드를 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 상기 균열 비교부는 상기 제2 열화상 영상 데이터를 통해 균열 부위의 상기 좌표 값을 확인한 후 상기 좌표 값을 상기 수치화 데이터에 대입시키는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 상기 균열 영역 설정부는 상기 수치화 데이터의 행렬 값들 중 균열 부위의 상기 좌표 값과 인접한 영역의 행렬 값의 차이를 비교하여 균열 부위 또는 균열 예상 부위를 설정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 관점에 따르면, 열화상 카메라를 이용하여 건물 외벽을 촬영하여 건물 외벽의 제1 열화상 영상 데이터를 획득하는, 영상 데이터 획득 단계; 상기 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 조절하여 제2 열화상 영상 데이터를 생성하는, 히스토그램 스트레칭 단계; 색상 코드를 이용하여 상기 제2 열화상 영상 데이터를 행렬 값의 수치화 데이터로 변환하는, 영상 데이터 수치화 단계; 수치화된 상기 제2 열화상 영상 데이터의 행렬 값들 중 균열 부위의 좌표 값을 비교하는, 균열 비교 단계; 및 상기 수치화 데이터를 통해 균열 부위 및 균열 예상 부위를 설정하는, 균열 영역 설정 단계를 포함하는, 건축물 외관 균열 평가 방법이 제공된다.
본 실시예에 있어서, 상기 영상 데이터 획득 단계는 드론(Drone)에 부착된 열화상 카메라로부터 상기 제1 열화상 영상 데이터을 획득하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 히스토그램 스트레칭 단계는 상기 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 균등한 분포로 평활화하는 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 상기 히스토그램 스트레칭 단계에서 생성되는 상기 제2 열화상 영상 데이터의 설정 온도 범위는 상기 제1 열화상 영상 데이터의 설정 온도 범위보다 좁은 것을 특징으로 할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 상기 영상 데이터 수치화 단계의 상기 색상 코드는 RGB 코드를 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 상기 균열 비교 단계는 상기 제2 열화상 영상 데이터에 있어서 균열 부위의 좌표를 확인하여, 상기 수치화 데이터에 대입시키는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 상기 균열 영역 설정 단계는 상기 수치화 데이터의 행렬 값들 중 균열 부위의 상기 좌표 값과 인접한 영역의 행렬 값의 차이를 비교하여 균열 부위 또는 균열 예상 부위를 설정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 관점에 따르면, 상술한 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
이러한 일반적이고 구체적인 측면이 시스템, 방법, 컴퓨터 프로그램, 또는 어떠한 시스템, 방법, 컴퓨터 프로그램의 조합을 사용하여 실시될 수 있다.
상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 일 실시예에 따르면, 열화상 영상의 수치화를 활용한 건축물 외관 균열 평가 시스템 및 방법을 구현할 수 있다. 물론 이러한 효과에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물 외관 균열 평가 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 건축물 외관 균열 평가 시스템의 서버를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 1의 건축물 외관 균열 평가 시스템의 일 부에 관한 도면이다.
도 4는 도 1의 건축물 외관 균열 평가 시스템의 일 부에 관한 도면이다.
도 5는 도 1의 건축물 외관 균열 평가 시스템의 일 부에 관한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시예에 관한 건축물 외관 균열 평가 방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정한 단계는 설명되는 순서와 다르게 수행될 수도 있다. 예를 들어, 연속하여 설명되는 두 단계가 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 설명되는 순서와 반대의 순서로 진행될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물 외관 균열 평가 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물 외관 균열 평가 시스템은 드론(3)(drone) 및 드론(3)에 부착된 열화상 카메라(2)를 이용하여 건축물 외관의 균열을 평가할 수 있다.
일반적으로 현재 국내에서 드론을 활용한 시설물 에너지 손실 관리는 전무한 실정이며, 외국에서 일부 사용되고 있는 시설물 영상취득을 목적으로 사용되는 방법 또한 적용되지 않고 있는 실정이다. 극히 일부의 건설 시공 단계에서 현장 모니터링에 어려움을 겪거나 접근성이 열악한 부분에서는 사용 하고 있을 뿐이다. 따라서 단지 사진 취득목적이 아닌 현재 상황에 대한 실시간 파악과 향후 예측 같은 좀 더 구체적인 방안을 제시하는 시스템이 필요하다.
특히, 최근 건축물의 고층화, 중량화, 대형화에 따른 건축물 외관 조사의 어려움 및 여러 위험요소 증가 등으로 인하여 건축물 감독관(Inspector)들이 사용하는 기존의 균열검사방법에는 여러 제한이 따르고 있다. 따라서 감독관들이 수행하는 기존의 콘크리트 균열검사방법은 균열 측정값에 대한 오차가 발생 하며, 폭 넓은 작업 범위 및 균열을 예측 하는 부분에 있어서 한계가 있다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물 외관 균열 평가 시스템은 단시간 내에 광범위한 지역을 모니터링 할 수 있고 높은 접근성을 가지며 다양한 임무 수행을 할 수 있는 드론(3)을 건축물 에너지 관리 분야에 적극적으로 접목 시킴과 동시에, 이를 통해 얻어진 건축물의 열화상 이미지의 수치화를 통해 건축물의 균열을 평가 및 예측하여 정확한 건축물의 에너지 손실을 파악 하는 것을 일 특징으로 한다.
도 2는 도 1의 건축물 외관 균열 평가 시스템의 서버(1)를 나타내는 블록도이다.
도 1 및 도 2를 함께 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물 외관 균열 평가 시스템은 열화상 카메라(2)를 이용하여 건축물 외벽을 촬영하여 건축물 외벽의 제1 열화상 영상 데이터를 획득하는 영상 데이터 획득부(11), 제1 열화상 영상 데이터를 바탕으로 제2 열화상 영상 데이터를 생성하는 히스토그램 스트레칭부(12), 제2 열화상 영상 데이터를 행렬 값의 수치화 데이터로 변환하는 영상 데이터 수치화부(13), 수치화 데이터의 행렬 값들 중 균열 부위의 좌표 값을 비교하는 균열 비교부(14) 및 균열 부위의 수치화를 통해 균열 부위 및 균열 예상 부위 중 적어도 하나의 영역을 설정하는 균열 영역 설정부(15)를 포함한다.
먼저, 사용자는 건축물의 균열 및 손상 부위를 확인하고 싶거나, 건축물의 건설 유지 관리 부분이 결여되어 있다고 생각되는 건축물을 선정한다.
영상 데이터 획득부(11)에서는 상기 건축물의 외벽을 열화상 카메라(2)로 촬영하여 건축물의 외벽에 대한 제1 열화상 영상 데이터를 획득할 수 있다. 본 실시예에 있어서, 열화상 카메라(2)를 드론(3)에 부착함으로써 건축물의 광범위한 영역에 대한 제1 열화상 영상 데이터를 얻을 수 있다. 제1 열화상 영상 데이터는 열화상 카메라(2)로 촬영한 건축물 외벽의 사진일 수 있다. 이때 열화상 카메라(2)의 촬영은 정확한 데이터를 얻기 위해 가능한 근접하게 촬영하는 것이 바람직하다.
히스토그램 스트레칭부(12)에서는 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 조절하여 제2 열화상 영상 데이터를 생성할 수 있다. 여기서, '히스토그램'이란, 픽셀들의 명암 값의 분포를 나타낸 그래프로 정의될 수 있다. 따라서 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 조절하여 제2 열화상 영상 데이터를 생성한다고 함은, 제1 열화상 영상 데이터의 픽셀들의 명암 값의 분포를 조절하여 제2 열화상 영상 데이터를 생성하는 것을 의미할 수 있다.
영상 데이터 수치화부(13)에서는 색상 코드를 이용하여 제2 열화상 영상 데이터를 행렬 값의 수치화 데이터로 변환할 수 있다. 본 실시예에 있어서, 영상 데이터 수치화부(13)에서 사용하는 색상 코드는 RGB 코드일 수 있다. 여기서 RGB 코드란, 특정 색에 대하여 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue)의 혼합에 관한 수치로 표현한 코드로 정의될 수 있다. 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue) 각각의 수치는 0~255 사이의 수치로 표현될 수 있으며, 0에 가까울수록 어둡고 255에 가까울수록 농도가 짙어지게 된다. 예컨대, RGB(255, 255, 255)는 흰색을 의미할 수 있다. 이와 같은 색상 코드를 이용하여 제2 열화상 영상 데이터를 픽셀 단위로 분할하여 각 픽셀에 해당하는 색상을 추출한 후 이를 수치화시킬 수 있다.
균열 비교부(14)에서는 수치화 데이터의 행렬 값들 중 균열 부위의 좌표 값을 비교할 수 있다. 즉, 히스토그램 스트레칭부(12)에서 생성한 제2 열화상 영상 데이터를 바탕으로 제2 열화상 영상 데이터 속 균열 부위의 좌표를 확인한 후, 이러한 균열 부위의 좌표를 영상 데이터 수치화부(13)에서 생성한 수치화 데이터에 대입하여 균열 부위를 파악할 수 있다.
균열 영역 설정부(15)에서는 균열 부위의 수치화를 통해 균열 부위 및/또는 균열 예상 부위의 영역을 설정할 수 있다. 구체적으로, 수치화 데이터의 행렬 값들 중 균열 부위의 좌표 값과 인접한 영역의 행렬 값의 차이를 비교하여 균열 부위 및/또는 균열 예상 부위를 설정할 수 있다.
도 3 및 도 4는 도 1의 건축물 외관 균열 평가 시스템의 일 부에 관한 도면이다.
도 3은 영상 데이터 획득부(11)에서 획득한 제1 열화상 영상 데이터(A) 및 제1 열화상 영상 데이터(A)의 히스토그램 그래프(B)를 도시하고 있다. 도 4는 히스토그램 스트레칭부(12)에서 생성된 제2 열화상 영상 데이터(A') 및 제2 열화상 영상 데이터(A')의 히스토그램 그래프(B')이다. '히스토그램'이란, 상술한 것과 같이 픽셀들의 명암 값의 분포를 나타낸 그래프로 정의될 수 있다. 이러한 히스토그램 그래프에 있어서 가로축(x축)은 픽셀 값(0~255) 세로축(y축)은 픽셀 값의 빈도를 의미한다.
먼저 도 3을 참조하면, 영상 데이터 획득부(11)에서 제1 열화상 영상 데이터(A)를 획득할 수 있다.
제1 열화상 영상 데이터(A)를 획득하는 과정은 드론(3)에 장착된 열화상 카메라(2)를 이용한 촬영법을 활용할 수 있다. 도시되어 있지는 않으나, 열화상 카메라(2)를 장착한 드론(3)은 출발지에서 이륙하여 건축물의 외벽을 전반적으로 촬영할 수 있다. 예컨대, 드론(3)은 건축물의 하부로부터 건축물의 상부까지 반복적인 수평 이동을 통해 건축물의 외벽을 촬영할 수 있고, 건축물의 하부로부터 건축물의 상부까지 상승과 하강을 반복하면서 건축물의 외벽을 촬영할 수도 있다.
이와 같은 과정을 통해 얻어진 제1 열화상 영상 데이터(A)는 제1 범위(S)의 히스토그램 값을 가질 수 있다. 예컨대, 도 3에 도시된 것과 같이, 제1 열화상 영상 데이터(A)는 대체적으로 황색에 근접한 색으로 나타날 수 있다. 이러한 제1 열화상 영상 데이터(A)는 제1 히스토그램 그래프(B)와 같이 18.5~39.3 사이의 설정 온도 범위를 가질 수 있다. 그러나 제1 히스토그램 그래프(B)에 나타난 것과 같이, 제1 열화상 영상 데이터(A)의 픽셀 값의 대부분은 28.9~31.5 사이에 분포되어 있다. 이와 같이 히스토그램에서 픽셀 값이 특정 온도 영역에 치중되어 있으면 제1 열화상 영상 데이터(A)에 나타난 것과 같이 균열 부위(C)와 정상 부위가 유사한 색상으로 나타난다. 이 경우, 균열 부위(C)를 명확하게 파악할 수 없으므로 히스토그램 스트레칭부(12)를 통해 제2 열화상 영상 데이터(A')를 생성한다.
'히스토그램 스트레칭'이란, 낮은 대비를 가진 히스토그램을 제1 프로그램을 통해 균등한 분포로 만드는 알고리즘을 뜻하며, 제1 프로그램으로는 예컨대, InfRec Analyzer NS9500 Lite 또는 MATLAB 등을 이용할 수 있다.
먼저, 히스토그램 평활화 하고자 하는 제1 열화상 영상 데이터(A)를 제1 프로그램을 통해 불러온다. 다음 상대적으로 집중된 명암 값을 분산시키기 위하여 설정 온도 범위를 좁힌다. 예컨대, 범위가 1~1000이라고 한다면 101~199까지의 숫자는 넓은 범위에 비해 집중된 값에 불과하지만, 1~1000의 범위를 100~200로 바꾼다면 101~199사이의 숫자들은 범위에 비해 평활한 히스토그램 값이 된다. 이와 같은 과정을 통해 얻어진 제2 열화상 영상 데이터(A')는 제1 범위(S)에 비해 확장된 제2 범위(S')의 히스토그램 값을 가질 수 있다.
본 실시예에 있어서, 히스토그램 스트레칭부(12)에서 생성되는 제2 열화상 영상 데이터(A')의 설정 온도 범위는 제1 열화상 영상 데이터(A)의 설정 온도 범위보다 좁을 수 있다. 예컨대, 도 4에 도시된 것과 같이, 히스토그램 스트레칭부(12)에서 생성된 제2 열화상 영상 데이터(A')는 제2 히스토그램 그래프(B')와 같이 29.5~30.5 사이의 설정 온도 범위를 갖도록 스트레칭할 수 있다. 따라서 설정 온도 범위를 측정된 온도 값에 맞춰 조절한다면 도 4와 같이 히스토그램이 평준화된 보다 선명한 제2 열화상 영상 데이터(A')를 얻을 수 있다.
도 5는 도 1의 건축물 외관 균열 평가 시스템의 일 부분에 관한 도면이다.
도 5를 참조하면, 영상 데이터 수치화부(13)를 통해 제2 열화상 영상 데이터(A')를 수치화 데이터(A'')로 변환할 수 있다. 수치화 데이터(A'')는 색상 코드를 이용하여 행렬 값으로 나타날 수 있다. 본 실시예에서, 색상 코드는 예컨대, RGB 코드를 이용할 수 있다.
일반적인 열화상 영상에서의 외벽 균열 및 손상 부위는 가시적으로만 확인이 가능하다. 이는 즉, 균열 및 손상부위에 대한 분석의 자동화가 불가능하다는 말이다. 또한 가시 영상(일반 사진)을 이용하면 굳이 열화상 영상이 아니더라도 균열이 파악 가능하다. 따라서 본 실시예에서는, 열화상 영상의 수치화 과정 통해 외벽 균열 및 손상부위를 파악하고 균열의 진행방향을 예측할 수 있다.
수치화 데이터(A'') 변환 과정은, 먼저 제2 프로그램으로 명령어를 입력하여 제2 열화상 영상 데이터(A')의 이미지 파일을 RGB 영상으로 불러온다. 이때 제2 프로그램은 예컨대, MATLAB을 이용할 수 있으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 그 후, RGB로 불러들인 제2 열화상 영상 데이터(A')는 240x320x3개의 픽셀로 나눠진다. 여기서 마지막에 곱해진 숫자 3은 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue) 세 가지를 의미할 수 있다. 이와 같은 과정을 통해서, 도 5에 도시된 것과 같이 제2 열화상 영상 데이터(A')를 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue) 각각 76,800개의 픽셀로 나누어 수치화 시킬 수 있다.
상술한 것과 같이, RGB 값은 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue) 값을 뜻하며 색상 포맷의 종류 중 가장 기본적이다. 제2 열화상 영상 데이터(A')에서의 색상은 RGB 영상으로 표현이 가능하다. 하지만 제2 열화상 영상 데이터(A') 속 균열이라고 규정지을 수 있는 색상은 유동적이다.
적색(Red)의 경우를 예를 들면, 균열의 정도가 깊지 않을 경우 제2 열화상 영상(A')에서의 균열 부위는 히스토그램 중간 값들에 의한 경계선으로 나타난다. 히스토그램 값들 중 중간 값은 주황, 노랑, 초록의 색상에 가깝다. 위 세 가지 색상의 기본 RGB 값은 주황색(R:255 G:187 B:0), 노란색(R:255 G:228 B:0), 초록색(R:29 G:219 B:22)이다. 즉, 주황, 노랑의 색상과 초록의 색상을 구분할 수 있는 잣대가 균열의 여부를 판별할 수 있다. 따라서 적색(Red) 값을 특정 기준 값으로 선택을 하면 높은 적색(Red) 값을 가지고 있는 주황, 노랑과 낮은 적색(Red) 값을 가지고 있는 초록을 구별 할 수 있어 균열의 여부를 판단할 수 있으며 나아가 균열의 예상 진행 방향까지 파악할 수 있는 잣대가 된다.
한편 녹색(Green)의 경우를 예를 들면, 녹색(Green) 값은 균열의 기준이 될 수 없다. 상술한 것과 같이, 주황색(R:255 G:187 B:0), 노란색(R:255 G:228 B:0)의 RGB 값은 많은 양의 녹색(Green) 값을 포함하고 있다. 따라서 RGB 값 중 녹색(Green) 값은 균열의 기준이 될 수 없다.
한편, 청색(Blue)의 경우를 예를 들면, 균열 부위 중 균열의 정도가 심할 경우 청색의 큰 점으로 표현될 수 있다. 그 이유는 제1 열화상 영상 데이터(A)를 촬영할 당시, 외벽의 큰 균열은 태양으로부터 나오는 직사광선의 영향이 정상적인 벽체보다 적으므로 온도가 상대적으로 1~2 가량 낮을 수 있다. 만약 RGB 영상에서 청색(Blue) 값이 높게 측정된다면 큰 균열을 의심할 수 있다.
그 후, 균열 비교부(14)를 통해 제2 열화상 영상 데이터(A') 속에서 균열 부위의 좌표 값을 확인 한 후, 이를 수치화 데이터(A'')에 대입하여 균열 부위(C')의 좌표 값을 비교할 수 있다.
즉, 도 5에 도시된 것과 같이, 먼저 제2 열화상 영상 데이터(A') 속에서 균열 부위를 파악한 후, 균열 부위(C') 주변에 적어도 하나 이상의 좌표 값을 확인한다. 예를 들어, 도 5에서는 균열 부위(C')에 대하여 제1 좌표(a1), 제2 좌표(a2) 및 제3 좌표(a3)를 지정하였다. 그 후, 해당 좌표 값들(a1, a2, a3)을 수치화 데이터(A'')에 대입하여 균열 부위(C')의 좌표 값을 비교, 확인 할 수 있다.
그 후, 수치화 데이터(A'')에 대입된 좌표 값들(a1, a2, a3)과 인접한 영역의 행렬 값들의 차이를 비교하여, 행렬 값의 수치가 큰 폭으로 상승한 영역을 설정함으로써, 균열 부위 및 균열 예상 부위(D)를 설정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물 외관 균열 평가 시스템을 통해 육안으로 파악이 불가능한 건축물 외관의 손상 부위 및 균열 예상 부위까지 파악이 가능하다. 이러한 데이터를 바탕으로 건축물의 균열 보수 계획을 미리 세울 수 있고, 나아가 건축물 유지관리 분야의 생산성 및 효율성 향상이 가능하다.
지금까지는 건축물 외관 균열 평가 시스템에 대해서만 주로 설명하였으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대 이러한 건축물 외관 균열 평가 방법 역시 본 발명의 범위에 속한다고 할 것이다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시예에 관한 건축물 외관 균열 평가 방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
전술한 도면들 및 도 6을 함께 참조하면, 열화상 카메라(2)를 이용하여 건축물 외벽을 촬영하여 건축물 외벽의 제1 열화상 영상 데이터(A)를 획득하는 영상 데이터 획득 단계(S10), 상기 제1 열화상 영상 데이터(A)의 히스토그램을 조절하여 제2 열화상 영상 데이터(A')를 생성하는 히스토그램 스트레칭 단계(S20), 색상 코드를 이용하여 상기 제2 열화상 영상 데이터(A')를 행렬 값의 수치화 데이터(A'')로 변환하는 영상 데이터 수치화 단계(S30), 제2 열화상 영상 데이터(A')의 균열 부위의 좌표 값과 상기 수치화 데이터(A'')의 행렬 값을 비교하는 균열 비교 단계(S40) 및 수치화 데이터(A'')를 통해 균열 부위 및 균열 예상 부위를 설정하는, 균열 영역 설정 단계(S50)를 포함한다.
영상 데이터 획득 단계(S10)에 앞서, 사용자는 건축물의 균열 및 손상 부위를 확인하고 싶거나, 건축물의 건설 유지 관리 부분이 결여되어 있다고 생각되는 건축물을 선정한다.
영상 데이터 획득 단계(S10)에서는 상기 건축물의 외벽을 열화상 카메라(2)로 촬영하여 건축물의 외벽에 대한 제1 열화상 영상 데이터(A)를 획득할 수 있다. 본 실시예에 있어서, 열화상 카메라(2)를 드론(3)에 부착함으로써 건축물의 광범위한 영역에 대한 제1 열화상 영상 데이터(A)를 얻을 수 있다. 제1 열화상 영상 데이터(A)는 열화상 카메라(2)로 촬영한 건축물 외벽의 사진일 수 있다. 이때 열화상 카메라(2)의 촬영은 정확한 데이터를 얻기 위해 가능한 근접하게 촬영하는 것이 바람직하다.
히스토그램 스트레칭 단계(S20)에서는 제1 열화상 영상 데이터(A)의 히스토그램을 조절하여 제2 열화상 영상 데이터(A')를 생성할 수 있다. 여기서, '히스토그램'이란, 픽셀들의 명암 값의 분포를 나타낸 그래프로 정의될 수 있다. 따라서 제1 열화상 영상 데이터(A)의 히스토그램을 조절하여 제2 열화상 영상 데이터(A')를 생성한다고 함은, 제1 열화상 영상 데이터(A)의 픽셀들의 명암 값의 분포를 조절하여 제2 열화상 영상 데이터(A')를 생성하는 것을 의미할 수 있다.
히스토그램 스트레칭이란, 낮은 대비를 가진 히스토그램을 제1 프로그램을 통해 균등한 분포로 만드는 알고리즘을 뜻하며, 제1 프로그램으로는 예컨대, InfRec Analyzer NS9500 Lite 또는 MATLAB 등을 이용할 수 있다.
먼저, 히스토그램 평활화 하고자 하는 제1 열화상 영상 데이터(A)를 제1 프로그램을 통해 불러온다. 제1 열화상 영상 데이터(A)는 제1 범위(S)의 히스토그램 값을 가질 수 있다. 다음 상대적으로 집중된 명암 값을 분산시키기 위하여 설정 온도 범위를 좁힌다. 이와 같은 히스토그램 평활화 과정을 통해 얻어진 제2 열화상 영상 데이터(A')는 제1 범위(S)에 비해 확장된 제2 범위(S')의 히스토그램 값을 가질 수 있다.
이와 같이, 제2 열화상 영상 데이터(A')의 설정 온도 범위는 제1 열화상 영상 데이터(A)의 설정 온도 범위보다 좁을 수 있다. 따라서 설정 온도 범위를 측정된 온도 값에 맞춰 조절한다면 도 4와 같이 히스토그램이 평준화된 보다 선명한 제2 열화상 영상 데이터(A')를 얻을 수 있다.
영상 데이터 수치화 단계(S30)에서는 색상 코드를 이용하여 제2 열화상 영상 데이터(A')를 행렬 값의 수치화 데이터(A'')로 변환할 수 있다. 본 실시예에 있어서, 영상 데이터 수치화 단계(S30)에서 사용하는 색상 코드는 RGB 코드일 수 있다. 여기서 RGB 코드란, 특정 색에 대하여 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue)의 혼합에 관한 수치로 표현한 코드로 정의될 수 있다. 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue) 각각의 수치는 0~255 사이의 수치로 표현될 수 있으며, 0에 가까울수록 어둡고 255에 가까울수록 농도가 짙어지게 된다. 예컨대, RGB(255, 255, 255)는 흰색을 의미할 수 있다. 이와 같은 색상 코드를 이용하여 제2 열화상 영상 데이터를 픽셀 단위로 분할하여 각 픽셀에 해당하는 색상을 추출한 후 이를 수치화시킬 수 있다.
수치화 데이터(A'')는 색상 코드를 이용하여 행렬 값으로 나타날 수 있다. 수치화 데이터(A'') 변환 과정은, 먼저 제2 프로그램으로 명령어를 입력하여 제2 열화상 영상 데이터의 이미지 파일을 RGB 영상으로 불러온다. 이때 제2 프로그램은 예컨대, MATLAB을 이용할 수 있으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 그 후, RGB로 불러들인 제2 열화상 영상 데이터는 240x320x3개의 픽셀로 나눠진다. 여기서 마지막에 곱해진 숫자 3은 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue) 세 가지를 의미할 수 있다. 이와 같은 과정을 통해서, 도 5에 도시된 것과 같이 제2 열화상 영상 데이터를 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue) 각각 76,800개의 픽셀로 나누어 수치화 시킬 수 있다.
균열 비교 단계(S40)에서는 수치화 데이터(A'')의 행렬 값들 중 균열 부위(C')의 좌표 값을 비교할 수 있다. 즉, 히스토그램 스트레칭 단계(S30)에서 생성한 제2 열화상 영상 데이터(A')를 바탕으로 제2 열화상 영상 데이터(A') 속 균열 부위(C')의 좌표를 확인한 후, 이러한 균열 부위(C')의 좌표를 영상 데이터 수치화부(13)에서 생성한 수치화 데이터(A'')에 대입하여 균열 영역(D)를 파악할 수 있다.
즉, 제2 열화상 영상 데이터(A') 속에서 균열 부위(C')를 파악한 후, 균열 부위(C') 주변에 적어도 하나 이상의 좌표 값을 확인한다. 그 후, 해당 좌표들을 수치화 데이터(A'')에 대입하여 균열 부위(C')의 좌표 값을 비교, 확인 할 수 있다.
균열 영역 설정 단계(S50)에서는 균열 부위의 수치화를 통해 균열 부위 및 균열 예상 부위 영역(D)을 설정할 수 있다. 즉, 수치화 데이터(A'')에 대입된 좌표 값들과 인접한 영역의 행렬 값들의 차이를 비교하여, 행렬 값의 수치가 큰 폭으로 상승한 영역을 설정함으로써, 균열 부위 및 균열 예상 부위(D)를 설정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물 외관 균열 평가 시스템을 통해 육안으로 파악이 불가능한 건축물 외관의 손상 부위 및 균열 예상 부위까지 파악이 가능하다. 이러한 데이터를 바탕으로 건축물의 균열 보수 계획을 미리 세울 수 있고, 나아가 건축물 유지관리 분야의 생산성 및 효율성 향상이 가능하다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것 이다.
1: 서버
2: 열화상 카메라
3: 드론
11: 영상 데이터 획득부
12: 히스토그램 스트레칭부
13: 영상 데이터 수치화부
14: 균열 비교부
15: 균열 영역 설정부

Claims (15)

  1. 열화상 카메라를 이용하여 건물 외벽을 촬영하여 건물 외벽의 제1 열화상 영상 데이터를 획득하는, 영상 데이터 획득부;
    상기 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 조절하여 제2 열화상 영상 데이터를 생성하는, 히스토그램 스트레칭부;
    색상 코드를 이용하여 상기 제2 열화상 영상 데이터를 RGB색상 코드를 이용하여 행렬 값의 수치화 데이터로 변환하는, 영상 데이터 수치화부;
    상기 제2 열화상 영상 데이터의 균열 부위의 좌표 값과 상기 수치화 데이터의 행렬 값을 비교하는, 균열 비교부; 및
    상기 수치화 데이터를 통해 균열 부위 및 균열 예상 부위를 설정하는, 균열 영역 설정부;
    를 구비하는, 건축물 외관 균열 평가 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 데이터 획득부는 드론(Drone)에 부착된 열화상 카메라로부터 상기 제1 열화상 영상 데이터를 획득하는, 건축물 외관 균열 평가 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 히스토그램 스트레칭부는 상기 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 균등한 분포로 평활화하는 알고리즘을 포함하는, 건축물 외관 균열 평가 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 히스토그램 스트레칭부에서 생성되는 상기 제2 열화상 영상 데이터의 설정 온도 범위는 상기 제1 열화상 영상 데이터의 설정 온도 범위보다 좁은, 건축물 외관 균열 평가 시스템.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 균열 비교부는 상기 제2 열화상 영상 데이터를 통해 균열 부위의 상기 좌표 값을 확인한 후 상기 좌표 값을 상기 수치화 데이터에 대입시키는, 건축물 외관 균열 평가 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 균열 영역 설정부는 상기 수치화 데이터의 행렬 값들 중 균열 부위의 상기 좌표 값과 인접한 영역의 행렬 값의 차이를 비교하여 균열 부위 또는 균열 예상 부위를 설정하는, 건축물 외관 균열 평가 시스템.
  8. 열화상 카메라를 이용하여 건물 외벽을 촬영하여 건물 외벽의 제1 열화상 영상 데이터를 획득하는, 영상 데이터 획득 단계;
    상기 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 조절하여 제2 열화상 영상 데이터를 생성하는, 히스토그램 스트레칭 단계;
    색상 코드를 이용하여 상기 제2 열화상 영상 데이터를 RGB색상 코드를 이용하여 행렬 값의 수치화 데이터로 변환하는, 영상 데이터 수치화 단계;
    수치화된 상기 제2 열화상 영상 데이터의 행렬 값들 중 균열 부위의 좌표 값을 비교하는, 균열 비교 단계; 및
    상기 수치화 데이터를 통해 균열 부위 및 균열 예상 부위를 설정하는, 균열 영역 설정 단계;
    를 포함하는, 건축물 외관 균열 평가 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 영상 데이터 획득 단계는 드론(Drone)에 부착된 열화상 카메라로부터 상기 제1 열화상 영상 데이터를 획득하는, 건축물 외관 균열 평가 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 히스토그램 스트레칭 단계는 상기 제1 열화상 영상 데이터의 히스토그램을 균등한 분포로 평활화하는 알고리즘을 포함하는, 건축물 외관 균열 평가 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 히스토그램 스트레칭 단계에서 생성되는 상기 제2 열화상 영상 데이터의 설정 온도 범위는 상기 제1 열화상 영상 데이터의 설정 온도 범위보다 좁은, 건축물 외관 균열 평가 방법.
  12. 삭제
  13. 제8항에 있어서,
    상기 균열 비교 단계는 상기 제2 열화상 영상 데이터에 있어서 균열 부위의 좌표를 확인하여, 상기 수치화 데이터에 대입시키는, 건축물 외관 균열 평가 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 균열 영역 설정 단계는 상기 수치화 데이터의 행렬 값들 중 균열 부위의 상기 좌표 값과 인접한 영역의 행렬 값의 차이를 비교하여 균열 부위 또는 균열 예상 부위를 설정하는, 건축물 외관 균열 평가 방법.
  15. 제8항 내지 제11항, 제13항 내지 제14항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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