KR102100496B1 - System and method for finding crack in concrete using drone and laser scanner - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 드론(drone)(20) 및 레이저스캐너(laser scanner)(30)를 활용한 콘트리트 구조물(10)의 균열 검사에 관한 것으로, 레이저스캐너(30) 통하여 구조물(10)의 표면형상정보를 수집함과 동시에, 드론(20)에 장착되고 상이한 파장의 가시광을 발광하는 제1조명(41) 및 제2조명(42)과 카메라(40)를 통하여 동일 검사 지점에 대한 영상을 획득하고, 이를 이진화 및 차분 처리함으로써 구조물(10)의 균열 부위에 대한 정확한 파악이 가능하도록 한 것이다.The present invention relates to a crack inspection of a concrete structure (10) using a drone (20) and a laser scanner (30), the surface shape information of the structure (10) through the laser scanner (30) At the same time as collecting, the image for the same inspection point is acquired through the
콘크리트 구조물에 대한 검사에 있어서 가장 기초적이면서도 중요한 검사는 구조물의 균열 상태를 파악하는 균열 검사라 할 수 있으며, 균열의 규모, 형태 및 진행 속도 등이 당해 구조물의 구조적 건전성을 판단하는 핵심 지표로 활용된다.The most basic and important inspection in the concrete structure inspection is the crack inspection that identifies the crack condition of the structure, and the size, shape, and speed of the crack are used as key indicators to determine the structural integrity of the structure. .
콘크리트 구조물 균열 검사의 전통적인 방식은 검사 대상 구조물을 전문 기술자가 육안으로 관찰함으로써 균열의 발생 여부 및 형태 등을 파악하고, 균열 부위를 주기적으로 촬영함으로써 균열의 진행 속도를 추정하는 방식인 바, 검사원의 현장 답사 및 검사 대상 구조물에 대한 근거리 접근이 전제될 수 밖에 없다.The traditional method of crack inspection of concrete structures is a method by which a technician inspects the structure to be inspected by visually observing the occurrence and shape of cracks, and periodically photographing the cracks to estimate the progress of cracks. Short-range access to structures to be inspected and inspected on site is inevitable.
따라서, 구조물의 연장이 장대하거나 대형 교각 등 근거리 접근이 어려운 경우 균열 검사에 장기간이 소요될 뿐 아니라, 대규모의 인력 및 장비가 소요됨은 물론, 도로 시설물에 대한 검사시 교통 차단으로 인한 심각한 불편이 초래될 수 밖에 없었다.Therefore, if the extension of the structure is long or short-distance access such as a large pier is difficult, it takes not only a long time for crack inspection, but also requires a large amount of manpower and equipment, and serious inconvenience due to traffic blockage when inspecting road facilities. I had no choice but to.
이에, 콘크리트 구조물의 균열 검사에 컴퓨터 영상 처리 기법을 도입하여 검사의 신속성 및 편의성을 도모한 공개특허 제2003-83359호 등의 기술이 개발되어 활용되고 있으며, 이로써 검사원의 근거리 접근 및 직접 육안 관찰 없이도 컴퓨터 영상 처리를 통하여 구조물의 균열 부위에 대한 신속한 검출이 가능하게 되었다.Accordingly, a technique such as Patent Publication No. 2003-83359 has been developed and utilized by introducing a computer image processing technique to crack inspection of concrete structures, which facilitates the speed and convenience of inspection. Through computer image processing, it is possible to quickly detect cracks in structures.
공개특허 제2003-83359호를 비롯한 종래의 컴퓨터 영상 처리 적용 콘크리트 구조물 균열 검사 기술은 기본적으로 콘크리트 구조물 표면을 촬영하여 디지털 이미지인 영상을 획득하고, 획득된 영상을 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 처리함으로써 해당 촬영 부위에 균열이 존재하는 지 여부를 판단하는 것으로, 카메라에서 획득된 촬상 정보를 명암(明暗)에 따라 명부(明部)에서 암부(暗部)로 균일 증감하는 수치를 부여하고, 이를 이진화(二進化) 처리함으로써 주로 명부인 배경과 극명하게 대비되는 암부를 검출하게 된다.Conventional computer image processing-applied concrete structure crack inspection technology including published patent No. 2003-83359 basically captures the surface of the concrete structure to obtain an image that is a digital image, and processes the obtained image by processing it using a computer algorithm. By determining whether or not cracks are present in the site, numerical values for uniformly increasing or decreasing the imaging information obtained from the camera from the light section to the dark part according to light and dark are given, and this is binarized. ) Process to detect dark areas that contrast sharply with the background, which is mainly the list.
즉, 카메라를 통하여 획득된 원시 촬상 정보의 각 픽셀(pixel)에 그레이스케일(gray scale)로 통용되는 0 내지 255의 수치를 설정하는 것으로, 최암부(最暗部)와 최명부(最明部)에 각각 0과 225를 부여함으로써 각 픽셀의 명암을 수치화한 후, 일정 기준치를 상회하는 픽셀과 하회하는 픽셀에 단일 수치를 일괄 부여하는 이진화를 실시함으로써, 예컨데 전체 픽셀의 그레이스케일 수치를 평균하여 평균치를 기준치로 설정한 후 기준치를 상회하는 픽셀에는 0을 부여하고 기준치를 하회하는 픽셀에는 1을 부여하는 방식으로 촬상 정보를 처리하는 것이다.That is, by setting a numerical value of 0 to 255 commonly used in gray scale for each pixel of the raw imaging information acquired through the camera, to the darkest part and the brightest part By quantifying the contrast of each pixel by assigning 0 and 225, respectively, by performing binarization to collectively assign a single value to pixels above and below a certain reference value, for example, the average value is averaged by grayscale values of all pixels. After setting the reference value, the imaging information is processed in such a way that 0 is assigned to a pixel above the reference value and 1 is assigned to a pixel below the reference value.
이렇듯 이진화 처리된 촬상 정보에서는 배경과 명확하게 대비되는 암부인 균열 부위가 촬영된 픽셀에는 1이 부여되고, 상대적으로 명부라 할 수 있는 비균열 부위의 표면이 촬영된 픽셀에는 0이 부여되는 바, 이를 통하여 컴퓨터가 균열의 발생 여부 및 형상을 파악할 수 있게 된다.In this binarized imaging information, 1 is assigned to a pixel where a crack portion, which is a dark part that is clearly contrasted with a background, is given, and 0 is given to a pixel where a surface of a non-cracked portion, which is a relatively bright part, is photographed. Through this, the computer can grasp whether cracks are generated or not.
한편, 이진화 처리있어 상기에서 예시한 픽셀별 부여 수치인 1과 0은 정보를 이분(二分)함에 있어서 전산 처리상 편의를 위하여 부여되는 논리값일 뿐 일반적인 그레이스케일에서 설정되는 0 내지 225의 수치와 등치되는 것은 아니며, 1과 0 대신 0과 225 등 다양한 수치가 적용될 수도 있다.On the other hand, in the binarization process, the numerical values assigned to
전술한 공개특허 제2003-83359호를 비롯한 종래의 컴퓨터 영상 처리 적용 콘크리트 구조물 균열 검사 기술을 통하여, 균열 검사의 신속성, 편의성 및 안전성을 확보할 수 있게 되었으나, 이러한 종래기술은 기본적으로, 촬상된 정보를 명부와 암부로 단순 이분하고 암부를 균열부로 간주하는 방식으로 수행되는 바, 균열부의 검출 정확도에 있어서 한계가 있을 수 밖에 없었다.Through the conventional computer image processing-applied concrete structure crack inspection technology, including the aforementioned Patent Publication No. 2003-83359, it has been possible to secure the speed, convenience, and safety of crack inspection, but such conventional technology is basically captured information. It is performed in such a way that it is simply divided into a bright part and a dark part, and the dark part is regarded as a crack part.
즉, 배경인 구조물의 비균열 표면에 비하여 명도가 낮은 함몰 부위 또는 이물질이 침착되어 주변부에 비하여 명도가 낮은 부위를 명부 배경과 대비되는 암부로 간주하여 균열 형성 부위로 검출하는 오작동이 빈발하는 것이다.That is, it is a malfunction that detects a low lightness compared to the periphery as a dark part that contrasts with the background of the light, and detects it as a crack formation site, as a recessed part or a foreign material with a low brightness compared to the non-cracked surface of the structure that is the background.
따라서, 균열이 형성되지 않고 단순히 이물질이 침착된 부위를 균열 부위로 오인하여 경보를 발생하거나 촬상 정보를 별도 저장하는 등의 불필요한 처리가 수행되어, 검사 효율성이 저하되고 전산자원이 잠식되는 문제가 초래되었다.Therefore, unnecessary processing such as generating a warning or storing image information separately by simply mistaken the place where the foreign material is deposited and not storing the image is carried out, resulting in a problem of reduced inspection efficiency and erosion of computational resources. Became.
교량 등 장대 구조물에 대한 영상 검사에 있어서의 촬상 정보는 수천매 내지 수만매의 고화질 이미지로 구성되는 바, 이들 촬상 정보의 처리에는 상당한 수준의 전산자원이 소모될 수 밖에 없으며, 특히 추후 정밀 분석에 대비하여 균열 부위의 원시 촬상 정보가 별도의 보존용 저장 장치에 수록됨을 고려할 때, 비균열 부위를 균열 부위로 오인하여 원시 촬상 정보를 수록하는 과정은 심각한 전산자원의 낭비를 유발하게 된다.The imaging information in video inspection of long structures such as bridges is composed of thousands of to tens of thousands of high-quality images. A considerable amount of computational resources are inevitably consumed in the processing of these imaging information. In contrast, considering that the raw image capturing information of the crack portion is stored in a separate storage storage device, the process of recording the raw image capturing information by mistaken the non-cracked portion as the crack portion causes a serious waste of computational resources.
한편, 종래의 컴퓨터 영상 처리 적용 콘크리트 구조물 균열 검사 기술에서는 평면정보인 촬상 영상만으로 구조물의 형상 및 균열 위치를 파악하여야 하는 바, 균열 여부에 대한 판단은 차치하더라도, 판별된 균열의 구조물상 위치를 정확하게 파악하기 어려울 뿐 아니라, 다수의 구조물에 대한 연속 검사시, 균열이 발생된 구조물을 특정하는 것조차 어려운 문제점이 있었다.On the other hand, in the conventional concrete structure crack inspection technology applied with computer image processing, it is necessary to grasp the shape of the structure and the location of the cracks only with the captured image, which is plane information. Not only was it difficult to grasp, there was also a problem that it was difficult to specify a cracked structure during continuous inspection of multiple structures.
즉, 종래기술에서는 구조물의 전체적인 형상정보가 배제된 상태에서 촬상된 개별 영상만이 제공되는 바, 구조물내 균열의 위치는 물론 해당 구조물을 특정함에 있어서 상당한 애로점이 상존하는 것이다.That is, in the prior art, only individual images captured in a state in which the overall shape information of the structure is excluded are provided, so that there are significant difficulties in specifying the structure as well as the location of cracks in the structure.
본 발명은 전술한 문제점을 감안하여, 검사 대상 구조물의 전체적인 외형 정보를 촬상 영상과 동반 제공하고, 이물질 등으로 인한 균열 부위 오판을 방지할 수 있도록 창안된 것으로, 무인 비행체인 드론(20)에 장착되어 검사 대상 구조물(10)을 지향하는 조명으로서 각기 다른 파장의 가시광을 발광하는 제1조명(41) 및 제2조명(42), 검사 대상 구조물(10)에 레이저광을 조사하여 구조물(10)의 표면형상정보를 검출하는 레이저스캐너(30), 상기 드론(20)에 장착되어 구조물(10)을 촬영하는 카메라(40), 상기 드론(20)에 장착되어 카메라(40), 제1조명(41) 및 제2조명(42)을 제어하는 제어기(45), 기억장치가 내장된 정보기기로서 상기 레이저스캐너(30) 및 제어기(45)와 연결되어 구조물(10)의 표면형상정보 및 카메라(30)로 촬영된 영상정보가 기억장치에 저장되며, 동일한 검사 지점에서 제1조명(41) 발광시 촬영된 제1영상(71)과 제2조명(42)의 발광시 촬영된 제2영상(72)을 이진화하여 제1이진영상(81) 및 제2이진영상(82)을 생성하고, 제1이진영상(81)과 제2이진영상(82)을 차분하여 차분영상(90)을 생성하는 영상처리기(50)를 포함하는 드론 및 레이저스캐너를 이용한 콘크리트 구조물 균열 검사 시스템이다.In view of the above-mentioned problems, the present invention was devised to provide the overall external information of the structure to be inspected along with the imaging image, and to prevent the miscalculation of cracks due to foreign matter, etc., mounted on the unmanned
또한, 레이저스캐너(30)가 검사 대상 구조물(10)의 표면형상정보를 검출하여 영상처리기(50)에 입력하고 영상처리기(50)의 기억장치에 표면형상정보가 수록되는 단계, 무인 비행체인 드론(20)에 장착되고 각기 다른 파장의 가시광을 발광하는 제1조명(41) 및 제2조명(42) 중 제1조명(41)이 제어기(45)에 의하여 점등되는 단계, 제1조명(41)의 발광상태에서 제어기(45)가 카메라(40)를 가동하여 구조물(10)을 촬영함으로써 제1영상(71)을 획득하고, 제어기(45)가 제1영상(71)을 영상처리기(50)로 전송하며, 영상처리기(50)가 기억장치에 제1영상(71)을 저장하는 단계, 제어기(45)에 의하여 제1조명(41)이 소등되고 제2조명(42)이 점등되는 단계, 제2조명(42)의 발광상태에서 제어기(45)가 카메라(40)를 가동하여 검사 대상 구조물(10)을 촬영함으로써 제2영상(72)을 획득하고, 제어기(45)가 제2영상(72)을 영상처리기(50)로 전송하며, 영상처리기(50)가 기억장치에 제2영상(72)을 저장하는 단계, 기억장치에 저장된 제1영상(71) 및 제2영상(72)을 영상처리기(50)가 처리하되, 전체 픽셀에 대한 명도 평균치 이하의 픽셀 및 명도 평균치 초과 픽셀에 대하여 각각 1 및 0의 논리값이 부여하여 제1영상(71) 및 제2영상(72)에서 각각 제1이진영상(81) 및 제2이진영상(82)을 생성하는 단계, 영상처리기(50)가 상기 제1이진영상(81) 및 제2이진영상(82)의 픽셀별 논리값을 논리곱 방식으로 연산하여 차분영상(90)을 생성하는 단계를 포함하는 드론 및 레이저스캐너를 이용한 콘크리트 구조물 균열 검사 방법이다.In addition, the
본 발명을 통하여, 이물질을 균열로 오판하는 종래의 컴퓨터 영상 처리 기반 균열 검사의 문제점을 해결할 수 있으며, 이로써 컴퓨터 영상 처리 기반 콘크리트 구조물 균열 검사의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있다.Through the present invention, it is possible to solve the problem of the conventional computer image processing-based crack inspection to misinterpret the foreign material as a crack, thereby dramatically improving the accuracy of crack inspection based on computer image processing.
특히, 균열 판별을 위한 촬상 영상정보와 동반하여 레이저스캔을 통하여 획득된 주조물의 표면형상정보를 제공함으로써, 검사 대상 구조물을 용이하게 특정할 수 있다.In particular, it is possible to easily specify the structure to be inspected by providing the surface shape information of the casting obtained through laser scanning along with the captured image information for crack identification.
또한, 균열 부위 오판으로 인한 불필요한 전산자원 낭비를 방지함으로써 영상 처리 기반 콘크리트 구조물 균열 검사의 효율성 역시 제고할 수 있다.In addition, it is possible to improve the efficiency of crack inspection of concrete structures based on image processing by preventing unnecessary waste of computational resources due to miscalculation of cracks.
도 1은 본 발명의 수행 상황 설명도
도 2는 본 발명이 적용된 교량 구조물 균열 검사 상황 설명도
도 3은 본 발명의 시스템 블록도
도 4는 본 발명의 구성요소간 통신 방식 설명도
도 5는 본 발명의 단계별 영상 예시도1 is an explanatory diagram of the performance of the present invention
2 is an explanatory diagram of the crack inspection situation of the bridge structure to which the present invention is applied.
3 is a system block diagram of the present invention
4 is an explanatory diagram of communication methods between components of the present invention;
5 is an example of a step-by-step image of the present invention
이하, 본 발명에 따른 드론 및 레이저스캐너를 이용한 콘크리트 구조물 균열 검사 시스템 및 방법의 바람직한 실시예들을 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of a crack inspection system and method for a concrete structure using a drone and a laser scanner according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
이하에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야할 것이다.The terms or words used below should not be interpreted as being limited to ordinary or dictionary meanings, and based on the principle that the inventor can appropriately define the concept of terms to explain his or her invention in the best way. It should be interpreted as meanings and concepts consistent with the technical spirit of the present invention.
본 발명에 따른 영상 처리를 이용한 콘크리트 구조물 균열 검사 시스템은 각종 건물 및 교량 등의 콘크리트 구조물(10)에 균열(C)이 발행하였는지를 검사하기 위한 것으로서, 도 1에서와 같이, 검사 대상 구조물(10) 주변에 설치되어 구조물(10)에 레이저광을 조사함으로써 구조물(10)의 표면형상정보를 추출하는 레이저스캐너(30)와, 검사 대상 구조물(10) 주위를 비행하는 무인 비행체인 드론(20)과, 이들 드론(20) 및 레이저스캐너(30)로부터 각각 영상정보 및 구조물의 표면형상정보를 전송받는 영상처리기(50) 등으로 구성된다.The concrete structure crack inspection system using image processing according to the present invention is for inspecting whether a crack (C) is issued to a
본 발명에 있어서 레이저스캐너(30)를 통하여 취득되는 구조물(10)의 표면형상정보는 레이저스캐너(30)에서 조사된 레이저광이 구조물(10) 표면에서 반사됨에 따라 이를 통하여 레이저스캐너(30)가 구조물(10) 표면의 3차원 좌표를 추출함으로써 수립되는 것으로, 후술할 카메라(40) 획득 영상정보와 동반하여 영상처리기(50)의 기억장치에 수록되는데, 동시간대 수록된 정보를 동일 구조물(10)에 대한 영상정보 및 표면형상정보로서 취급하게 된다.In the present invention, the surface shape information of the
따라서, 본 발명 적용 시스템의 사용자는 동시간대 수록된 영상정보 및 표면형상정보를 확인함으로써, 영상정보를 통한 균열 검사에 있어서, 해당 영상정보에 대응되는 구조물 또는 구조물상 검사 지점을 표면형상정보를 통하여 용이하게 특정할 수 있게 된다.Therefore, the user of the application system of the present invention can check the image information and the surface shape information recorded at the same time, so that in the crack inspection through the image information, the structure or the inspection point on the structure corresponding to the image information is easily available through the surface shape information. Can be specified.
한편, 본 발영에 있어서 균열 발생 여부에 대한 실질적인 판별은 카메라(40)에 의하여 취득된 영상정보의 처리를 통하여 수행되는 것으로, 도 2에서와 같이, 검사 대상 구조물(10) 주위를 비행하는 무인 비행체인 드론(20)에 탑재된 카메라(40)에 의하여 구조물(10) 표면을 촬영한 영상이 획득된다.On the other hand, the actual discrimination as to whether or not a crack occurs in the present launch is performed through the processing of image information acquired by the
또한, 본 발명에서는 카메라(40)와 연결되어 선택적으로 동조(同調)되는 제1조명(41) 및 제2조명(42)이 구성되며, 이 밖에도 도 3 및 도 4에서와 같이, 카메라(40), 제1조명(41) 및 제2조명(42)과 연결된 제어기(45)와, 제어기(45)와 영상처리기(50) 등이 구성된다.In addition, in the present invention, the
본 발명에 있어서 카메라(40), 제1조명(41) 및 제2조명(42)과 연결된 제어기(45)는 카메라(40), 제1조명(41) 및 제2조명(42)를 제어함과 동시에, 영상처리기(50)와의 무선통신 역시 수행하는 것으로, 이들 제어기(45) 및 영상처리기(50)에는 동일한 통신규약을 만족하는 무선통신모듈이 탑재된다.In the present invention, the controller 45 connected to the
즉, 도 4에서와 같이, 전술한 레이저스캐너(30)와 영상처리기(50)가 유선 연결되는 반면, 드론(20)에 탑재되는 제어기(45)와 영상처리기(50)는 무선 연결되는 것으로, 이로써 지상에 설치되는 레이저스캐너(30)에서 생성되는 구조물(10)이 표면형상정보는 유선 통신을 통하여 영상처리기(50)로 입력되는 반면, 비행체인 드론(20)의 제어기(45)에서 송출되는 영상정보는 무선 통신을 통하여 영상처리기(50)로 전송된다.That is, as shown in FIG. 4, the above-described
도 2에서와 같이, 상기 제1조명(41) 및 제2조명(42)은 카메라(40)와 동일한 방향을 지향하도록 설치되어 피사체인 교량 등의 구조물(10) 표면에 조명을 비추게 되는데, 이들 제1조명(41)과 제2조명(42)은 각기 다른 파장의 가시광을 조사하도록 구성된다.As shown in FIG. 2, the first and
예컨데, 제1조명(41)은 적색 계통 파장의 가시광을 발광하고 제2조명(42)은 황색 계통 파장의 가시광을 발광하는 방식이 적용될 수 있으며, 이들 제1조명(41) 및 제2조명(42)은 동시에 점등되지 않고 교호(交互)로 점등되어, 피사체인 구조물(10)에 서로 다른 파장의 조명이 동시에 조사되지는 않는다.For example, a method in which the
전술한 바와 같이, 제1조명(41) 및 제2조명(42)에서 각기 발광되는 가시광은 서로 다른 파장 즉, 색상을 가지는데, 이들 서로 다른 색상은 가급적 명확하게 구분되는 계열의 색상인 것이 바람직하며, 이하에서는 설명의 편의 및 이해의 용이를 위하여 앞서 예시한 바와 같이 제1조명(41) 및 제2조명(42)이 각각 적색광 및 황색광을 발광하는 경우를 적용한다.As described above, the visible light emitted from the
이러한 본 발명은 구조물(10)의 어느 한 검사 지점에 드론(20)이 일시 정지 즉, 호버링(hovering)하는 상태 또는 저속 비행하는 상태에서 검사원으로부터 검사 시작 명령을 입력받으면 제어기(45)가 첫째, 제1조명(41)을 점등한 후 둘째, 카메라(40)를 작동시켜 조명이 조사된 피사체인 구조물(10)에 대한 원시 촬상 정보인 제1영상(71)을 획득하고, 이 제1영상(71)을 영상처리기(50)로 무선 전송하며, 셋째 제1조명(41)을 소등한다.In the present invention, when the
검사원의 검사 시작 명령은 제어기(45)와 연결된 무선 조종기 등의 조작을 통하여 입력될 수 있으며, 전송된 제1영상(71)은 영상처리기(50)의 기억장치에 저장된다.The inspection start command of the inspector may be input through an operation of a wireless remote controller connected to the controller 45, and the transmitted
이렇듯, 제1영상(71)의 영상처리기(50) 기억장치 저장 및 제1조명(41)의 소등이 완료된 직후, 동일한 지점에서 동일한 과정이 제2조명(42)에 대하여도 수행된다.As such, immediately after the storage of the
즉, 제어기(45)가 첫째, 제2조명(42)을 점등한 후 둘째, 카메라(40)를 작동시켜 조명이 조사된 피사체인 구조물(10)에 대한 원시 촬상 정보인 제2영상(72)을 획득하고, 영상처리기(50)로 무선 전송하며, 셋째 제2조명(42)을 소등하는 것이다.That is, the controller 45 first, after the
이로써 영상처리기(50)는 제1조명(41)의 적색광 조명하에서의 영상인 제1영상(71)과, 제2조명(42)의 황색광 조명하에서의 영상인 제2영상(72)을 검사 대상 구조물(10)상 동일한 촬영 영역에 대하여 확보할 수 있다.In this way, the
전술한 과정은 제1조명(41) 및 제2조명(42)이 순차로 점등 및 소등되고 2회의 카메라(40) 촬영이 수행되는 등 다수의 단계로 구성되어 있으나, 이러한 일련의 절차는 제어기(45)에 의하여 전기적으로 자동 제어되는 카메라(40)와 제1조명(41) 및 제2조명(42)에 의하여 수행될 뿐 아니라, 피제어체인 카메라(40) 역시 광학기기로서 순간적인 작동이 가능한 바, 검사원이 체감하지 못할 정도의 단시간에 일괄 수행될 수 있다.Although the above-described process is composed of a number of steps, such as the first and
특히, 상기와 같은 일련의 절차는 수십분의 일초 내외의 순간적인 시간내 완료될 수도 있는 바, 장시간이 호버링이 요구되지는 않으며, 정지 비행이 아닌 저속 비행상태에서도 무리 없이 수행될 수 있다.In particular, the above-described series of procedures may be completed within a momentary time of about a few tenths of a second, so long time hovering is not required, and can be performed smoothly even in a low-speed flight state, not a stationary flight.
이렇듯, 제2영상(72)의 저장 및 제2조명(42)의 소등이 완료되어 단일 지점에 대한 촬영이 완료되면 검사원은 드론(20)을 다음 검사 지점으로 이동시킨 후 전술한 과정을 반복하게 되며, 이러한 과정이 전체 검사 구간에 대하여 소정 간격으로 즉, 누락 부위가 발생되지 않고 전체 검사 구간에 대한 제1영상(71) 및 제2영상(72)이 확보될 수 있도록 반복 수행된다.As such, when the storage of the
한편, 영상처리기(50)는 자신의 기억장치에 저장된 검사 지점별 제1영상(71) 및 제2영상(72)을 처리하는 것으로, 소정의 영상 처리 프로그램이 탑재된 데스크탑 컴퓨터 또는 랩탑 컴퓨터 등의 컴퓨터로 구성될 수 있으며, 전술한 바와 같이 제어기(45)와의 무선통신을 수행하는 무선모듈이 탑재된다.Meanwhile, the
즉, 본 발명에 있어서의 영상처리기(50)는 영상정보에 대한 전산 처리를 수행하는 프로그램이 탑재된 컴퓨터로서, 드론(20)의 제어기(45)와 무선통신을 수행하고, 레이저스캐너(30)와 유선 연결되어 정보를 수집하는 것이다.That is, the
본 발명의 영상처리기(50)에서 수행되는 전산 영상 처리는 이진화 처리를 포함하며, 이진화 처리는 전체 검사 지점별로 획득된 제1영상(71) 및 제2영상(72)에 대하여 수행되는데, 각 검사 지점별로 획득된 다수의 제1영상(71) 및 제2영상(72)에 대하여 기본적으로 동일한 기법의 이진화가 수행되는 바, 이하에서는 어느 한 검사 지점에서 획득된 제1영상(71) 및 제2영상(72)의 처리에 대하여만 설명한다.Computational image processing performed in the
또한 용이한 이해를 위하여 도 5에서와 같이, 옅은 회색의 콘크리트 구조물(10)에 붉은 색조의 진흙 이물질(F) 및 균열(C)이 형성된 경우를 예로하여 이후의 처리를 설명한다.In addition, for easy understanding, the subsequent processing will be described by taking the case where a mud foreign matter F and a crack C of red color are formed on the light gray
이진화(二進化) 처리를 위하여 영상처리기(50)는 우선 제1조명(41)의 발광시 촬영된 제1영상(71)의 전체 픽셀에 대한 명도 평균치를 산출한다.For binarization, the
제1영상(71)은 복수의 픽셀을 포함하고 각 픽셀에는 제1조명(41)에서 발광된 가시광이 피사체인 구조물(10) 표면에서 반사된 광선에 의한 명도 정보가 부여되는데, 영상처리기(50)는 모든 픽셀의 명도 정보를 합산한 후 이를 픽셀의 수로 나누어 제1영상(71)의 명도 평균치를 산출한다.The
전술한 바와 같이 제1조명(41)은 적색광을 발광하므로 백색에 가까운 옅은 회색조의 콘크리트 구조물(10) 표면은 물론 붉은 색조의 진흙 이물질(F)에서도 제1조명(41)의 가시광이 다량 반사되는 반면, 콘크리트 구조물(10)의 균열(C) 부위에서는 균열(C) 내부로 조사된 광선이 반사되지 않으므로 암부를 형성하게 된다.As described above, since the
따라서 제1영상(71)의 명도 평균치는 옅은 회색의 콘크리트 구조물(10) 표면의 픽셀과 진흙 이물질(F) 부분의 픽셀의 명도 정보보다는 작고 즉, 어둡고, 균열(C) 부위 픽셀의 명도 정보보다는 크게 즉, 밝게 된다.Therefore, the average brightness value of the
영상처리기(50)는 위와 동일한 방식으로 제2조명(42)의 발광시 촬영된 제2영상(72) 역시 처리하게 되는데, 제2조명(42)은 황색광을 발광하는 바, 옅은 회색의 콘크리트 구조물(10) 표면에서는 다량의 반사광이 형성되는 반면, 진흙 이물질(F) 부위 및 균열(C) 부위에서는 반사광 형성이 저조하게 된다.The
따라서 제2영상(72)의 명도 평균치는 옅은 회색의 콘크리트 구조물(10) 표면 픽셀의 명도 정보보다는 작고 즉, 어둡고, 진흙 이물질(F) 부분의 픽셀과 균열(C) 부위 픽셀의 명도 정보보다는 크게 즉, 밝게 된다.Therefore, the average brightness value of the
결국, 제1조명(41)의 적색광 발광시 촬영된 제1영상(71)과, 제2조명(42)의 황색광 발광시 촬영된 제2영상(72)에 있어서, 균열(C) 부위는 제1영상(71) 및 제2영상(72) 공히 암부로 감지되나 이물질(F) 부위는 제1영상(71)에서는 명부로 감지되는 반면 제2영상(72)에서는 암부로 감지되는 것이며, 이러한 점에서 착안하여 제1영상(71) 및 제2영상(72) 공히 암부로 감지되는 부분에 한하여 이를 균열(C)로 파악하고, 제1영상(71) 또는 제2영상(72) 어느 하나에서만 암부로 감지되는 부분은 이물질(F)로 간주하는 것이다.As a result, in the
전술한 과정을 전산 처리상 수행되는 논리 연산 관점에서 설명하면, 명도 평균치의 산출 후 영상처리기(50)는 기준치인 명도 평균치 이하의 명도 정보가 부여된 픽셀에는 논리값으로 1을 부여하여 암부로 처리하고, 명도 평균치를 초과하는 명도 정보가 부여된 픽셀에는 논리값으로 0을 부여하여 명부로 처리한다.When the above-described process is explained in terms of logical operations performed in computational processing, after calculating the brightness average value, the
따라서 제1영상(71)에서는 콘트리트 구조물(10) 부분 및 진흙 이물질(F) 부분의 픽셀들에 0의 논리값이 부여되어 명부로 처리되고 균열(C) 부분의 픽셀에 한하여 1의 논리값이 부여되어 암부로 처리되며, 제2영상(72)에서는 구조물(10) 부분의 픽셀들에는 0의 논리값이 부여되어 명부로 처리되나 이물질(F) 부분 및 균열(C) 부분의 픽셀들에는 1의 논리값이 부여되어 암부로 처리된다.Therefore, in the
이와 같이 제1영상(71) 및 제2영상(72)이 이진화 처리되어 생성된 제1이진영상(81) 및 제2이진영상(82)이 도 5에 예시되어 있다.The first
이진화 처리가 완료되면, 영상처리기(50)는 차분 처리를 수행하여 차분영상(90)을 생성한다.When the binarization process is completed, the
차분 처리에서는 제1이진영상(81)의 픽셀별 논리값과 제2이진영상(82)의 픽셀별 논리값을 논리곱(∧) 방식 즉, 두 논리값이 동일하면 그 논리값이 유지되고, 상이하면 논리값으로 0이 부여되는 방식으로 연산하여 차분영상(90)을 생성한다.In the difference processing, a logical value for each pixel of the first
따라서 차분 처리가 이루어지고 나면, 제1이진영상(81)의 콘크리트 구조물(10) 부분과 제2이진영상(82)의 콘크리트 구조물(10) 부분에서는 논리곱 연산인 0∧0=0에 의하여 0의 논리값이 유지되고, 제1이진영상(81)의 이물질(F) 부분과 제2이진영상(82)의 이물질(F) 부분에서는 논리곱 연산인 0∧1=0에 의하여 0의 논리값이 부여되며, 제1이진영상(81)의 균열(C) 부분과 제2이진영상(82)의 균열(C) 부분에서는 논리곱 연산인 1∧1=1에 의하여 1의 논리값이 유지된다.Therefore, after the difference processing is performed, the
결국, 전술한 이진화 및 차분 처리를 거쳐 최종 생성되는 차분영상(90)에는 도 5에 도시된 바와 같이, 균열(C) 부분만이 표시될 뿐, 이물질(F) 부분은 표시되지 않게 된다.As a result, as shown in FIG. 5, only the crack (C) portion is displayed on the
한편, 영상처리기(50)는 차분영상(90)을 영상처리기(50)내 저장매체에 별도로 저장하거나 차분영상(90)에서 균열(C) 부분 발생시 경고음을 출력하는 등의 처리를 추가 수행할 수 있다.Meanwhile, the
앞서 소개한 종래기술에서는 이물질(F) 부분 또는 이물질(F)과 구조물(10)간 경계 부분 등이 균열(C)로 오인될 수 있으나, 본 발명에서는 이물질(F) 부분은 무시되고 균열(C) 부분만이 분명하게 구분될 수 있는 바, 본 발명을 통하여 컴퓨터 영상 처리를 이용한 균열(C) 검사의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있다.In the prior art introduced above, the foreign material (F) part or the boundary between the foreign material (F) and the
이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의하여 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 당업자에 의하여 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 청구범위의 균등범위 내에서 다양하게 수정 및 변형될 수 있고, 상술한 실시예들이 다양하게 조합될 수 있음은 물론이다.As described above, although the present invention has been described by limited embodiments and drawings, the present invention is not limited by this, and the technical idea of the present invention and the following will be described by those skilled in the art to which the present invention pertains. Of course, various modifications and variations can be made within the scope of the claims to be described, and the above-described embodiments can be variously combined.
10 : 구조물
20 : 드론
30 : 레이저스캐너
40 : 카메라
41 : 제1조명
42 : 제2조명
45 : 제어기
50 : 영상처리기
71 : 제1영상
72 : 제2영상
81 : 제1이진영상
82 : 제2이진영상
90 : 차분영상10: structure
20: drone
30: laser scanner
40: camera
41:
42: Article 2
45: controller
50: image processor
71: first video
72: second video
81: first binary image
82: second binary image
90: difference video
Claims (2)
검사 대상 구조물(10)에 레이저광을 조사하여 구조물(10)의 표면형상정보를 검출하는 레이저스캐너(30);
상기 드론(20)에 장착되어 구조물(10)을 촬영하는 카메라(40);
상기 드론(20)에 장착되어 카메라(40), 제1조명(41) 및 제2조명(42)을 제어하는 제어기(45);
기억장치가 내장된 정보기기로서 상기 레이저스캐너(30) 및 제어기(45)와 연결되어 구조물(10)의 표면형상정보 및 카메라(30)로 촬영된 영상정보가 기억장치에 저장되며, 동일한 검사 지점에서 제1조명(41) 발광시 촬영된 제1영상(71)과 제2조명(42)의 발광시 촬영된 제2영상(72)을 이진화하여 제1이진영상(81) 및 제2이진영상(82)을 생성하고, 제1이진영상(81)과 제2이진영상(82)을 차분하여 차분영상(90)을 생성하는 영상처리기(50)를 포함하는 드론 및 레이저스캐너를 이용한 콘크리트 구조물 균열 검사 시스템.
A first light 41 and a second light 42 that are mounted on the drone 20 which is an unmanned aerial vehicle and which emit visible light of different wavelengths as illumination directed to the structure 10 to be inspected;
A laser scanner 30 that detects surface shape information of the structure 10 by irradiating laser light to the structure 10 to be inspected;
A camera 40 mounted on the drone 20 to photograph the structure 10;
A controller 45 mounted on the drone 20 to control the camera 40, the first lighting 41 and the second lighting 42;
As an information device with a built-in storage device, it is connected to the laser scanner 30 and the controller 45, and the surface shape information of the structure 10 and the image information captured by the camera 30 are stored in the storage device, and the same inspection point The first binary image 81 and the second binary image by binarizing the first image 71 captured when the first light 41 emits light and the second image 72 captured when the second light 42 emits light Cracking the concrete structure using drones and laser scanners, including an image processor 50 that generates 82 and differentiates the first binary image 81 and the second binary image 82 to generate a differential image 90 Inspection system.
무인 비행체인 드론(20)에 장착되고 각기 다른 파장의 가시광을 발광하는 제1조명(41) 및 제2조명(42) 중 제1조명(41)이 제어기(45)에 의하여 점등되는 단계;
제1조명(41)의 발광상태에서 제어기(45)가 카메라(40)를 가동하여 구조물(10)을 촬영함으로써 제1영상(71)을 획득하고, 제어기(45)가 제1영상(71)을 영상처리기(50)로 전송하며, 영상처리기(50)가 기억장치에 제1영상(71)을 저장하는 단계;
제어기(45)에 의하여 제1조명(41)이 소등되고 제2조명(42)이 점등되는 단계;
제2조명(42)의 발광상태에서 제어기(45)가 카메라(40)를 가동하여 검사 대상 구조물(10)을 촬영함으로써 제2영상(72)을 획득하고, 제어기(45)가 제2영상(72)을 영상처리기(50)로 전송하며, 영상처리기(50)가 기억장치에 제2영상(72)을 저장하는 단계;
기억장치에 저장된 제1영상(71) 및 제2영상(72)을 영상처리기(50)가 처리하되, 전체 픽셀에 대한 명도 평균치 이하의 픽셀 및 명도 평균치 초과 픽셀에 대하여 각각 1 및 0의 논리값이 부여하여 제1영상(71) 및 제2영상(72)에서 각각 제1이진영상(81) 및 제2이진영상(82)을 생성하는 단계;
영상처리기(50)가 상기 제1이진영상(81) 및 제2이진영상(82)의 픽셀별 논리값을 논리곱 방식으로 연산하여 차분영상(90)을 생성하는 단계를 포함하는 드론 및 레이저스캐너를 이용한 콘크리트 구조물 균열 검사 방법.The laser scanner 30 detects the surface shape information of the structure 10 to be inspected and inputs it to the image processor 50, and the surface shape information is stored in the storage device of the image processor 50:
A step in which the first light 41 of the first light 41 and the second light 42 that is mounted on the unmanned air vehicle drone 20 and emits visible light of different wavelengths is turned on by the controller 45;
In the light-emitting state of the first light 41, the controller 45 operates the camera 40 to photograph the structure 10 to obtain the first image 71, and the controller 45 obtains the first image 71 Transmitting to the image processor 50, the image processor 50 storing the first image 71 in the storage device;
A step in which the first light 41 is turned off and the second light 42 is lit by the controller 45;
In the light emission state of the second lighting 42, the controller 45 operates the camera 40 to photograph the structure 10 to be inspected, thereby obtaining the second image 72, and the controller 45 generates the second image ( 72) is transmitted to the image processor 50, and the image processor 50 stores the second image 72 in the storage device;
The image processor 50 processes the first image 71 and the second image 72 stored in the storage device, but logical values of 1 and 0 for pixels below the brightness average value for all pixels and pixels exceeding the brightness average value, respectively. Generating the first binary image 81 and the second binary image 82 from the first image 71 and the second image 72, respectively, by giving this;
A drone and a laser scanner comprising an image processor 50 generating a differential image 90 by calculating logical values of each pixel of the first binary image 81 and the second binary image 82 in a logical multiplication method Concrete structure crack inspection method using.
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102346438B1 (en) * | 2020-09-29 | 2022-01-03 | 주식회사 승화기술정책연구소 | Image processing based concrete railroad track inspection apparatus and concrete railroad track inspection method using the same |
KR102348290B1 (en) * | 2020-07-21 | 2022-01-10 | 한국철도기술연구원 | Crack detection system and control method using drones |
KR20220062769A (en) * | 2020-11-09 | 2022-05-17 | 김덕호 | Method and appratus for measuring displacement of dam slope |
CN114812398A (en) * | 2022-04-10 | 2022-07-29 | 同济大学 | High-precision real-time crack detection platform based on unmanned aerial vehicle |
KR102556878B1 (en) * | 2022-10-19 | 2023-07-18 | (주)다음기술단 | Concrete facility maintenance system that performs condition evaluation using drones based on autonomous flight in shaded areas |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015034428A (en) * | 2013-08-09 | 2015-02-19 | 一般財団法人土木研究センター | System and method for checking state of damage to bridge, and aerial movement apparatus |
KR20160125590A (en) * | 2015-04-21 | 2016-11-01 | 순천대학교 산학협력단 | A construction safety inspection method based on vision using small unmanned aerial vehicles |
JP2016218010A (en) * | 2015-05-26 | 2016-12-22 | 株式会社リコー | Flight type inspection device |
CN108287164A (en) * | 2017-12-23 | 2018-07-17 | 深圳天眼激光科技有限公司 | A kind of flaw detection system |
-
2019
- 2019-05-02 KR KR1020190051857A patent/KR102100496B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015034428A (en) * | 2013-08-09 | 2015-02-19 | 一般財団法人土木研究センター | System and method for checking state of damage to bridge, and aerial movement apparatus |
KR20160125590A (en) * | 2015-04-21 | 2016-11-01 | 순천대학교 산학협력단 | A construction safety inspection method based on vision using small unmanned aerial vehicles |
JP2016218010A (en) * | 2015-05-26 | 2016-12-22 | 株式会社リコー | Flight type inspection device |
CN108287164A (en) * | 2017-12-23 | 2018-07-17 | 深圳天眼激光科技有限公司 | A kind of flaw detection system |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102348290B1 (en) * | 2020-07-21 | 2022-01-10 | 한국철도기술연구원 | Crack detection system and control method using drones |
KR102346438B1 (en) * | 2020-09-29 | 2022-01-03 | 주식회사 승화기술정책연구소 | Image processing based concrete railroad track inspection apparatus and concrete railroad track inspection method using the same |
KR20220062769A (en) * | 2020-11-09 | 2022-05-17 | 김덕호 | Method and appratus for measuring displacement of dam slope |
KR102508164B1 (en) * | 2020-11-09 | 2023-03-10 | 김덕호 | Method and appratus for measuring displacement of dam slope |
CN114812398A (en) * | 2022-04-10 | 2022-07-29 | 同济大学 | High-precision real-time crack detection platform based on unmanned aerial vehicle |
CN114812398B (en) * | 2022-04-10 | 2023-10-03 | 同济大学 | High-precision real-time crack detection platform based on unmanned aerial vehicle |
KR102556878B1 (en) * | 2022-10-19 | 2023-07-18 | (주)다음기술단 | Concrete facility maintenance system that performs condition evaluation using drones based on autonomous flight in shaded areas |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |