KR20080078167A - Detection apparatus and method for the installations in the tunnel from the laser scanning data, and tunnel management system and method using its - Google Patents

Detection apparatus and method for the installations in the tunnel from the laser scanning data, and tunnel management system and method using its Download PDF

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KR20080078167A
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Abstract

A detection apparatus and method for installations in a tunnel using laser scanning data, and a tunnel management system and a method thereby are provided to perform maintenance by obtaining 3D position data using a scanner. A detection apparatus(20) for installations in a tunnel using laser scanning data includes a first divider(21), a second divider(22), and a third divider(23). The first divider divides concrete lining and the installations in scanning data in a profile photographed in a profile type by a laser scanner according to distribution of reflection intensity. The second divider separates and removes the installations using optical properties of the reflection intensity and geometrical properties of positions of installations. The third divider separates remnant installations and/or damaged portion.

Description

레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 장치 및 그 방법과 그를 이용한 터널 관리 시스템 및 그 방법{Detection apparatus and method for the installations in the tunnel from the laser scanning data, and tunnel management system and method using its}Facilities apparatus and method for the installations in the tunnel from the laser scanning data, and tunnel management system and method using its}

도 1a 및 1b 는 영상장비를 이용한 터널 스캐너 및 영상 스캐너 측정 결과를 보여주는 설명도, 1A and 1B are explanatory diagrams showing a tunnel scanner and an image scanner measurement result using an imaging apparatus;

도 2 는 본 발명에 따른 시설물 검측 장치 및 그를 이용한 터널 관리 시스템의 일실시예 구성도, 2 is a configuration diagram of an embodiment of a facility detecting apparatus and a tunnel management system using the same according to the present invention;

도 3 은 본 발명에 따른 시설물 검측 방법 및 그를 이용한 터널 관리 방법에 대한 일실시예 흐름도,3 is a flow chart of an embodiment of a facility detection method and a tunnel management method using the same according to the present invention;

도 4a 및 4b 는 터널 천정부 및 측부를 보여주는 설명도, 4a and 4b are explanatory views showing the tunnel ceiling and the side;

도 5 는 레이저 스캐너를 이용한 터널 스캐닝 결과를 보여주는 일실시예 설명도, 5 is an exemplary explanatory diagram showing a tunnel scanning result using a laser scanner;

도 6 은 본 발명에 이용되는 터널내 시설물과 라이닝의 반사강도 특성을 보여주는 일실시예 설명도, FIG. 6 is an exemplary explanatory diagram showing reflection strength characteristics of a tunnel facility and linings used in the present invention; FIG.

도 7a 는 본 발명에 이용되는 X축과 Y축 좌표의 높은 상관관계를 보이는 터 널 라이닝 구간을 보여주는 일실시예 설명도, FIG. 7A is an exemplary explanatory diagram showing a tunnel lining section showing a high correlation between X-axis and Y-axis coordinates used in the present invention; FIG.

도 7b 는 본 발명에 이용되는 X축과 Y축 좌표의 낮은 상관관계를 보이는 시설물이 존재하는 구간을 보여주는 일실시예 설명도, FIG. 7B is an exemplary explanatory diagram showing a section in which a facility having a low correlation between the X-axis and the Y-axis coordinates used in the present invention exists; FIG.

도 8a 및 8b 는 본 발명에 이용되는 시설물이 포함된 구간과 X축 좌표 및 반사강도 그래프를 보여주는 일실시예 설명도, 8A and 8B are diagrams illustrating an example of a section including a facility used in the present invention, an X-axis coordinate, and a reflection intensity graph;

도 9 는 본 발명에 이용되는 반사강도와 기하학적 특성을 활용한 시설물 분리 과정을 보여주는 일실시예 설명도, 9 is an exemplary explanatory diagram showing a process of separating facilities utilizing reflection strength and geometric characteristics used in the present invention;

도 10 은 본 발명에 이용되는 시설물 분리를 위한 법선방향 거리 측정 과정을 보여주는 일실시예 설명도,10 is an exemplary explanatory diagram showing a normal distance measuring process for separating facilities used in the present invention;

도 11 은 본 발명에 따라 터널내 콘크리트 라이닝과 시설물의 분리 결과를 보여주는 일실시예 설명도이다. 11 is an exemplary explanatory view showing a result of the separation of the concrete lining and facilities in the tunnel according to the present invention.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호 설명* Explanation of symbols on the main parts of the drawing

10 : 3차원 레이저 스캐너 20 : 시설물 검측부10: 3D laser scanner 20: facility detection unit

21~23 : 분리부 30 : 유지관리부21 ~ 23: Separation part 30: Maintenance part

본 발명은 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 장치 및 그 방법과 그를 이용한 터널 관리 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 3차원 레이저 스캐너를 활용하여 특히 터널 내부 등을 스캐닝한 후, 스캐닝 데이터로부터 터널내 콘크리트 라이닝 부분과 터널내 부착된 시설물(전차선로, 레일, 파이프라인 등)을 분리하고, 이렇게 분리된 데이터를 이용하여 터널내 시설물의 상태변화 및 유지보수 여부를 결정할 수 있는, 시설물 검측 장치 및 그 방법과, 그를 이용한 터널 관리 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus for detecting facilities using laser scanning data, a method thereof, a tunnel management system using the same, and a method thereof. More specifically, after scanning a inside of a tunnel using a three-dimensional laser scanner, Facility detecting device that can separate concrete lining part in tunnel and facilities attached to tunnel (train line, rail, pipeline, etc.) and determine the status change and maintenance of facilities in tunnel using this separated data And a method, a tunnel management system using the same, and a method thereof.

시설물의 안전성을 위한 유지관리는 시간과 인력에 따라 경비가 상당히 소모되는 작업이다. 현재, 시간이 경과함에 따라 주변의 시설물에 나타나는 외관의 손상과 같은 물리적 변화를 미리 감지하고 상태를 보존 및 보완하는데 많은 인력과 경비가 소모되고 있다. 특히, 인력에 의한 육안 검사에 의해 이루어지는 터널과 같은 시설물 관리에는 많은 시간과 경비가 요구되고 있으며, 데이터의 보관이나 저장 등에 어려움이 많다. Maintenance for the safety of the facility is a costly operation, depending on time and personnel. Currently, over time, a lot of manpower and expense are consumed to detect physical changes such as damage to the appearance of surrounding facilities in advance and to preserve and supplement the condition. In particular, a lot of time and expense are required to manage facilities such as tunnels, which are made by visual inspection by human resources, and there are many difficulties in storing or storing data.

이러한 비효율적인 관리 방법을 보완하기 위하여 최근 빠르게 발전하는 기술을 도입 및 활용하여 시설물을 보다 효율적이고 객관적인 방법으로 유지관리하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 과학기술의 발달에 힘입어 시설물 계측 방법이 다양화되고 있다. In order to supplement this inefficient management method, efforts to maintain and maintain facilities in a more efficient and objective way by adopting and utilizing a rapidly developing technology in recent years. Thanks to the development of science and technology, methods for measuring facilities are diversifying.

시설물 유지관리에 있어서 활용되고 있는 과학기술 방법의 일예로, 고가의 고성능 카메라가 필요한 광학적 영상을 이용하는 방법(터널 스캐닝에 대한 종래기술의 일예로, 영상을 활용한 방법)이 있다. As an example of scientific and technological methods used in facility maintenance, there is a method of using an optical image that requires an expensive high-performance camera (an example of the prior art for tunnel scanning, a method using an image).

종래기술에 따라, 영상장비를 이용한 터널 스캐너 및 영상 스캐너 측정결과 가 도 1a 및 도 1b에 도시되었다. According to the prior art, the tunnel scanner and the image scanner measurement results using the imaging equipment is shown in Figures 1a and 1b.

영상촬영에 의한 종래의 터널 스캐닝 방법은, 도 1a에 도시된 바와 같이 터널의 크기 및 형상에 적합한 조명 설비를 설치하여 일정한 속도로 터널 라이닝 벽면을 라인 카메라나 비디오 카메라로 촬영하는 형식을 띠고 있다. In the conventional tunnel scanning method by image capturing, the tunnel lining wall surface is photographed by a line camera or a video camera at a constant speed by installing a lighting apparatus suitable for the size and shape of the tunnel as shown in FIG. 1A.

하지만, 영상을 활용한 터널 스캐너의 경우에는 조명의 설치 등 사전작업(도 1a 참조)이 요구되고, 영상 스캐너의 촬영결과물은 2차원 영상으로 표현(도 1b 참조)되므로 터널 라이닝 상에 발생하는 크랙에 대한 검측 등에는 활용성이 높을 수 있으나, 터널내 시설물의 유지관리 및 터널내공의 변화양상에 대한 추적 등에는 한계가 있다. However, in the case of a tunnel scanner using an image, a preliminary work (see FIG. 1A) such as installation of lighting is required, and the photographing result of the image scanner is represented as a two-dimensional image (see FIG. Although it may be highly useful for the detection and detection of tunnels, there are limitations in the maintenance of facilities in tunnels and tracking changes in tunnels.

한편, 시설물 유지관리에 있어서 활용되고 있는 과학기술 방법의 다른 예로서, 영상처리 기술 이외의 방법으로, 레이저 스캐닝 방법이 도입되고 있다. On the other hand, as another example of the scientific and technological method utilized in facility maintenance, the laser scanning method is introduced by methods other than image processing technology.

영상처리 기술 이외의 방법으로 최근에 레이저 스캐닝 방법이 도입되고 있다. Recently, laser scanning has been introduced as a method other than an image processing technology.

레이저 스캐너는 촬영시 빛을 필요로 하지 않는 능동 시스템(active system)의 한 종류로서, 고밀도의 공간 정보를 획득할 수 있는 기술이며, 태양의 빛이 닿지 않는 터널과 같은 공간에서 효과적으로 사용될 수 있다. 또한, 레이저 스캐닝 방법은 거리 측정의 정확도가 높다는 장점이 있으므로, 계측용 목적으로 사용된다. 이러한 장점들과 더불어 레이저 시스템은 고정밀도의 3차원 위치 정보 이외에 반사 강도(intensity)의 광학적 정보를 함께 공급함으로써 그 이용가치가 크다. The laser scanner is an active system that does not require light when photographing, and is a technology capable of acquiring high-density spatial information, and can be effectively used in a space such as a tunnel where sunlight does not reach. In addition, since the laser scanning method has an advantage of high accuracy of distance measurement, it is used for measurement purposes. In addition to these advantages, the laser system is of great value by supplying optical information of reflection intensity in addition to high-precision three-dimensional position information.

최근 레이저 스캐닝 기술은 계측 분야에서 급부상하는 기술로서, 그 영역이 점점 확장되고 있으며, 여러 분야에서 그 응용에 대한 연구가 진행되고 있다. Recently, laser scanning technology is an emerging technology in the field of metrology, and its area is gradually expanding, and research on its application is being conducted in various fields.

따라서, 현재의 기술분야에서는 레이저 스캐너로 촬영한 터널의 데이터를 바탕으로 객관적이고 효율적으로 터널을 관리할 수 있는 방안이 절실히 요구된다. Therefore, in the current technical field, a method for managing tunnels objectively and efficiently based on data of tunnels photographed by a laser scanner is urgently needed.

본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 3차원 레이저 스캐너를 활용하여 특히 터널 내부 등을 스캐닝한 후, 스캐닝 데이터로부터 터널내 콘크리트 라이닝 부분과 터널내 부착된 시설물(전차선로, 레일, 파이프라인 등)을 분리하고, 이렇게 분리된 데이터를 이용하여 터널내 시설물의 상태변화 및 유지보수 여부를 결정할 수 있는, 시설물 검측 장치 및 그 방법과, 그를 이용한 터널 관리 시스템 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been proposed to solve the above problems, especially after scanning the inside of the tunnel using a three-dimensional laser scanner, and the equipment (attach line, rail, pipe attached to the concrete lining in the tunnel from the scanning data) To provide a facility detecting apparatus and method thereof, and a tunnel management system and method using the same, which can separate the lines and the like and use the separated data to determine whether the condition of the facility in the tunnel is changed or not. There is this.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.Other objects and advantages of the present invention can be understood by the following description, and will be more clearly understood by the embodiments of the present invention. Also, it will be readily appreciated that the objects and advantages of the present invention may be realized by the means and combinations thereof indicated in the claims.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 시설물 검측 장치에 있어서, 레이저 스캐너에 의해 프로파일(profile) 방식으로 기 촬영된 스캐닝 데이터를 반사강도의 분포 특성에 따라, 각 프로파일 내에서 라이닝 부분과 시설물 부분으로 분리하기 위한 제1 분리수단; 상기 제1 분리수단에 의해 분리된 시설물이 존재하는 스캐닝 데이터에서, 반사강도의 광학적 특성과 시설물의 위치에 따른 기하학적 특성을 이용하여 시설물을 분리 및 제거하기 위한 제2 분리수단; 및 상기 제2 분리수단에 의해 시설물이 분리된 스캐닝 라이닝 데이터 전체 프로파일을 세그먼트별로 기준이 되는 면을 형성하여, 이 면을 기준으로 남아 있는 시설물 및/또는 손상부위를 분리하기 위한 제3 분리수단을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. The present invention for achieving the above object, in the facility detection device, the scanning data previously photographed in a profile (profile) by the laser scanner according to the distribution characteristics of the reflection intensity, to the lining portion and the facility portion in each profile First separating means for separating; Second separation means for separating and removing the facility from the scanning data in which the facility separated by the first separation means exists, by using the optical characteristics of the reflection intensity and the geometric characteristics according to the location of the facility; And a third separating means for separating the facility and / or the damaged area remaining on the basis of the scanning lining data entire profile in which the facilities are separated by the second separating means. Characterized in that the made up.

그리고, 본 발명은, 시설물 검측 방법에 있어서, 레이저 스캐너에 의해 프로파일(profile) 방식으로 기 촬영된 스캐닝 데이터를 반사강도의 분포 특성에 따라, 각 프로파일 내에서 라이닝 부분과 시설물 부분으로 분리하는 제1 분리 단계; 상기 제1 분리 단계에 의해 분리된 시설물이 존재하는 스캐닝 데이터에서, 반사강도의 광학적 특성과 시설물의 위치에 따른 기하학적 특성을 이용하여 시설물을 분리 및 제거하는 제2 분리 단계; 및 상기 제2 분리 단계에 의해 시설물이 분리된 스캐닝 라이닝 데이터 전체 프로파일을 세그먼트별로 기준이 되는 면을 형성하여, 이 면을 기준으로 남아 있는 시설물 및/또는 손상부위를 분리하는 제3 분리 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. In addition, the present invention provides a method for detecting a facility, comprising: a first method of separating scanning data photographed in a profile manner by a laser scanner into a lining part and a facility part in each profile according to a distribution characteristic of reflection intensity; Separation step; A second separation step of separating and removing the facility from the scanning data in which the facility separated by the first separation step exists, by using the optical characteristics of the reflection intensity and the geometric characteristics according to the location of the facility; And a third separation step of forming a surface on which the entire scanning lining data of the facilities separated by the second separation step is used as a basis for each segment, and separating the remaining facilities and / or damaged parts based on the surface. Characterized in that made.

한편, 본 발명은, 상기 시설물 검측 장치에 의해 터널의 라이닝 부분과 시설물 및/또는 손상된 부분이 분리된 데이터를 이용하여 터널내 시설물의 상태변화 및 유지보수 여부를 결정하는 터널 관리 시스템에 있어서, 레이저 스캐너를 사용하여 촬영된 터널의 데이터를 이용하여 데이터의 구조적, 광학적 특성의 분석을 바탕으로 터널내 라이닝 상의 시설물 및/또는 손상부위를 탐지하여, 시설물이 분리된 결 과 및 손상부위가 탐지된 결과를 보여주는 것을 특징으로 한다. On the other hand, the present invention, in the tunnel management system for determining whether the status change and maintenance of the facilities in the tunnel by using the data of the lining portion and the facility and / or damaged portion of the tunnel separated by the facility detection device, laser The result of separation of facilities and / or damaged areas was detected by detecting the facilities and / or damaged areas on the linings in the tunnel based on the analysis of the structural and optical characteristics of the data using the data of the tunnels photographed using the scanner. It is characterized by showing.

그리고, 본 발명은, 터널 관리 방법에 있어서, 레이저 스캐너에 의해 프로파일(profile) 방식으로 기 촬영된 터널 스캐닝 데이터를 반사강도의 분포 특성에 따라, 각 프로파일 내에서 라이닝 부분과 시설물 부분으로 제1 분리 단계; 상기 제1 분리 단계에 의해 분리된 시설물이 존재하는 터널 스캐닝 데이터에서, 반사강도의 광학적 특성과 시설물의 위치에 따른 기하학적 특성을 이용하여 터널의 시설물을 분리 및 제거하는 제2 분리 단계; 상기 제2 분리 단계에 의해 터널 스캐닝 라이닝 데이터 전체 프로파일을 세그먼트별로 기준이 되는 면을 형성하여, 이 면을 기준으로 남아 있는 시설물 및/또는 손상부위를 분리하는 제3 분리 단계; 및 터널의 라이닝 부분과 시설물 및/또는 손상된 부분이 분리된 데이터를 이용하여 터널내 시설물의 상태변화 및 유지보수 여부를 결정하는 터널 관리 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. In the tunnel management method, the tunnel scanning data previously photographed by a laser scanner in a profile manner is first divided into lining parts and facility parts in each profile according to the distribution characteristics of the reflection intensity. step; A second separation step of separating and removing the facilities of the tunnel from the tunnel scanning data in which the facilities separated by the first separation step exist, by using the optical characteristics of the reflection intensity and the geometric characteristics according to the location of the facilities; A third separation step of forming a surface on which the entire profile of tunnel scanning lining data is segmented by the second separation step, and separating facilities and / or damages remaining on the surface; And a tunnel management step of determining whether the lining portion of the tunnel and the facility and / or the damaged portion are separated from each other and change the status of the facility in the tunnel and whether or not to maintain the tunnel.

본 발명은 3차원 레이저 스캐너를 통해서 획득되는 데이터를 이용하여 스캐닝 데이터로부터 터널의 라이닝과 터널내 부착된 시설물을 분리하고, 이렇게 분리된 데이터를 분석하여 터널의 손상 및 균열된 위치 및 정도를 파악하며 이를 시각화하여 레이저 데이터를 이용한 터널의 효율적인 유지관리에 활용하고자 한다. The present invention separates the lining of the tunnel and the facilities attached to the tunnel from the scanning data by using the data obtained through the 3D laser scanner, and analyzes the separated data to determine the location and extent of the tunnel damage and cracks. This will be visualized and utilized for efficient maintenance of tunnels using laser data.

레이저 스캐너를 이용하여 터널 내부를 스캐닝할 경우, 터널내 콘크리트 라이닝 부분과 터널내 부착된 시설물(전차선로, 레일, 파이프라인 등)이 같이 측정된다. 따라서, 본 발명에서는 라이닝 부분과 터널 시설물의 검측 알고리즘을 적용하여 측정된 3차원 레이저 스캐닝 데이터 상에서 터널 라이닝 부분과 터널 시설물의 분리를 시도하고(즉, 터널의 스캐닝 데이터의 기하학, 광학적 특성을 이용하여 터널 내부에 장착된 시설물들을 제거한 후), 터널의 라이닝 상에 나타나는 물리적인 손상부위나 균열을 탐지한다. 이때, 물리적인 손상부위는 터널의 라이닝이 성립하는 면을 기준으로 근접성을 바탕으로 탐지된다. When scanning inside the tunnel using a laser scanner, the concrete lining in the tunnel and the facilities attached to the tunnel (such as tram lines, rails and pipelines) are measured together. Accordingly, the present invention attempts to separate the tunnel lining portion and the tunnel facility from the measured 3D laser scanning data by applying the detection algorithm of the lining part and the tunnel facility (that is, by using the geometric and optical characteristics of the scanning data of the tunnel). After the installations inside the tunnel have been removed, physical damage or cracks on the linings of the tunnel are detected. At this time, the physical damage is detected based on proximity based on the surface of the tunnel lining.

따라서, 본 발명은 현재 주관적이며 경험적으로 수행되고 있는 터널 유지관리를 보다 효과적이며 객관적인 방법을 통해 수행 가능하도록 하는 기초단계라 할 수 있다.Therefore, the present invention can be said to be a basic step to enable tunnel maintenance, which is currently subjectively and empirically performed, to be performed through a more effective and objective method.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.The above objects, features and advantages will become more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings, whereby those skilled in the art may easily implement the technical idea of the present invention. There will be. In addition, in describing the present invention, when it is determined that the detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 2 는 본 발명에 따른 시설물 검측 장치 및 그를 이용한 터널 관리 시스템의 일실시예 구성도이다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여 도 3을 함께 설명하기로 한다. 2 is a configuration diagram of an embodiment of a facility detecting apparatus and a tunnel management system using the same according to the present invention. Hereinafter, FIG. 3 will be described together for convenience of description.

3차원 레이저 스캐너(10)를 이용할 경우, 터널내 콘크리트 라이닝과 터널내에 설치된 시설물(부착물)이 동시에 스캐닝된다. 따라서, 시설물(부착물)과 라이닝에 대한 모니터링을 위해서는, 두 개체에 대한 분리 작업이 요구된다.When using the 3D laser scanner 10, the concrete lining in the tunnel and the facilities (attachments) installed in the tunnel are simultaneously scanned. Therefore, for monitoring the installation (attachment) and the lining, separation of the two individuals is required.

따라서, 본 발명에 따른 시설물 검측부(시설물 검측 장치)(20)에서는 레이저 스캐너(10)를 통하여 터널 내부를 스캐닝한 데이터로부터 터널 내부에 설치된 부착물 및 시설물을 터널 라이닝으로부터 분리한다. Therefore, the facility detecting unit (a facility detecting device) 20 according to the present invention separates the attachments and facilities installed in the tunnel from the tunnel lining from the data scanned inside the tunnel through the laser scanner 10.

예를 들어, 도 4a 및 4b의 터널 내부(예로서, 천정부, 측부)를 3차원 레이저스캐너(10)로 스캐닝하면, 도 5(레이저 스캐너를 이용한 터널 스캐닝 결과)와 같은 형태가 된다. 따라서, 시설물 검측부(20)는 터널 내부를 프로파일(profile) 방식으로 촬영한 레이저 스캐닝 데이터의 기하학적 및 광학적 특성을 이용하여 손상 부위를 찾는다. 이때, 사용되는 터널 레이저 스캐닝 데이터는 레이저 스캐너(10)를 이용하여 촬영된 값으로, 아스키(ASCII) 파일로 저장된 정밀도가 높은 점 데이터들을 말한다. For example, scanning the inside of the tunnel (eg, the ceiling and the side) of FIGS. 4A and 4B with the three-dimensional laser scanner 10 results in the form as shown in FIG. 5 (tunnel scanning result using a laser scanner). Therefore, the facility detecting unit 20 finds a damaged part by using the geometrical and optical characteristics of the laser scanning data photographed inside the tunnel in a profile manner. In this case, the tunnel laser scanning data used is a value photographed using the laser scanner 10 and refers to high-precision point data stored in an ASCII file.

여기서, 사용되는 '레이저 스캐너(10)'는, 촬영시 조명을 필요로 하지 않는 능동 시스템이며, 정확한 기하학적 위치 정보와 함께 광학적 정보를 함께 제공함으로써 터널과 같은 시설물의 관리에 있어 이용가치가 크다. 이는 Time-of-Flight 방식의 거리 측정계인 'Laser Range Finder'와 회전 거울이 부착되어 있는 'Liner scanner'와의 조합으로 터널 내부를 거울이 회전하면서 프로파일(profile) 방식으로 데이터를 기록한다. 즉, 스캐닝한 터널의 데이터는 스캐너(10)의 이동 방향에 따라 프로파일 방식으로 스캐너 내부의 회전 거울이 회전하면서 촬영이 된다. Time-of-Flight 방식은 레이저 거리 계측 방법 중 하나로 빛의 속도와 시간과의 관계를 통하여 거리를 측정하는 방식이며, 레이저 광선이 반사되어 돌아오는 지점의 3차원 좌표와 그 지점의 반사 강도를 기록한다. Here, the 'laser scanner 10' used is an active system that does not require illumination at the time of shooting, and provides a great value in the management of facilities such as tunnels by providing optical information together with accurate geometric position information. This is a combination of 'Laser Range Finder', a time-of-flight type distance meter, and a 'Liner scanner' with a rotating mirror, which records data in a profile manner while the mirror rotates inside the tunnel. That is, the scanned tunnel data is photographed while the rotating mirror inside the scanner rotates in a profile manner according to the moving direction of the scanner 10. The time-of-flight method is one of laser distance measuring methods that measures distance by the relationship between the speed of light and time, and records the three-dimensional coordinates of the point where the laser beam is reflected and the reflection intensity of that point. do.

Time-of-Flight 방식의 레이저 스캐닝 데이터는 점(point) 데이터로 구성되며, 상당한 수의 데이터가 저장되기에 'point clouds'라는 용어로서 표현되기도 한다. Time-of-flight laser scanning data consists of point data and is often referred to as the term 'point clouds' because a significant number of data is stored.

터널을 촬영한 레이저 스캐닝 데이터는 전처리 과정을 거쳐 ASCII 파일 형태로 X, Y, Z와 반사강도의 4개의 데이터로 구성된다. 이때, 각 점 데이터의 X축은 터널의 폭 방향(수평 방향)이 되며, Y축은 터널의 높이 방향(수직 방향), 그리고 Z축은 스캐너(10)의 이동 방향으로서, 터널의 축 방향에 해당된다. 그리고, Time-of-Flight 방식의 레이저 스캐닝 데이터에는 공간적 위치를 나타내는 좌표를 기록하는 동시에, 광학적 정보인 반사강도(intensity)가 기록된다. The laser scanning data of the tunnel is preprocessed and consists of four data of X, Y, Z and reflection intensity in the form of ASCII file. At this time, the X axis of each point data is the width direction (horizontal direction) of the tunnel, the Y axis is the height direction (vertical direction) of the tunnel, and the Z axis is the moving direction of the scanner 10 and corresponds to the axial direction of the tunnel. The time-of-flight laser scanning data records the coordinates representing the spatial position, and the intensity of the optical information is recorded.

반사강도는 레이저 신호가 반사되는 지점의 물체 표면의 반사 특성(reflectance)의 영향을 가장 많이 받는다. 터널의 레이저 스캐닝 데이터에 대한 반사강도의 분포 특성(도 6 참조)은 이항 분포(Binomial Distribution)로, 반사강도 70~80 사이의 분기점(전체 반사강도의 평균은 86.636)을 기준으로 100~130에 이르는 높은 반사강도를 나타내는 부분과 분기점을 기준으로 이보다 낮은 쪽에 많은 데이터들이 분포되어 있음을 알 수 있다. 이러한 두 부분으로 히스토그램이 분리되는 현상은 콘크리트로 구성된 터널 라이닝 부분(높은 반사강도를 보임)과 터널 내부에 장착된 시설물들(낮은 반사강도를 보임)의 영향으로 나타난다. The reflection intensity is most affected by the reflectance of the object surface at the point where the laser signal is reflected. The distribution characteristics of the reflection intensity for the laser scanning data of the tunnel (see Fig. 6) are Binomial Distribution, which is based on the branching point between the reflection intensities of 70 to 80 (average of the total reflection intensity is 86.636). It can be seen that a lot of data are distributed on the lower side based on the part showing the high reflection intensity up to and the branching point. The separation of the histogram into these two parts is caused by the tunnel lining part (showing high reflection strength) made of concrete and the facilities mounted inside the tunnel (showing low reflection strength).

즉, 터널내 레이저 스캐닝 데이터의 반사강도는 도 6과 같은 특성을 보인다. 예를 들면, 터널내 시설물의 경우 철과 플라스틱의 재질로 되어 있어, 콘크리트로 구성되어 있는 라이닝 부분과는 다른 반사강도 특성을 보인다. That is, the reflection intensity of the laser scanning data in the tunnel has the characteristics as shown in FIG. 6. For example, the facilities in the tunnel are made of iron and plastics, and thus exhibit reflective strength characteristics different from those of linings made of concrete.

스캐닝한 터널의 데이터는 스캐너(10)의 이동방향에 따라 프로파일 방식으로 스캐너(10) 내부의 회전 거울이 회전하면서 예를 들면 80cm가 촬영된다. 이때, 80cm의 터널 길이는 여러 개의 터널 모양(나선형)의 프로파일들로 구성되는데, 예를 들면 터널을 촬영한 스캐너(10)가 하나의 프로파일을 형성하는데 8mm 정도 진행하며, 터널 스캐닝된 각 프로파일 데이터는 나선형으로 이루어진다. For example, 80 cm of the scanned tunnel data is photographed while the rotating mirror inside the scanner 10 rotates in a profile manner according to the moving direction of the scanner 10. In this case, the tunnel length of 80 cm is composed of a plurality of tunnel-shaped (spiral) profiles, for example, the scanner 10 photographing the tunnel proceeds about 8mm to form a profile, each profile data scanned tunnel Is made in a spiral.

따라서, 시설물 검측부(시설물 검측 장치)(20)의 제1 분리부(21)에서는 레이저 스캐너(10)에 의해 프로파일(profile) 방식으로 촬영된 스캐닝 데이터를 반사강도의 분포 특성(도 6 참조)에 따라 각 프로파일 내에서 라이닝 부분과 시설물 부분으로 일차적으로 분리한다(301,302).Therefore, in the first separation unit 21 of the facility detection unit (facilities detection device) 20, the distribution characteristics of the reflection intensity of the scanning data photographed by the laser scanner 10 in a profile manner (see FIG. 6). According to the first separation between the lining portion and the facility portion within each profile (301,302).

이후, 제2 분리부(22)에서는 반사강도의 광학적 특성과 시설물의 위치에 따른 기하학적 특성을 이용하여, 시설물이 존재하는 스캐닝 데이터에서 시설물을 분리 및 제거한다(303). Thereafter, the second separator 22 separates and removes the facility from the scanning data in which the facility exists by using the optical characteristics of the reflection intensity and the geometric characteristics according to the location of the facility (303).

즉, 제2 분리부(22)에서는 터널의 형상과 반사강도 특성을 동시에 활용할 수 있다. 터널의 높이 방향으로 50cm를 한 세그먼트로 분리할 경우, 시설물이 위치하지 않는 구간에서의 X(터널 폭 방향), Y(터널 높이 방향)의 데이터는 도 7a에 도시된 바와 같이 높은 상관성을 보이며, 반대로 시설물이 있는 경우에는 도 7b에 도시된 바와 같이 낮은 상관성을 보인다.That is, in the second separator 22, the shape of the tunnel and the reflection strength characteristic may be simultaneously used. When 50cm in the height direction of the tunnel is divided into one segment, data of X (tunnel width direction) and Y (tunnel height direction) in the section where the facility is not located has a high correlation as shown in FIG. 7A. On the contrary, if there is a facility, it shows low correlation as shown in FIG.

따라서, 상관성이 낮은 세그먼트는 시설물이 위치해 있는 부분으로 이해할 수 있으며, 이 경우에는 반사강도와 기하학적 특성을 도 9와 같이 적용할 수 있다.Therefore, the segment having low correlation may be understood as the part where the facility is located, and in this case, the reflection intensity and the geometric characteristics may be applied as shown in FIG. 9.

시설물이 있는 경우 해당 세그먼트에서 시설물과 콘크리트 라이닝에 대한 X 와 반사강도의 평균값을 산정하여 도 9에서와 같이 이 두 점을 기준점으로 각 점의 X축 데이터와 반사강도의 위치를 계산하여 시설물과 콘크리트 라이닝 부분으로 그룹화할 수 있을 것이다.If there is a facility, the average value of X and reflection intensity for the facility and concrete lining is calculated in the corresponding segment, and the X-axis data and the location of the reflection strength of each point are calculated based on these two points as shown in FIG. Can be grouped into lining parts.

즉, 제2 분리부(22)에서 시설물을 분리하는 과정(303)을 보다 상세하게 살펴보면 다음과 같다. That is, the process of separating the facility 303 in the second separation unit 22 will be described in more detail as follows.

터널 스캐닝 데이터의 특성을 바탕으로 라이닝 상의 물리적 손상 부위를 탐지하기 위하여, 터널 내부에 장착된 터널의 시설물들을 분리 및 제거한다. 이러한 과정은 터널 전체의 데이터를 모두 처리하는 것이 아니라, 구간별 처리함으로써 데이터 처리의 효율성을 도모한다. 그러므로, 시설물 탐지를 위하여 나누는 구간의 길이는 터널의 수직(Y 축) 방향으로 예를 들면 50cm로 설정하며, 이 구간에서 존재하는 X축과 Y축 좌표 사이의 상관관계를 이용하여 시설물이 존재하는 구간을 판단하도록 한다. In order to detect physical damage on the lining based on the characteristics of the tunnel scanning data, the facilities of the tunnel mounted inside the tunnel are separated and removed. This process does not process all the data of the entire tunnel, but rather improves the data processing efficiency by processing by section. Therefore, the length of the dividing section for facility detection is set to, for example, 50 cm in the vertical (Y-axis) direction of the tunnel, and the facility exists using the correlation between the X- and Y-axis coordinates existing in this section. Determine the section.

일반적으로, 상관계수는 자료의 선형 관계에 따라 -1에서 1까지로 계산되며, 시설물이 존재하지 않는 터널 라이닝만 존재하는 구간일 경우 도 7a에 도시된 바와 같이 X축과 Y축의 좌표의 상관계수가 상당히 높게 나오는 반면, 시설물이 포함된 부위는 도 7b에 도시된 바와 같이 낮은 상관계수를 보이게 된다. In general, the correlation coefficient is calculated from -1 to 1 according to the linear relationship of the data, and in the case where there is only a tunnel lining without facilities, the correlation coefficient of the coordinates of the X-axis and the Y-axis as shown in FIG. Is significantly higher, while the site containing the facility has a lower correlation coefficient as shown in FIG. 7B.

즉, 도 7a는 시설물이 존재하지 않는 터널의 라이닝 구간으로, X축 좌표가 감소하면서 Y축 좌표는 증가하므로 높은 상관관계를 보인다. 또한, 도 7b는 시설물이 존재하는 터널의 구간에서 계산되는 낮은 상관계수를 보여준다. That is, FIG. 7A is a lining section of a tunnel in which no facility exists and shows high correlation since the Y-axis coordinates increase while the X-axis coordinates decrease. In addition, Figure 7b shows a low correlation coefficient calculated in the section of the tunnel where the facility is present.

그러므로, 구간별 상관계수를 계산한 후 상관계수가 낮은 구간은 시설물이 존재하는 구간으로 구분되며, 그 외의 구간은 시설물이 없는 곳으로 판단되어, 시설물을 탐지 및 분리하는 과정에서 제외된다. Therefore, after calculating the correlation coefficient for each section, a section having a low correlation coefficient is divided into sections in which facilities exist, and other sections are determined to be no facilities, and are excluded from the process of detecting and separating facilities.

상관계수를 이용하여 시설물이 있는 구간을 분리한 후, 시설물들을 정확하게 분리해 내기 위해서는 터널 라이닝과 시설물들의 데이터를 선별해 낼 수 있는 특성을 이용하는 것이 분리 정확도를 높일 수 있다. After separating the sections with facilities by using the correlation coefficient, it is possible to improve the separation accuracy by using the tunnel lining and the characteristics that can sort out the data of the facilities in order to separate the facilities accurately.

도 8a 및 8b는 시설물이 존재하는 구간에서 반사강도와 시설물의 위치에 따른 특징을 보여준다. 도 8a는 X와 Y의 상관관계에 의하여 시설물이 존재하는 부위로 선정된 곳이며, 이 구간에 포함되는 데이터의 반사 강도와 X축 좌표의 그래프(도 8b 참조)를 살펴보면 거리상 뚜렷하게 구분될 수 있음을 볼 수 있다. 이것은 시설물과 터널 라이닝이 가지는 뚜렷한 반사강도의 차이와 시설물이 터널 내부에 장착되는 X축 좌표에 대한 기하학적 특성차이 때문이다. 그러므로, 시설물과 터널 라이닝 데이터를 구분할 수 있는 반사강도의 광학적 특성과 시설물의 위치에 따른 기하학적 특성을 이용한다. 8a and 8b show the characteristics according to the reflection intensity and the location of the facility in the section where the facility is present. FIG. 8A is a place where a facility is located based on a correlation between X and Y, and when the reflection intensity of the data included in this section and the graph of the X-axis coordinates (see FIG. 8B) can be clearly distinguished in distance. Can be seen. This is due to the apparent difference in reflection strength between the facility and the tunnel lining and the geometrical characteristics of the X-axis coordinates where the facility is mounted inside the tunnel. Therefore, the optical characteristics of the reflection intensity and the geometric characteristics according to the location of the facilities can be used to distinguish the facilities from the tunnel lining data.

시설물을 분리하는데 이용하는 방법은 반사강도와 X축 좌표를 이용하여 각 데이터와 데이터가 속한 구간의 시설물과 터널 라이닝을 대표하는 데이터와의 거리를 계산하는 것이다. 계산된 거리를 이용하여 하기의 [수학식 1]과 같이 각 데이터들은 시설물과 터널 라이닝 그룹으로 각각 분류된다. The method used to separate the facilities is to calculate the distance between each data and the data representing the facility and the tunnel lining using the reflection intensity and the X-axis coordinates. Using the calculated distance, as shown in Equation 1 below, each data is classified into a facility and a tunnel lining group.

Figure 112007015661572-PAT00001
Figure 112007015661572-PAT00001

도 9는 한 구간의 레이저 스캐닝 데이터들과 이 구간에서 이용하는 시설물과 터널 라이닝의 반사강도와 X축 좌표의 대표값을 보여준다. 즉, 하나의 데이터는 한 구간에서 터널 라이닝과 시설물의 대표값까지의 두 개의 거리로 계산되며, 이 중 가까운 거리의 그룹으로 i번째 데이터의 그룹이 결정된다. FIG. 9 shows laser scanning data of one section and representative values of reflection intensity and X-axis coordinates of the facility and tunnel lining used in the section. That is, one data is calculated as two distances from a tunnel lining to a representative value of a facility in one section, and a group of i-th data is determined as a group of close distances.

도 9에서 계산된 두 개의 거리를 비교해보면, d1 〉d2이므로, 점 P는 터널 라이닝 그룹보다는 시설물 그룹에 더 가까운 거리 및 특성을 가지므로 점 P는 시설물 쪽으로 결정이 된다. Comparing the two distances calculated in FIG. 9, since d 1 > d 2 , the point P is closer to the facility group than the tunnel lining group, so the point P is determined toward the facility.

이와 같이 반사강도의 광학적 특성과 시설물의 위치에 따른 기하학적 특성을 이용하여, 시설물이 존재하는 스캐닝 데이터에서 시설물을 분리 및 제거한 후(303), 제3 분리부(23)에서는 터널 라이닝 상의 물리적 손상부위 탐지를 위해 라이닝을 하나의 면(plane)으로 고려하여 면 표면에서 발생된 기하학적인 변화를 탐지한다(304). 그러므로, 시설물 탐지 및 분리의 과정이 하나의 프로파일(profile) 내에서 구간별로 처리가 되었다면, 물리적 손상 부위의 탐지는 모든 프로파일(profile)이 이루는 구간을 면 단위로 처리하게 된다. 이때, 처리 구간을 시설물 탐지와 같은 터널의 수직 방향(Y축 방향)으로 예를 들면 50cm로 결정하는 경우, 손상부위 검측을 위한 하나의 구간 크기는 80×50cm가 된다. 전체 터널의 모양은 완 만한 곡선형태를 보이지만, 각 50cm에 해당하는 구간으로 나누었을 때, 각 구간은 하나의 평면으로 간주될 수 있다. 그러므로, 이러한 구간은 하나의 평면의 방정식으로 표현할 수 있다. 면은 각 데이터의 X, Y, Z축 좌표를 이용하여 하기의 [수학식 2](일반적인 면의 방정식)처럼 하나의 평면(plane)을 성립하는 계수를 결정하게 된다. As described above, after separating and removing the facility from the scanning data in which the facility exists by using the optical characteristics of the reflection intensity and the geometric characteristics according to the location of the facility, the third separation unit 23 physically damages the tunnel lining. The lining is considered as a plane for detection and the geometric change generated at the plane surface is detected (304). Therefore, if the process of facility detection and separation has been processed for each section within one profile, the detection of physical damage site will process the sections of all profiles in units of planes. At this time, when the treatment section is determined as, for example, 50 cm in the vertical direction (Y-axis direction) of the tunnel such as facility detection, the size of one section for detecting the damaged area is 80 × 50 cm. The shape of the entire tunnel is gentle, but when divided into 50cm sections, each section can be considered as one plane. Therefore, this section can be expressed by the equation of one plane. The plane uses the X, Y, and Z-axis coordinates of each data to determine the coefficients that form a plane, as shown in Equation 2 below.

Figure 112007015661572-PAT00002
Figure 112007015661572-PAT00002

상기 [수학식 2]에 의하여 성립된 평면을 기준으로 각 데이터들과의 거리를 계산할 수 있다. 물리적으로 손상이 된 부분, 즉 터널의 라이닝의 콘크리트가 충격에 의하여 떨어져 나간 경우나, 균열이 발생한 경우, 레이저 데이터에서 터널 라이닝의 면까지의 거리는 커지게 된다. 거리 계산은 방향성을 유지하기 위하여 하기의 [수학식 3]과 같이 계산한다. The distance from each of the data may be calculated based on the plane established by Equation 2 above. In the case where the physically damaged part, that is, the concrete of the lining of the tunnel is dropped by an impact or a crack occurs, the distance from the laser data to the surface of the tunnel lining becomes large. Distance calculation is calculated as shown in [Equation 3] to maintain the orientation.

Figure 112007015661572-PAT00003
Figure 112007015661572-PAT00003

상기 [수학식 3]에 의하여 계산되는 거리는 하기의 [수학식 4]에서 설명되듯 이 임계치에 의하여 터널의 라이닝 부분과 시설물 또는 손상부로 분류된다. 상기 [수학식 3]에서 계산된 거리가 임계치보다 작은 경우 터널 라이닝으로 데이터는 터널 라이닝으로 분류되며, 거리가 임계치보다 큰 경우는 시설물이나 손상부에 해당하는 데이터로 분류된다. The distance calculated by Equation 3 is categorized into the lining part of the tunnel and the facility or damage part by this threshold as described in Equation 4 below. When the distance calculated in Equation 3 is smaller than the threshold value, the data is classified as tunnel lining, and when the distance is larger than the threshold value, the data is classified as data corresponding to the facility or the damaged part.

Figure 112007015661572-PAT00004
Figure 112007015661572-PAT00004

이와 같이, 도 9에서 나타낸 각 세그먼트는 3차원상의 데이터를 가지고 있으므로 하나의 평면의 형태를 띠고 있다. 그러므로, 3차원 데이터로부터 평면 피팅(fitting)을 수행하여 해당 평면에서의 법선 방향의 거리(상기 [수학식 3] 참조)가 20mm 이상인 점을 시설물로 간주한다(도 10 참조). Thus, since each segment shown in FIG. 9 has three-dimensional data, it has the form of one plane. Therefore, a plane fitting is performed from the three-dimensional data to consider the point of the facility having a distance in the normal direction (see [Equation 3] above) of 20 mm or more in the plane (see FIG. 10).

이상의 방법을 바탕으로, 도 5와 같은 3차원 스캐닝 데이터로부터 터널 시설물을 추출한 결과는 도 11과 같다. Based on the above method, the result of extracting the tunnel facility from the 3D scanning data as shown in FIG. 5 is shown in FIG. 11.

이처럼, 시설물을 분리하는 과정(303)은 터널 라이닝에서 손상부를 탐지하고자 할 때, 평면의 방정식을 유도하는 접근 방법을 도입하기 위한 이상점(outlier)을 제거하는 과정이라고 할 수 있다. 획득된 데이터를 이용하여 선이나 평면의 방정식으로 유도하는 경우, 이상점들을 최대한 제거해 주는 것이 좋은 결과를 기대할 수 있다. 그러므로, 손상부 탐지를 위한 평면의 방정식 유도를 위하여 터널 라이닝 으로부터 시설물 데이터의 분리가 선행되어야 한다. 본 발명에서는 시설물을 분리하기 위하여 터널 라이닝과 시설물의 데이터를 명확히 구분할 수 있는 반사강도와 터널의 수평방향(X축) 위치 정보를 이용하여 계산한 거리를 이용하였다. As such, the process of separating the facility 303 may be a process of removing an outlier for introducing an approach of deriving an equation of a plane when detecting damage in the tunnel lining. When using the acquired data to derive the equations of lines or planes, it is expected to remove the outliers as much as possible. Therefore, the separation of facility data from the tunnel lining must be preceded to derive the plane equation for damage detection. In the present invention, the distance calculated by using the horizontal direction (X-axis) position information of the tunnel and the reflection intensity to clearly distinguish the tunnel lining and the data of the facility to separate the facility.

한편, 물리적 손상 부위의 검측 과정(304)은, 레이저 스캐닝한 터널의 데이터에서 대부분의 시설물들을 제거한 후에 진행된다. 시설물이 대부분 제거된 후 80cm 길이에 해당하는 전체 데이터를 수직 방향으로 50cm 구간으로 구분하여 처리한다. 이때, 물리적 손상부를 탐지하는데 필요한 임계치는 터널 라이닝이 형성하는 평면과 데이터의 연직 거리를 계산하여 결정되는데, 하나의 구간에 계산되어지는 거리의 분포를 바탕으로 설정된다. 거리의 분포는 평면으로부터의 연직 거리는 평균이 0으로, 평균을 기점으로 거의 대칭의 분포를 보인다. 터널의 라이닝을 바탕으로 성립되는 평면을 기준으로 시설물은 터널 내부에, 손상부는 터널 외부에 나타나게 되므로 연직 거리의 방향성을 고려하면 시설물과 손상부의 분리를 할 수 있게 된다. 계산된 거리의 분포를 살펴보면, 시설물이 존재하지 않는 구간에서 대부분의 데이터는 유도된 평면에서부터 -30 ~ 30mm 사이에 위치하는 것을 알 수 있다. 그러므로, 거리의 분포를 바탕으로 시설물과 손상부를 결정하는 임계치를 설정할 수 있다. On the other hand, the detection process 304 of the physical damage site proceeds after removing most of the facilities from the data of the laser-scanned tunnel. After most of the facilities are removed, the entire data corresponding to 80cm length is divided into 50cm sections in the vertical direction. At this time, the threshold required for detecting the physical damage is determined by calculating the vertical distance between the plane formed by the tunnel lining and the data, and is set based on the distribution of the distance calculated in one section. In the distribution of distances, the vertical distance from the plane has an average of 0, and the distribution is almost symmetrical starting from the average. Based on the lining of the tunnel, the facility appears inside the tunnel and the damaged part appears outside the tunnel, so the facility and the damaged part can be separated by considering the direction of the vertical distance. Looking at the distribution of the calculated distance, it can be seen that most of the data are located between -30 and 30mm from the derived plane in the section where no facility exists. Therefore, it is possible to set a threshold for determining facilities and damages based on the distribution of distances.

임계치를 여러 가지 수치로 설정하여 탐지되는 결과를 살펴 보면, 임계치가 작아질수록 손상부 및 시설물로 분류되는 데이터의 수가 많아지게 되므로 터널 라이닝에 해당하는 상당한 수의 데이터들도 시설물로 분리될 수 있다. 따라서, 본 발명에서는 보다 바람직하게는 시설물과 손상부의 임계치를 달리하여, 시설물에 대해 서는 20mm 정도 떨어진 데이터부터 시설물로 판단하며, 손상부에 대해서는 평면에서 30mm 정도 떨어진 데이터부터 손상부로 판단한다. As a result of detecting the threshold value by setting various values, the smaller the threshold value is, the larger the number of data classified as damaged parts and facilities, so a considerable number of data corresponding to tunnel lining can be separated into facilities. . Therefore, in the present invention, more preferably, the threshold value of the facility and the damaged part is different, and the facility is determined from the data about 20 mm apart from the facility, and the damaged part is determined from the data about 30 mm away from the plane.

물리적 손상 부위를 검측하는 과정(304)을 거치면, 터널의 레이저 스캐닝 데이터는 시설물이 완전하게 분리된 터널 라이닝만의 데이터와 물리적인 손상으로 고려되는 데이터들로 분리된다. Through the process 304 of detecting the physical damage site, the laser scanning data of the tunnel is separated into data of only the tunnel lining in which the facility is completely separated and data considered as physical damage.

이와 같이 탐지된 터널의 라이닝 상의 손상부는 2차원의 표현으로 시각화될 수 있다(305). 예로서, 터널의 스캐닝 데이터의 반사강도를 이용하여 표시한 2차원 터널 전체 모습에, 그 위에 탐지된 터널 라이닝 상의 손상부를 보여준다. Damages on the linings of the detected tunnels may be visualized in a two-dimensional representation (305). By way of example, the entire two-dimensional tunnel displayed using the reflection intensity of the scanning data of the tunnel shows the damage on the tunnel lining detected thereon.

상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.As described above, the method of the present invention may be implemented as a program and stored in a recording medium (CD-ROM, RAM, ROM, floppy disk, hard disk, magneto-optical disk, etc.) in a computer-readable form. Since this process can be easily implemented by those skilled in the art will not be described in more detail.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.The present invention described above is capable of various substitutions, modifications, and changes without departing from the technical spirit of the present invention for those skilled in the art to which the present invention pertains. It is not limited by the drawings.

상기와 같은 본 발명은, 3차원 레이저 스캐너의 활용을 확대할 수 있는 것으 로서, 다양한 시설물의 유지관리에 적용할 수 있는 이점이 있다. 특히, 레이저 스캐너를 활용한 경우 3차원 위치정보를 획득할 수 있으므로 기존의 영상에 의한 방법에 비해 디지털화 및 가상공학적인 측면에서의 접근이 훨씬 용이한 효과가 있다. As described above, the present invention can extend the utilization of the three-dimensional laser scanner, and there is an advantage that can be applied to maintenance of various facilities. In particular, when the laser scanner is used, three-dimensional positional information can be obtained. Therefore, the method of digitalization and virtual engineering is much easier than conventional methods.

예를 들어, 터널 시설물의 경우, 시설물의 유지관리를 위하여 여러 형태의 시설물을 사전설치 및 시공을 가상적으로 구현할 수 있으며, 터널내 시설물 및 추가 지보재의 설치로 인하여 건축 한계가 의심스러운 경우 즉각적인 검사가 가능한 효과가 있다.For example, in the case of tunnel facilities, various types of facilities can be pre-installed and constructed virtually for the maintenance of the facilities, and an immediate inspection can be performed when there are doubts about the construction limits due to the installation of the facilities and additional supporting materials in the tunnel. There is a possible effect.

Claims (14)

시설물 검측 장치에 있어서, In the facility detection device, 레이저 스캐너에 의해 프로파일(profile) 방식으로 기 촬영된 스캐닝 데이터를 반사강도의 분포 특성에 따라, 각 프로파일 내에서 라이닝 부분과 시설물 부분으로 분리하기 위한 제1 분리수단; First separating means for separating the scanning data photographed in a profile manner by the laser scanner into the lining part and the facility part in each profile according to the distribution characteristic of the reflection intensity; 상기 제1 분리수단에 의해 분리된 시설물이 존재하는 스캐닝 데이터에서, 반사강도의 광학적 특성과 시설물의 위치에 따른 기하학적 특성을 이용하여 시설물을 분리 및 제거하기 위한 제2 분리수단; 및Second separation means for separating and removing the facility from the scanning data in which the facility separated by the first separation means exists, by using the optical characteristics of the reflection intensity and the geometric characteristics according to the location of the facility; And 상기 제2 분리수단에 의해 시설물이 분리된 스캐닝 라이닝 데이터 전체 프로파일을 세그먼트별로 기준이 되는 면을 형성하여, 이 면을 기준으로 남아 있는 시설물 및/또는 손상부위를 분리하기 위한 제3 분리수단A third separating means for separating the facility and / or the damaged part remaining on the basis of this surface by forming a surface serving as a basis for the entire profile of the scanning lining data from which the facilities are separated by the second separating means 을 포함하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 장치. Facility detection device using a laser scanning data comprising a. 제 1 항에 있어서, The method of claim 1, 상기 레이저 스캐너는, The laser scanner, 빛의 속도와 시간과의 관계를 통하여 거리를 측정하는 Time-of-Flight 방식의 레이저 스캐너로서, 레이저 광선이 반사되어 돌아오는 지점의 3차원 좌표와 그 지점의 반사강도를 기록하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 장치.A time-of-flight laser scanner that measures distance through the relationship between the speed of light and time, characterized by recording the three-dimensional coordinates of the point where the laser beam is reflected and returning the intensity of reflection Facility detection device using laser scanning data. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, The method according to claim 1 or 2, 상기 시설물 검측 장치는, The facility detection device, 터널내 상태변화 및 유지보수 여부를 결정하는데 이용되는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 장치. An apparatus for detecting facilities using laser scanning data, which is used to determine a change in state and maintenance in a tunnel. 제 3 항에 있어서, The method of claim 3, wherein 상기 스캐닝 데이터는, The scanning data, 공간적 위치를 나타내는 터널의 폭(수평방향)(X), 터널의 높이(수직방향)(Y), 터널의 축(스캐너의 이동방향)(Z)에 관한 좌표값(X,Y,Z)과, 광학적 정보인 반사강도(intensity) 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 장치.The coordinate values (X, Y, Z) of the width (horizontal direction) X of the tunnel representing the spatial position, the height (vertical direction) Y of the tunnel, and the axis (direction of scanner movement) Z of the tunnel and The apparatus for detecting facilities using laser scanning data, comprising: intensity information which is optical information. 제 4 항에 있어서, The method of claim 4, wherein 상기 제2 분리수단은, The second separating means, 터널의 폭 방향(X축)과 높이 방향(Y축)의 상관관계를 이용하여 시설물이 존 재하는 구간을 판단하되, 구간별 상관계수를 계산한 후 계수가 낮은 구간을 시설물이 존재하는 구간으로 구분하고, 그외의 구간은 시설물이 없는 것으로 판단하여 시설물을 탐지 및 분리하는 과정에서 제외하는 것을 특징으로 하는 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 장치. Determine the section in which the facility exists using the correlation between the width direction (X axis) and the height direction (Y axis) of the tunnel, calculate the correlation coefficient for each section, and then select the section with the low coefficient as the section where the facility exists. And the other sections are excluded from the process of detecting and separating facilities by determining that there are no facilities. 제 5 항에 있어서, The method of claim 5, wherein 상기 제2 분리수단은, The second separating means, 시설물이 있는 구간에 대해, 터널 라이닝과 시설물의 데이터를 명확히 구분할 수 있는 반사강도와 터널의 수평방향(X축) 위치 정보를 이용하여 계산한 거리를 바탕으로, 터널 라이닝과 시설물을 분리하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 장치. For the section where the facility is located, the tunnel lining and the facility are separated based on the distance calculated using the horizontal direction (X-axis) position information of the tunnel and the reflection intensity that can clearly distinguish the data between the tunnel lining and the facility. Facility detection device using laser scanning data. 제 6 항에 있어서, The method of claim 6, 상기 제3 분리수단은, The third separating means, 터널의 라이닝이 성립하는 면을 기준으로 근접성을 바탕으로 터널의 라이닝 상에서 나타나는 시설물 또는 물리적인 손상부위나 균열을 탐지하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 장치. An apparatus for detecting facilities using laser scanning data, which detects facilities or physical damages or cracks that appear on the lining of a tunnel based on the proximity of the tunnel lining. 제 7 항에 있어서, The method of claim 7, wherein 상기 제3 분리수단을 통해, 시설물이 완전하게 분리된 라이닝만의 데이터와 시설물 또는 물리적인 손상으로 고려되는 데이터들로 분리되는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 장치. The facility detecting apparatus using the laser scanning data, characterized in that through the third separation means, the facility is separated into completely separate lining data and data considered as the facility or physical damage. 시설물 검측 방법에 있어서, In the facility detection method, 레이저 스캐너에 의해 프로파일(profile) 방식으로 기 촬영된 스캐닝 데이터를 반사강도의 분포 특성에 따라, 각 프로파일 내에서 라이닝 부분과 시설물 부분으로 분리하는 제1 분리 단계; A first separation step of separating the scanning data photographed in a profile manner by the laser scanner into the lining portion and the facility portion in each profile according to the distribution characteristic of the reflection intensity; 상기 제1 분리 단계에 의해 분리된 시설물이 존재하는 스캐닝 데이터에서, 반사강도의 광학적 특성과 시설물의 위치에 따른 기하학적 특성을 이용하여 시설물을 분리 및 제거하는 제2 분리 단계; 및A second separation step of separating and removing the facility from the scanning data in which the facility separated by the first separation step exists, by using the optical characteristics of the reflection intensity and the geometric characteristics according to the location of the facility; And 상기 제2 분리 단계에 의해 시설물이 분리된 스캐닝 라이닝 데이터 전체 프로파일을 세그먼트별로 기준이 되는 면을 형성하여, 이 면을 기준으로 남아 있는 시설물 및/또는 손상부위를 분리하는 제3 분리 단계The third separation step of separating the entire surface of the scanning lining data from which the facilities are separated by the second separation step as a reference for each segment, and separating the remaining facilities and / or damaged areas based on this surface 를 포함하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 방법. Facility detection method using a laser scanning data comprising a. 제 9 항에 있어서, The method of claim 9, 상기 스캐닝 데이터는, The scanning data, 공간적 위치를 나타내는 터널의 폭(수평방향)(X), 터널의 높이(수직방향)(Y), 터널의 축(스캐너의 이동방향)(Z)에 관한 좌표값(X,Y,Z)과, 광학적 정보인 반사강도(intensity) 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 방법.The coordinate values (X, Y, Z) of the width (horizontal direction) X of the tunnel representing the spatial position, the height (vertical direction) Y of the tunnel, and the axis (direction of scanner movement) Z of the tunnel and Method for detecting a facility using laser scanning data, characterized in that it comprises optical information, intensity information (intensity). 제 10 항에 있어서, The method of claim 10, 상기 제2 분리 단계에서는, In the second separation step, 터널의 폭 방향(X축)과 높이 방향(Y축)의 상관관계를 이용하여 시설물이 존재하는 구간을 판단하며, 시설물이 있는 구간에 대해, 터널 라이닝과 시설물의 데이터를 명확히 구분할 수 있는 반사강도와 터널의 수평방향(X축) 위치 정보를 이용하여 계산한 거리를 바탕으로, 터널 라이닝과 시설물을 분리하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 방법. The correlation between the width direction (X axis) and the height direction (Y axis) of the tunnel is used to determine the section in which the facility exists, and the reflection intensity to clearly distinguish the tunnel lining and the facility data for the section where the facility is located. And the tunnel lining and the facility are separated on the basis of the distance calculated using the horizontal direction (X-axis) position information of the tunnel. 제 11 항에 있어서, The method of claim 11, 상기 제3 분리 단계에서는, In the third separation step, 터널의 라이닝이 성립하는 면을 기준으로 근접성을 바탕으로 터널의 라이닝 상에서 나타나는 시설물 또는 물리적인 손상부위나 균열을 탐지하되, 시설물이 완전하게 분리된 라이닝만의 데이터와 시설물 또는 물리적인 손상으로 고려되는 데이터들로 분리되는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐닝 데이터를 이용한 시설물 검측 방법. Detects facilities or physical damages or cracks that appear on the tunnel linings based on proximity to the linings of the tunnel, but is considered to be the data and facilities or physical damages of the linings in which the facilities are completely separated. Facility detection method using laser scanning data, characterized in that separated into data. 제 3 항의 시설물 검측 장치에 의해 터널의 라이닝 부분과 시설물 및/또는 손상된 부분이 분리된 데이터를 이용하여 터널내 시설물의 상태변화 및 유지보수 여부를 결정하는 터널 관리 시스템에 있어서, In the tunnel management system for determining the change in status and maintenance of the facilities in the tunnel by using the data of the lining portion of the tunnel and the facility and / or damaged portion separated by the facility detection device of claim 3, 레이저 스캐너를 사용하여 촬영된 터널의 데이터를 이용하여 데이터의 구조적, 광학적 특성의 분석을 바탕으로 터널내 라이닝 상의 시설물 및/또는 손상부위를 탐지하여, 시설물이 분리된 결과 및 손상부위가 탐지된 결과를 보여주는 것을 특징으로 하는 터널 관리 시스템. The result of separation of facilities and damage areas detected by detecting the facilities and / or damages on the linings in the tunnel based on the analysis of the structural and optical characteristics of the data using the data of the tunnels taken with the laser scanner. Tunnel management system, characterized in that showing. 터널 관리 방법에 있어서, In the tunnel management method, 레이저 스캐너에 의해 프로파일(profile) 방식으로 기 촬영된 터널 스캐닝 데이터를 반사강도의 분포 특성에 따라, 각 프로파일 내에서 라이닝 부분과 시설물 부분으로 제1 분리 단계; A first separation step of tunneling data pre-photographed by a laser scanner in a profile manner into lining portions and facility portions in each profile according to distribution characteristics of reflection intensity; 상기 제1 분리 단계에 의해 분리된 시설물이 존재하는 터널 스캐닝 데이터에 서, 반사강도의 광학적 특성과 시설물의 위치에 따른 기하학적 특성을 이용하여 터널의 시설물을 분리 및 제거하는 제2 분리 단계; A second separation step of separating and removing the facilities of the tunnel from the tunnel scanning data in which the facilities separated by the first separation step exist, by using the optical characteristics of the reflection intensity and the geometric characteristics according to the location of the facilities; 상기 제2 분리 단계에 의해 터널 스캐닝 라이닝 데이터 전체 프로파일을 세그먼트별로 기준이 되는 면을 형성하여, 이 면을 기준으로 남아 있는 시설물 및/또는 손상부위를 분리하는 제3 분리 단계; 및 A third separation step of forming a surface on which the entire profile of tunnel scanning lining data is segmented by the second separation step, and separating facilities and / or damages remaining on the surface; And 터널의 라이닝 부분과 시설물 및/또는 손상된 부분이 분리된 데이터를 이용하여 터널내 시설물의 상태변화 및 유지보수 여부를 결정하는 터널 관리 단계Tunnel management step to determine the status change and maintenance of the facilities in the tunnel by using data that separates the lining part of the tunnel and the facility and / or damaged part 를 포함하는 터널 관리 방법. Tunnel management method comprising a.
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