KR20220131581A - Dimensional quality inspection method for reinforced concrete structures - Google Patents

Dimensional quality inspection method for reinforced concrete structures Download PDF

Info

Publication number
KR20220131581A
KR20220131581A KR1020210036362A KR20210036362A KR20220131581A KR 20220131581 A KR20220131581 A KR 20220131581A KR 1020210036362 A KR1020210036362 A KR 1020210036362A KR 20210036362 A KR20210036362 A KR 20210036362A KR 20220131581 A KR20220131581 A KR 20220131581A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
formwork
reinforced concrete
reinforcing bar
scan data
reinforcing bars
Prior art date
Application number
KR1020210036362A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102613835B1 (en
Inventor
김민구
Original Assignee
충북대학교 산학협력단
한국과학기술원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 충북대학교 산학협력단, 한국과학기술원 filed Critical 충북대학교 산학협력단
Priority to KR1020210036362A priority Critical patent/KR102613835B1/en
Publication of KR20220131581A publication Critical patent/KR20220131581A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102613835B1 publication Critical patent/KR102613835B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/022Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by means of tv-camera scanning
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/14Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring distance or clearance between spaced objects or spaced apertures
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/50Depth or shape recovery
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Sampling And Sample Adjustment (AREA)

Abstract

A method for measuring the shape of reinforced concrete (RC) of the present invention includes steps of: obtaining scan data for a formwork and reinforcing bars constituting a reinforced concrete by a ground laser scanner; removing noise found from the scan data by a data processing device; recognizing the formwork and reinforcing bars by analyzing the scan data by the data processing device; and estimating the dimensions of the formwork and reinforcing bars. In a first step, the ground laser scanner single-scans the reinforced concrete in a Z-axis direction to form the scan data. The present invention is to improve the accuracy of dimensional and quality evaluation.

Description

철근 콘크리트 형상 계측 방법{Dimensional quality inspection method for reinforced concrete structures}Reinforced concrete shape measurement method {Dimensional quality inspection method for reinforced concrete structures}

본 발명은 철근 콘크리트 형상 계측 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 레이저 스캐닝을 이용하여 건설현장 및 공장에서 제조되는 철근 콘크리트 구조체의 형상 계측을 자동으로 실시하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for measuring the shape of reinforced concrete, and more particularly, to a method for automatically measuring the shape of a reinforced concrete structure manufactured at a construction site and a factory using laser scanning.

이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.Matters described in this background section are prepared to promote understanding of the background of the invention, and may include matters that are not already known to those of ordinary skill in the art to which this technology belongs.

철근 콘크리트(Reinforced concrete; RC)는 인장력이 약한 콘크리트를 보강하기 위하여 콘크리트 내부에 철근을 배치한 것을 의미한다. 철근과 콘크리트는 온도 변화에 따른 신축량이 거의 비슷하기 때문에 일체로 거동하는 특성을 가진다. 또한, 철근과 콘크리트 사이의 부착 강도가 크며, 철근은 인장에 강하고 콘크리트는 압축에 강하며, 콘크리트 속의 철근은 부식되지 않는다는 점, 철근과 콘크리트의 열팽창 계수가 거의 같은 점 등의 다양한 장점 때문에, 현재 건설현장에서 사용되는 대부분의 콘크리트는 철근 콘크리트에 해당한다. 철근은 인장력이 작용하더라도 콘크리트로부터 뽑혀 나가지 않도록 끝을 구부리거나 고리로 만들고, 주로 표면에 마디가 존재하는 이형 철근 등이 사용된다.Reinforced concrete (RC) means placing reinforcing bars inside concrete to reinforce concrete with weak tensile force. Reinforcing bars and concrete have a characteristic that they behave as one unit because the amount of expansion and contraction according to temperature change is almost the same. In addition, because of various advantages such as high adhesion strength between rebar and concrete, rebar is strong in tension and concrete is strong in compression, rebar in concrete does not corrode, and the coefficient of thermal expansion between rebar and concrete is almost the same, Most of the concrete used in construction sites is reinforced concrete. The end of the reinforcing bar is bent or made into a ring to prevent it from being pulled out from the concrete even when a tensile force is applied.

상기 철근 콘크리트를 주조하기 전, 행해지는 거푸집 및 철근에 대한 치수 품질 평가((Dimensional Quality Assessment; DQA)는 공장 또는 건설 현장에서 중요한 검사 작업에 해당한다. 종래의 거푸집 및 철근에 대한 치수 품질 평가는 검사 자격을 갖춘 자연인에 해당하는 검사관이 측정 테이프를 사용하는 방식의 수동 검사에 의존하여, 노동 집약적인 측면과, 상기 검사에 과도한 시간이 소모되는 문제점이 존재했다.Dimensional Quality Assessment (DQA) of formwork and reinforcing bars performed before casting the reinforced concrete corresponds to an important inspection task at a factory or construction site. Conventional dimensional quality assessment of formwork and reinforcing bars is There were problems in that an inspector corresponding to a natural person qualified for inspection relied on a manual inspection using a measuring tape, which was labor intensive and excessive time was consumed for the inspection.

또한, 종래의 치수 품질 평가의 경우, 검사관이 면밀한 평가를 위해 철근 구조물이 밀집되어 있는 현장에 직접적으로 투입되어야 하기에 안전관련 많은 문제가 제기되었으며, 철근 구조물에 직접적으로 접촉이 이루어지기 때문에 철근 구조물의 무결 성을 손상시킨다는 비판이 제기되어 왔다.In addition, in the case of the conventional dimensional quality evaluation, many safety-related issues have been raised because the inspector must be directly put into the site where the rebar structures are dense for a close evaluation. Criticism has been raised of compromising the integrity of the

따라서, 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위해 본 발명이 고안되었다.Accordingly, the present invention has been devised to solve the problems of the prior art.

본 발명의 실시 예에 따른 철근 콘크리트 형상 계측 방법은, 레이저 스캐닝에 기반한 기술을 이용하여, 철근-콘크리트의 주요 치수 및 품질 평가를 자동으로 구현하며, 치수 및 품질 평가의 정확도를 향상시키고자 하는데 그 목적이 있다.Reinforced concrete shape measuring method according to an embodiment of the present invention, by using a laser scanning-based technology, to automatically implement the main dimensions and quality evaluation of reinforced concrete, and to improve the accuracy of the dimension and quality evaluation, There is a purpose.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 철근 콘크리트(RC)의 형상 계측 방법은지상 레이저 스캐너에 의해 상기 철근 콘크리트를 구성하는 거푸집 및 철근에 대한 스캔 데이터를 획득하는 단계, 데이터 처리장치에 의해 상기 스캔 데이터로부터 발견된 노이즈(noise)를 제거하는 단계, 상기 데이터 처리장치에 의해 상기 스캔 데이터를 해석하여 상기 거푸집 및 철근을 인식하는 단계 및 상기 거푸집 및 철근의 치수를 추정하는 단계를 포함하여 이루어진다.The shape measurement method of reinforced concrete (RC) for solving the above problems is a step of acquiring scan data for the formwork and reinforcement constituting the reinforced concrete by a ground laser scanner, from the scan data by a data processing device removing the found noise, recognizing the formwork and reinforcing bars by analyzing the scan data by the data processing device, and estimating dimensions of the formwork and reinforcing bars.

상기 스캔 데이터를 획득하는 단계에서, 상기 지상 레이저 스캐너는 Z축 방향으로 상기 철근 콘크리트를 단일 스캔 하여, 상기 스캔 데이터를 형성하는 것을 특징으로 한다.In the step of acquiring the scan data, the ground laser scanner performs a single scan of the reinforced concrete in the Z-axis direction, characterized in that the scan data is formed.

상기에서, 스캔 데이터는 상기 거푸집의 상부 커버, 상기 거푸집의 하부 커버, 상부 철근 층, 하부 철근 층 및 배경 노이즈 등을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the above, the scan data is characterized in that it includes an upper cover of the formwork, a lower cover of the formwork, an upper reinforcing bar layer, a lower reinforcing bar layer, and background noise.

상기 노이즈를 제거하는 단계는, 상기 스캔데이터를 히스토그램을 통해 상기 Z 좌표 축을 기준으로 세분화하는 단계 및 상기 히스토그램의 피크를 분석하여, 상기 상부 커버, 하부 커버, 상부 철근 층, 하부철근 층 및 배경 노이즈 등을 구분하는 단계를 더 포함한다.The step of removing the noise may include subdividing the scan data based on the Z coordinate axis through a histogram and analyzing the peak of the histogram to determine the upper cover, lower cover, upper reinforcing bar layer, lower reinforcing bar layer and background noise. It further includes the step of distinguishing, etc.

상기에서, 노이즈를 제거하는 단계의 노이즈(noise)를 제거하는 과정에서 Otsu 임계 값을 사용한다.In the above, the Otsu threshold is used in the process of removing noise in the step of removing noise.

상기에서, 거푸집 및 철근 인식 단계는 상기 거푸집의 내부 표면을 인식하는 단계, 상기 복수의 철근을 인식하는 단계, 상기 복수의 철근 각각의 중심점 추정 및 상기 중심점에 대한 라인 피팅 단계를 순차적으로 포함하여 이루어진다.In the above, the step of recognizing the formwork and reinforcing bars comprises the steps of recognizing the inner surface of the formwork, recognizing the plurality of reinforcing bars, estimating the center point of each of the plurality of reinforcing bars, and line fitting steps for the center point sequentially. .

상기에서, 거푸집 및 철근 인식 단계는, Random Sample Consensus(RANSAC)을 사용하여, 이루어진다.In the above, the formwork and rebar recognition step, using Random Sample Consensus (RANSAC), is made.

상기 거푸집 및 철근 인식 단계 중, 중심점 추정 단계는 철근을 복수개의 섹션으로 분할하는 단계, 분할된 상기 철근의 스캔 데이터를 스캔 방향과 수직인 평면에 투영시키는 단계 및 상기 철근의 반경과 공차 임계 값을 이용한 원형 Random Sample Consensus (RANSAC)에 의해 중심점을 추정한다.Among the formwork and reinforcing bar recognition step, the center point estimation step includes dividing the reinforcing bar into a plurality of sections, projecting the divided scan data of the reinforcing bar on a plane perpendicular to the scan direction, and the radius and tolerance threshold of the reinforcing bar The center point is estimated by using the circular Random Sample Consensus (RANSAC).

상기 치수 추정 단계 중, 상기 거푸집의 치수는 상기 제3단계에 의해 인식된 거푸집 내부 표면의 교차점에서 추출된 꼭지점 사이의 거리로 추정한다.During the dimension estimation step, the dimension of the formwork is estimated as the distance between the vertices extracted from the intersections of the inner surfaces of the formwork recognized by the third step.

상기 치수 추정 단계 중, 상기 복수의 철근 상호간의 간격은, 상기 철근 간의 최단 거리를 계산하여 추정한다.In the dimension estimation step, the distance between the plurality of reinforcing bars is estimated by calculating the shortest distance between the reinforcing bars.

상기와 같은 과제의 해결 수단을 통해, 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트 형상 계측 방법은 레이저 스캐닝 데이터를 이용하여 고정밀 데이터를 취득할 수 있기 때문에 철근 콘크리트 내의 비교적 작은 크기에 해당하는 철근의 위치도 정밀하게 계측이 가능하다.Through the means for solving the above problems, since the method for measuring the shape of reinforced concrete according to an embodiment of the present invention can acquire high-precision data using laser scanning data, the position of the reinforcement corresponding to a relatively small size in the reinforced concrete It is also possible to measure precisely.

또한, 데이터 처리과정의 자동화로 인해 건설 현장 및 공장에서 건설부재의 생산성이 크게 향상될 수 있다.In addition, the productivity of construction members in construction sites and factories can be greatly improved due to the automation of the data processing process.

그 외에 본 발명의 실시 예로 인해 얻을 수 있거나 예측되는 효과에 대해서는 본 발명의 실시 예에 대한 상세한 설명에서 직접적 또는 암시적으로 개시하도록 한다. 즉 본 발명의 실시 예에 따라 예측되는 다양한 효과에 대해서는 후술될 상세한 설명 내에서 개시될 것이다.In addition, the effects obtainable or predicted by the embodiments of the present invention are to be disclosed directly or implicitly in the detailed description of the embodiments of the present invention. That is, various effects predicted according to an embodiment of the present invention will be disclosed in the detailed description to be described later.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트 형상 계측 방법에 사용되는 지상 레이저 스캐너 및 데이터 처리장치 등을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트 형상 계측 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이저 스캐닝의 스캔 결과를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 3의 스캔 결과를 그래프로 나타낸 도면이다.
도 5는 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 노이즈 제거 후 인식된 거푸집의 형상을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트의 인식 과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 중심점 추정 및 라인 피팅 단계를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트를 X-Y 평면 상에서 바라본 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트의 내부를 Y-Z 평면 상에서 바라본 도면이다.
1 is a view showing a terrestrial laser scanner and a data processing device used in a method for measuring the shape of reinforced concrete according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for measuring a shape of reinforced concrete according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a scan result of laser scanning according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a graph showing the scan result of FIG. 3 .
5 is a view showing the shape of the recognized formwork after noise removal according to an embodiment of the present invention.
6 is a view showing a recognition process of reinforced concrete according to an embodiment of the present invention.
7 is a view showing the reinforcing bar center point estimation and line fitting steps according to an embodiment of the present invention.
8 is a view of the reinforced concrete according to an embodiment of the present invention viewed from the XY plane.
9 is a view of the inside of the reinforced concrete according to an embodiment of the present invention viewed from the YZ plane.

여기에서 사용되는 용어는 오직 특정 실시 예들을 설명하기 위한 목적이고, 본 개시를 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 여기에서 사용되는 바와 같이 단수 형태들은 문맥상 명시적으로 달리 표시되지 않는 한, 복수의 형태들을 또한 포함하는 것으로 의도된다. "포함하다" 및/또는 "포함하는" 이라는 용어는 본 명세서에서 사용되는 경우, 언급된 특징들, 정수들, 단계들, 작동들, 구성요소들 및/또는 컴포넌트들의 존재를 특정하지만, 다른 특징들, 정수들, 단계들, 작동들, 구성요소들, 컴포넌트들 및/또는 이들의 그룹들 중 하나 이상의 존재 또는 추가를 배제하지는 않음을 또한 이해될 것이다. 여기에서 사용되는 바와 같이, 용어 "및/또는"은 연관되어 나열된 항목들 중 임의의 하나 또는 모든 조합들을 포함한다.The terminology used herein is for the purpose of describing specific embodiments only, and is not intended to limit the present disclosure. As used herein, singular forms are intended to include plural forms as well, unless the context clearly dictates otherwise. The terms "comprises" and/or "comprising," when used herein, when used herein specify the recited features, integers, steps, acts, components and/or the presence of components, but other features. It will also be understood that this does not exclude the presence or addition of one or more of: elements, integers, steps, acts, elements, components, and/or groups thereof. As used herein, the term “and/or” includes any one or all combinations of the associated listed items.

본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.In order to clearly describe the present invention, parts irrelevant to the description are omitted, and the same reference numerals are assigned to the same or similar elements throughout the specification.

또한, 하기의 설명에서 구성의 명칭을 제1, 제2 등으로 구분한 것은 그 구성의 명칭이 동일하여 이를 구분하기 위한 것으로, 반드시 그 순서에 한정되는 것은 아니다.In addition, in the following description, the names of the components are divided into the first, the second, and the like, because the names of the components are the same to distinguish them, and the order is not necessarily limited thereto.

또한, X축, Y축, Z축 방향에 대해 도면에 좌표축을 도시하여 설정하였으며, 본 명세서의 상기 축 방향은 상기 도면의 도시 방향에 따른다.In addition, the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions were set by showing coordinate axes in the drawing, and the axial direction of the present specification follows the direction shown in the drawing.

본 발명의 경우, 철근 콘크리트(Reinforced Concrete)는 철근과 거푸집을 포함하는 개념으로 정의한다. 철근 콘크리트의 타설 과정에서 철근 콘크리트의 거푸집 내부에 철근을 배치한 후, 콘크리트를 타설 하기 전, 거푸집과 철근의 정확한 위치 및 치수를 확인하는 치수 품질 평가는 중요한 작업에 해당한다. In the present invention, reinforced concrete is defined as a concept including reinforcing bars and a formwork. In the process of pouring reinforced concrete, after placing the reinforcement inside the formwork of reinforced concrete, before pouring concrete, the dimensional quality evaluation to check the exact location and dimensions of the formwork and the reinforcement is an important task.

이러한 이유는 철근 콘크리트의 강도가 철근 콘크리트 내부의 철근의 배열상태에 의해 결정되기 때문이다. 하지만 필요한 제조 공차를 초과하는 거푸집 치수의 큰 차이로 인해 조립 중에 인접한 철근 콘크리트 요소와의 불일치가 발생할 수 있기 때문에, 콘크리트를 타설 하기 전에 수정해야 하는 철근의 위치 등에 대한 불일치 사항들을 찾기 위해 레이저 스캐닝을 사용하여 거푸집 및 철근의 치수 및 위치 등을 자동으로 검사한다.This is because the strength of reinforced concrete is determined by the arrangement of the reinforcement inside the reinforced concrete. However, since large differences in formwork dimensions that exceed required manufacturing tolerances can cause discrepancies with adjacent reinforced concrete elements during assembly, laser scanning is used to find discrepancies, such as the location of rebars that need to be corrected before pouring concrete. Inspect the dimensions and positions of formwork and reinforcing bars automatically.

따라서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트 형상 계측 방법은, 거푸집 및 거푸집 내 철근 간격 및 콘크리트 커버를 포함한 철근 콘크리트 구성 요소의 주요 치수 품질 평가(Deformation Quantification and Analysis)를 자동으로 구현할 수 있도록 하는 레이저 스캐닝에 기반한 기술에 해당한다. Therefore, the reinforced concrete shape measuring method according to an embodiment of the present invention is to automatically implement the main dimension quality evaluation (Deformation Quantification and Analysis) of the reinforced concrete components including the formwork and the rebar spacing in the formwork and the concrete cover. It corresponds to a technology based on laser scanning.

상기 기술에 대해 간략하게 설명하면, 상기 철근 콘크리트 형상의 계측을 위해, 거푸집과 철근의 일반적인 기하학적 구조를 기반으로 하여, 스캐닝 과정에서 노이즈(noise)를 제거한다. 그 다음, 거푸집과 철근의 형상 및 주요 치수 등을 분석하고, Random Sample Consensus(RANSAC)을 사용하여 상기 형상 및 주요 치수 등이 자동으로 추출될 수 있도록 유도한다.Briefly describing the technology, for the measurement of the reinforced concrete shape, noise is removed in the scanning process, based on the general geometry of the formwork and the reinforcement. Then, the shape and main dimensions of the formwork and reinforcing bars are analyzed, and the shape and main dimensions are automatically extracted using Random Sample Consensus (RANSAC).

여기서 사용되는 RANSAC은 무작위 샘플 일치 방법으로, 측정된 스캔 데이터로부터 노이즈(noise)나 왜곡에 의해 잘못 측정된 데이터(outlier)가 발생했을 때, 이를 걸러내며, 정상분포에 속해 있는 데이터의 집합(inlier)으로 회귀 분석을 수행할 수 있게 해주는 기법이다. 본 발명에 있어서 RANSAC의 수행 단계를 간략하게 설명하면, 임의의 스캔 데이터 개수를 선택하여 이를 데이터의 집합(inlier)으로 가정하고 회귀모델을 구한다. 선택되지 않은 나머지 스캔 데이터들을 회귀 모델과 비교하고, 사용자가 지정한 허용 오차 내에 있는 스캔 데이터들을 스캔 데이터의 집합(inlier)에 포함시킨다. RANSAC used here is a random sample matching method, and when erroneously measured data (outlier) occurs due to noise or distortion from the measured scan data, it filters it and sets the data belonging to the normal distribution (inlier). ) to perform regression analysis. Briefly describing the steps of performing RANSAC in the present invention, a regression model is obtained by selecting an arbitrary number of scan data and assuming that it is an inlier. The remaining unselected scan data are compared with the regression model, and scan data within a user-specified tolerance are included in the scan data set (inlier).

이하, 하기의 도면을 참고하여 본 발명에 따른 철근 콘크리트 형상 계측 기술에 대해 더욱 자세하게 알아보도록 한다.Hereinafter, with reference to the following drawings, the reinforced concrete shape measuring technology according to the present invention will be studied in more detail.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트 형상 계측 방법에 사용되는 지상 레이저 스캐너 및 데이터 처리장치 등을 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트 형상 계측 방법을 나타낸 순서도이다.1 is a view showing a terrestrial laser scanner and a data processing device used in a method for measuring the shape of reinforced concrete according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a method for measuring the shape of reinforced concrete according to an embodiment of the present invention. It is a flowchart shown.

도 1 내지 2를 참고하면, 철근 콘크리트(10)의 형상 계측 방법은 크게 원시 스캔 데이터를 획득하는 단계(S100), 원시 스캔데이터에서 노이즈(noise)를 제거하여 사전 처리하는 단계(S200), 나머지 스캔 데이터를 거푸집(200) 및 철근(100) 인식에 사용하는 단계(S300) 및 철근(100) 및 거푸집(200) 치수를 포함한 주요 치수의 추정 단계(S400)를 포함하여 이루어진다.1 to 2, the shape measurement method of the reinforced concrete 10 is largely a step of acquiring raw scan data (S100), a step of pre-processing by removing noise from the raw scan data (S200), the rest Using the scan data to recognize the formwork 200 and the reinforcing bar 100 (S300), and the reinforcing bar 100 and the formwork 200, including the estimation step (S400) of the main dimensions including the dimensions.

원시 스캔 데이터를 획득하는 단계(S100)는 지상 레이저 스캐너(Terrestrial Laser Scanning; TLS)(20)를 철근콘크리트(10)의 Z축 방향으로 일정 거리를 두고 설치하여, 철근 콘크리트(10)를 스캔 하여 획득하는 과정으로 이루어진다. 그 후, 데이터 처리장치(40)로 상기 원시 스캔 데이터를 전송하게 되고, 상기 데이터 처리장치(40)에 의해 노이즈(noise)를 제거하는 단계(S200), 거푸집(200) 및 철근(100)을 인식하는 단계(S300), 거푸집(200) 및 철근(100)의 주요 치수를 추정하는 단계(S400)가 이루어진다.The step of acquiring raw scan data (S100) is to install a terrestrial laser scanner (TLS) 20 at a certain distance in the Z-axis direction of the reinforced concrete 10, scan the reinforced concrete 10, and It is achieved through the process of acquiring After that, the raw scan data is transmitted to the data processing device 40, and the step of removing noise by the data processing device 40 (S200), the formwork 200 and the reinforcing bar 100 are performed. Recognizing the step (S300), estimating the main dimensions of the formwork 200 and the reinforcing bar 100 (S400) is made.

데이터 처리장치(40)는 적어도 하나의 프로세서, 메모리, 통신 인터페이스를 포함할 수 있고, 버스를 통해 연결될 수 있다. 이외에도 입력 장치 및 출력 장치 등의 하드웨어를 포함할 수 있다. 데이터 처리장치는 일종의 컴퓨팅 장치로 프로그램을 구동할 수 있는 운영 체제를 비롯한 각종 소프트웨어가 탑재될 수 있다. The data processing apparatus 40 may include at least one processor, a memory, and a communication interface, and may be connected through a bus. In addition, hardware such as an input device and an output device may be included. The data processing device is a kind of computing device, and various software including an operating system capable of driving a program may be loaded.

프로세서는 데이터 처리장치의 동작을 제어하는 장치로서, 프로그램에 포함된 명령들을 처리할 수 있는 다양한 형태의 프로세서일 수 있고, 예를 들면, CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 등 일 수 있다. 메모리는 본 발명의 동작을 실행하도록 기술된 명령들이 프로세서에 의해 처리되도록 해당 프로그램을 로드 할 수 있다. 메모리는 예를 들면, ROM(read only memory), RAM(random access memory) 등 일 수 있다. 스토리지는 본 발명의 동작을 실행하는데 요구되는 각종 데이터, 프로그램 등을 저장할 수 있다. 통신 인터페이스는 유선 또는 무선 통신 모듈일 수 있다.The processor is a device that controls the operation of the data processing device, and may be a processor of various types capable of processing instructions included in a program, for example, a central processing unit (CPU), a micro processor unit (MPU), and an MCU. (Micro Controller Unit), GPU (Graphic Processing Unit), and the like. The memory may load a corresponding program so that instructions described to execute the operation of the present invention are processed by the processor. The memory may be, for example, read only memory (ROM), random access memory (RAM), or the like. The storage may store various data, programs, etc. required for executing the operation of the present invention. The communication interface may be a wired or wireless communication module.

데이터 처리장치(40)는 지상 레이저 스캐너로부터 전송되는 스캔 데이터의 노이즈를 제거하는 단계, 거푸집과 철근을 인식하는 단계, 및 거푸집과 철근의 주요 치수를 추정하는 단계를 포함하는 일련의 명령을 수행할 수 있다. The data processing device 40 performs a series of commands including removing noise from the scan data transmitted from the terrestrial laser scanner, recognizing the formwork and rebar, and estimating the main dimensions of the formwork and rebar. can

다만, 상기와 같은 단계에 따라, 철근 콘크리트(10)의 형상을 계측하기 이전에 우선적으로 철근 콘크리트(10)의 시공 공차를 설정할 수 있다. 상기 시공 공차에 대한 설정 값은 철근(100) 사이의 간격(S), 거푸집의 폭(W)과 길이(L), 철근(100)의 수량 및 콘크리트 커버 등이 포함될 수 있다. However, according to the above steps, the construction tolerance of the reinforced concrete 10 may be preferentially set before measuring the shape of the reinforced concrete 10 . The set value for the construction tolerance may include the spacing (S) between the reinforcing bars 100, the width (W) and length (L) of the formwork, the quantity of the reinforcing bars 100 and the concrete cover.

하나의 예로, 깊이가 304.8mm 미만인 철근 콘크리트(RC)의 철근(100)의 간격(S) 및 콘크리트 커버에 대한 허용 공차는 각각 76.2mm 및 ±9.5mm에 해당할 수 있다. 또한, 거푸집(200)의 깊이(D)에 대한 허용 공차는 철근 콘크리트(RC)에 대해 각각 ±6.35 또는 ±9.5 mm에 해당할 수 있다. 이하, 철근 콘크리트(RC)의 형상 계측 방법에 대해 시 계열 적으로 순서를 나누어 자세히 설명하도록 한다. As an example, the allowable tolerance for the spacing (S) and the concrete cover of the reinforcing bar 100 of reinforced concrete (RC) of less than 304.8mm depth may correspond to 76.2mm and ±9.5mm, respectively. In addition, the allowable tolerance for the depth D of the formwork 200 may correspond to ±6.35 or ±9.5 mm for reinforced concrete (RC), respectively. Hereinafter, the method of measuring the shape of reinforced concrete (RC) will be described in detail by dividing the order in time series.

1. 원시 스캔 데이터 획득 단계1. Raw Scan Data Acquisition Steps

거푸집(200) 및 철근(100)의 구조에 대한 원시적인 스캔 데이터는 지상 레이저 스캐너(20)에 의해 획득된다. 하나의 예로 철근 콘크리트(10)가 조립형 철근 콘트리트(Prefabricated Reinforced Concrete)에 해당하는 경우, 지상 레이저 스캐너(20)의 Z축 방향의 단일 스캔으로 거푸집(200) 및 철근(100)의 형상 전체를 스캔 할 수 있다고 가정한다. 이 때, 조립형 철근 콘크리트에는 두 개의 철근(100) 층과 직사각형 형태의 거푸집(200)이 포함되어 있다고 가정할 수 있다. The raw scan data for the structure of the formwork 200 and the reinforcing bar 100 are acquired by the terrestrial laser scanner 20 . As an example, when the reinforced concrete 10 corresponds to the prefabricated reinforced concrete, the entire shape of the formwork 200 and the reinforcing bar 100 is scanned with a single scan in the Z-axis direction of the ground laser scanner 20. Assuming you can scan. At this time, it can be assumed that the prefabricated reinforced concrete includes two reinforcing bars 100 layers and a rectangular formwork 200 .

거푸집(200)과 철근(100)의 Z축 방향으로 지상 레이저 스캐너(20)를 설치하여 스캔이 이루어지기 때문에 스캔 과정에서 철근 콘크리트(10)의 외부 배경을 포함하여 넓은 범위의 스캔이 이루어진다.Since the scan is performed by installing the ground laser scanner 20 in the Z-axis direction of the formwork 200 and the reinforcing bar 100 , a wide range of scans including the external background of the reinforced concrete 10 is performed in the scanning process.

지상 레이저 스캐너(20)는 Z축에 해당하는 철근 콘크리트(10)의 상부에 수직하게 위치하여 수직 촬영이 가능하나, 철근 콘크리트(10)와 X축 또는 Y축 방향으로 일정거리 이격 되어, Z축에 해당하는 일정 높이에서 사선으로 촬영 또한 가능하다.The terrestrial laser scanner 20 is positioned vertically on the upper part of the reinforced concrete 10 corresponding to the Z-axis so that vertical photography is possible, but the reinforced concrete 10 and the reinforced concrete 10 are spaced apart a certain distance in the X-axis or Y-axis direction, and the Z-axis It is also possible to shoot diagonally at a certain height corresponding to .

2. 노이즈(noise) 제거 단계2. Noise Removal Step

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이저 스캐닝의 스캔 결과를 나타낸 도면이고, 도 4는 도 3의 스캔 결과를 그래프로 나타낸 도면이다. 3 is a view showing a scan result of laser scanning according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a view showing the scan result of FIG. 3 as a graph.

노이즈(noise) 제거 단계는 스캔 데이터에서 발견된 철근 콘크리트(RC)의 배경에 해당하는 부분의 노이즈(noise)와 스캔 과정에서의 중첩된 스캔 부분을 제거하는 것을 목표로 한다. The noise removal step aims to remove the noise of the part corresponding to the background of reinforced concrete (RC) found in the scan data and the overlapping scan part in the scanning process.

도 3 내지 4를 참고하면, 데이터 처리장치(40)에 의해 지상 레이저 스캐너(20)로부터 획득된 원시 스캔 데이터의 세분화가 구현되는데 이는 다음과 같다. 도 8 및 도 9를 참고하면, 스캔 데이터는 크게 1) 거푸집(200)의 상부 커버(201), 2) 거푸집(200)의 하부 커버(203), 3) 상부 철근 층(101) 4) 하부 철근 층(103), 5) 배경 노이즈(noise) 등, 5가지 유형으로 분류된다. 따라서 전술한 원시 스캔 데이터 획득 단계에서 데이터 처리장치(40)에 의해 상기 5가지 유형의 스캔 데이터를 획득할 수 있다. 3 to 4 , segmentation of raw scan data acquired from the terrestrial laser scanner 20 by the data processing device 40 is implemented as follows. 8 and 9, the scan data is largely 1) the upper cover 201 of the formwork 200, 2) the lower cover 203 of the formwork 200, 3) the upper reinforcing bar layer 101 4) the lower The reinforcing bar layer 103, 5) is classified into five types, such as background noise. Accordingly, in the above-described raw scan data acquisition step, the five types of scan data may be acquired by the data processing device 40 .

상기와 같이 세분화된 복수의 스캔 데이터에 대해 데이터 처리장치(40)로부터 세가지 데이터 처리 단계가 구현된다. 먼저 원시 스캔 데이터의 Z 좌표 축에 대한 히스토그램이 생성된다. 따라서 본 발명의 경우, 철근 콘크리트(10)의 바닥 면으로부터 시작되는 Z 좌표 축의 스캔 데이터를 정밀하게 세분하는 것이 가능하다.Three data processing steps are implemented by the data processing device 40 for the plurality of subdivided scan data as described above. First, a histogram of the Z coordinate axis of the raw scan data is generated. Therefore, in the case of the present invention, it is possible to precisely subdivide the scan data of the Z coordinate axis starting from the bottom surface of the reinforced concrete (10).

본 발명의 일 실시 예에 따라 데이터 처리장치(40)를 통해 노이즈(noise)를 제거하는 과정에서 그래프 상 피크에 해당하는 다중 임계 값을 결정하기 위해 Otsu 임계 값의 개념을 사용할 수 있다. Otsu 방법의 원리는 임계 값이 Otsu 클래스 내 분산에서 최대 값 또는 최대 피크로 결정된다는데 있다. 따라서 도 3 내지 4를 참고하면, 5가지 유형의 원시 스캔 데이터를 분할하는 다중 임계 값이 형성된다. 그 다음으로 배경 노이즈(noise)는 Z축에서 가장 낮은 위치에 있다는 사실을 기반으로 Z축을 기준으로 가장 낮은 높이에 형성된 임계 값을 배경 노이즈(noise)로 추정하여 제거할 수 있다.In the process of removing noise through the data processing device 40 according to an embodiment of the present invention, the concept of the Otsu threshold value may be used to determine multiple threshold values corresponding to peaks on the graph. The principle of the Otsu method is that the threshold is determined as the maximum value or maximum peak in the variance within the Otsu class. Accordingly, referring to FIGS. 3 to 4 , multiple threshold values for dividing five types of raw scan data are formed. Next, based on the fact that the background noise is at the lowest position on the Z axis, a threshold value formed at the lowest height with respect to the Z axis may be estimated and removed as background noise.

배경 노이즈(noise)가 제거되면, 노이즈(noise) 제거의 다음 단계로 철근 콘크리트(10)의 모서리 등, 철근 선이 서로 교차하는 부분에 발생하는 중첩 스캔 데이터가 감지되고 제거된다. 본 발명의 경우, 중첩 스캔 데이터는 상기 철근 콘크리트(10)의 스캔 데이터 값 중, 드물게 존재하기 때문에 도 4 등의 히스토그램에는 명확히 표시되지 않는다. 따라서 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise) 방법을 사용한다. DBSCAN은 철근 콘크리트(10) 내 스캔 이 이루어지는 지점의 밀도 값을 이용하여 스캔 데이터를 형성하기 때문에, 상기와 같이 복수의 철근 선이 존재하여 상대적으로 다른 부분에 비해 밀도가 높은 중첩 부분의 노이즈(noise) 파악 및 제거가 용이하다. When the background noise is removed, overlapping scan data generated at a portion where the reinforcement lines intersect each other, such as the corner of the reinforced concrete 10, is detected and removed in the next step of noise removal. In the case of the present invention, the overlapping scan data is not clearly displayed in the histogram of FIG. 4 because it is rarely present among the scan data values of the reinforced concrete 10 . Therefore, the DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) method is used. Since DBSCAN forms scan data using the density value of the point where the scan is made in the reinforced concrete 10, as described above, there are a plurality of reinforcing bar lines, so the noise of the overlapping part having a relatively high density compared to other parts. ) is easy to identify and remove.

도 4의 히스토그램에는 전술한 것처럼 배경 노이즈(noise) 및 철근 콘크리트(10)의 거푸집(200)의 하부 커버(203)를 나타내는 두 개의 피크가 각각 형성된다. 다른 4개의 피크는 Z축 방향에서 멀어지는 방향으로 복수의 하부 철근 층(103) 및 상부 철근 층(101)을 순차적으로 나타내며, 상기 피크에는 각각의 철근 층에는 서로 연결되고 교차하는 직교 철근(102)의 스캔 값이 포함되어 있다. 하나의 예로 직교 철근(102)은 각각의 철근 층에 대해 가로방향 또는 세로방향으로 형성된다. 이하, 거푸집(200) 및 철근(100) 인식 단계를 설명하도록 한다.In the histogram of FIG. 4 , two peaks representing the background noise and the lower cover 203 of the formwork 200 of the reinforced concrete 10 are respectively formed as described above. The other four peaks sequentially represent a plurality of lower reinforcing bar layers 103 and an upper reinforcing bar layer 101 in a direction away from the Z-axis direction. of scan values are included. As an example, the orthogonal reinforcing bars 102 are formed in the transverse or longitudinal direction for each reinforcing bar layer. Hereinafter, the step of recognizing the formwork 200 and the reinforcing bar 100 will be described.

3. 거푸집 및 철근 인식 단계3. Formwork and Rebar Recognition Steps

도 5는 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 노이즈 제거 후 인식된 거푸집의 형상을 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트의 인식 과정을 나타낸 도면이다.5 is a view showing the shape of a recognized formwork after noise removal according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a view showing a recognition process of reinforced concrete according to an embodiment of the present invention.

전술한 노이즈 제거 단계를 거친 뒤, 데이터 처리장치(40)를 이용하여, Z축 방향으로 멀어지는 피크에 대해 순차적으로 거푸집(200)의 하부 커버(203), 하부 철근 층(103), 상부 철근 층(101), 거푸집(200)의 상부 커버(201) 등을 나타냄을 개략적으로 확인할 수 있다. After the noise removal step described above, using the data processing device 40, the lower cover 203, the lower reinforcing bar layer 103, and the upper reinforcing bar layer of the formwork 200 sequentially for the peaks moving away in the Z-axis direction. (101), it can be seen schematically showing the upper cover 201 of the formwork 200, and the like.

이에 더해, 도 2에 도시된 바와 같이, 거푸집 및 철근 인식 단계는 자세하게는 1) 거푸집 내부 표면 인식 단계(S310), 2) 개별 철근 인식 단계(S320), 3) 개별 철근의 각각의 철근 중심점 추정 및 상기 중심점에 대한 라인 피팅 단계(S330)의 세가지 하위 단계를 포함하여 구성될 수 있다.In addition, as shown in FIG. 2, the formwork and reinforcing bar recognition step is in detail 1) the formwork inner surface recognition step (S310), 2) the individual rebar recognition step (S320), 3) estimation of the center point of each reinforcing bar of each reinforcing bar and three sub-steps of the line fitting step (S330) for the center point.

도 5를 참고하여, 거푸집(200)의 내부 표면 인식 단계를 살펴보면, 데이터 처리장치(40)를 이용하여 거푸집(200)의 내부 표면은 거푸집(200) 및 거푸집의 커버를 포함한 내부를 인식하도록 사용된다. 우선적으로 거푸집(200) 꼭지점 및 모서리에 해당하는 가장자리의 스캔은 RANSAC을 사용하여 4개의 개별 가장자리로 분할될 수 있다. 상부와 하부로 구별하면 8개의 가장자리로 분할될 수 있으며, 이에 더하여, 거푸집의 표면이 RANSAC을 사용하여 더 세분화될 수 있음은 자명하다.Referring to FIG. 5, looking at the step of recognizing the inner surface of the formwork 200, the inner surface of the formwork 200 using the data processing device 40 is used to recognize the interior including the formwork 200 and the cover of the formwork. do. Preferentially, scans of edges corresponding to vertices and corners of the formwork 200 can be divided into four separate edges using RANSAC. Distinguishing into upper and lower parts can be divided into eight edges, in addition to this, it is self-evident that the surface of the formwork can be further subdivided using RANSAC.

다음으로 개별 철근(100) 인식 단계를 살펴본다. 하나의 예로, 개별 철근(100) 인식 단계는 조립형 철근 콘크리트의 개별 철근(100)을 인식하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 상부 철근 층(101) 및 하부 철근 층(102)이 철근 콘크리트(10)의 바닥 면과 평행한 것을 전제로 한다. 각 철근 층의 분할된 스캔 지점이 XY 평면에 투영되며. 각각의 개별 철근(100)은 하나의 선으로 가정할 수 있기 때문에 RANSAC을 사용하여 여러 철근을 인식할 수 있다.Next, look at the individual reinforcing bar 100 recognition step. As an example, the individual reinforcing bar 100 recognition step aims at recognizing the individual reinforcing bars 100 of the prefabricated reinforced concrete. To this end, it is assumed that the upper reinforcement layer 101 and the lower reinforcement layer 102 are parallel to the bottom surface of the reinforced concrete 10 . The divided scan points of each rebar layer are projected on the XY plane. Since each individual reinforcing bar 100 can be assumed as one line, it is possible to recognize several reinforcing bars using RANSAC.

도 6을 참고하면, RANSAC을 사용한 철근(100) 및 거푸집(200)을 인식한 실시 예를 살펴볼 수 있는데, 도 6(a)의 경우, 상부 철근 층(101) 및 거푸집(200)의 상부 구조를 RANSAC을 사용하여 인식한 하나의 실시 예에 해당한다. 특히 적색으로 표현된 부분은 임의로 선택된 거푸집(200)의 일면이 인식된 데이터 값을 의미한다. 도 6(b)의 경우, Y축 방향으로 거푸집의 하부 구조를 RANSAC을 사용하여 인식한 하나의 실시 예에 해당한다. 도6(c)의 경우, 상부 철근 층(101) 및 하부 철근 층(103), 그리고 직교 철근(102)을 포함하는 철근(100) 및 거푸집(200)의 상부와 하부 모두를 인식한 하나의 실시 예에 해당하며, 도 6(d)의 경우, 상기 거푸집(200)을 제거한 채, 철근(100)만을 인식한 하나의 실시 예에 해당한다.Referring to FIG. 6 , an embodiment in which the reinforcing bar 100 and the formwork 200 using RANSAC are recognized can be seen. In the case of FIG. 6(a), the upper reinforcing bar layer 101 and the upper structure of the formwork 200 corresponds to one embodiment recognized using RANSAC. In particular, a portion expressed in red means a data value of which one side of the arbitrarily selected die 200 is recognized. In the case of FIG. 6( b ), it corresponds to one embodiment in which the lower structure of the formwork in the Y-axis direction was recognized using RANSAC. In the case of Figure 6 (c), the upper reinforcing bar layer 101 and the lower reinforcing bar layer 103, and the reinforcing bar 100 and the orthogonal reinforcing bar 102, one that recognizes both the upper and lower parts of the formwork 200 It corresponds to an embodiment, and in the case of FIG. 6( d ), it corresponds to an embodiment in which only the reinforcing bar 100 is recognized while the formwork 200 is removed.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 중심점 추정 및 라인 피팅 단계를 도시한 도면이고, 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트를 X-Y 평면 상에서 바라본 도면이며, 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 철근 콘크리트의 내부를 Y-Z 평면 상에서 바라본 도면이다7 is a view showing the reinforcing bar center point estimation and line fitting steps according to an embodiment of the present invention, FIG. 8 is a view of the reinforced concrete according to an embodiment of the present invention viewed on the X-Y plane, and FIG. 9 is the present invention It is a view viewed from the Y-Z plane inside the reinforced concrete according to an embodiment of

거푸집(200) 및 철근(100) 인식 후, 철근(100)의 중심점 추정 및 중심선 맞춤 단계가 진행된다. 상기 단계는 복수의 철근(100) 중심을 각각 추정한 다음, 추정된 복수의 철근(100) 중심의 라인 피팅을 통해 최적의 철근 선을 찾는 것을 목표로 한다.After recognition of the formwork 200 and the reinforcing bar 100 , the center point estimation and center line fitting step of the reinforcing bar 100 is performed. The above step aims at estimating the centers of a plurality of reinforcing bars 100, respectively, and then finding an optimal reinforcing bar line through line fitting of the estimated centers of the plurality of reinforcing bars 100.

특히, 도 7의 경우 철근 절단 및 중심점 추정 단계를 도시한 것으로, 먼저 이전 단계에서 인식된 각 개별 철근(100)을 도 7(a)와 같이 복수개의 섹션으로 분할한다. 여기서 치수 품질 평가(DQA)의 성능에 따라 개별 철근(100)의 분할되는 섹션의 수를 선택할 수 있다. 그 다음으로, 도 7(b)와 같이 각각의 분할된 섹션 내의 스캔 데이터는 철근(100)의 중심점 추정을 위해 철근(100)의 스캔 방향과 수직인 평면에 투영될 수 있다. 다만, 하나의 예로 철근(100)에는 철근(100)과 추후 타설 할 콘크리트 사이의 결합 강도를 높이는 역할을 하는 불규칙한 모양의 리브(미도시) 등이 존재할 수 있기 때문에 평면 위의 점은 불규칙한 원형 모양을 가질 수 있다. In particular, in the case of FIG. 7 , each individual reinforcing bar 100 recognized in the previous step is divided into a plurality of sections as shown in FIG. Here, it is possible to select the number of divided sections of the individual reinforcing bars 100 according to the performance of dimensional quality assessment (DQA). Next, as shown in FIG. 7( b ), the scan data in each divided section may be projected on a plane perpendicular to the scan direction of the reinforcing bar 100 for estimating the center point of the reinforcing bar 100 . However, as one example, the reinforcing bar 100 has irregularly shaped ribs (not shown) that serve to increase the bonding strength between the reinforcing bar 100 and concrete to be poured later, so that the point on the plane has an irregular circular shape. can have

따라서 본 발명에 따른 일 실시 예의 경우, 도 7(b)처럼 불규칙한 스캔 포인트 상태에서 중심점을 추정할 때 철근의 중심 위치를 명확하게 추정할 수 있도록 원형 RANSAC 방법을 사용한다. 원형 RANSAC 구현을 위해, 미리 정해진 두 가지 설정 값에 해당하는 1) 원 반경(r), 2) 공차 임계 값(δ)의 매개 변수가 입력 매개 변수로 사용된다. 각 매개 변수는 철근의 제조 사양을 기반으로 개별적으로 결정될 수 있다.Therefore, in the case of an embodiment according to the present invention, the circular RANSAC method is used to clearly estimate the center position of the reinforcing bar when estimating the center point in the irregular scan point state as shown in FIG. 7(b). For the circular RANSAC implementation, parameters of 1) circle radius (r) and 2) tolerance threshold (δ) corresponding to two predetermined set values are used as input parameters. Each parameter can be determined individually based on the manufacturing specifications of the rebar.

원 반경(r) 값의 결정을 위해 철근(100)의 최대 및 최소 반경의 평균이 사용될 수 있다. 반면에 공차 임계 값(δ)은 제조 사양에서 나오는 철근(100)의 최대 및 최소 직경 정보를 사용하여 계산된 철근(100) 길이의 절반으로 결정될 수 있다. 상기 각 매개 변수를 바탕으로 실제 스캔 값에서 측정된 원 반경(r) 값을 대비하며 원형 RANSAC에 의한 중심점을 추정한다. 그리고 마지막으로, 각 철근의 복수의 분할 섹션에서 추정된 철근(100) 중심점을 최종적으로 라인 피팅에 사용할 수 있다.The average of the maximum and minimum radii of the reinforcing bar 100 may be used to determine the value of the circle radius r. On the other hand, the tolerance threshold value δ may be determined as half the length of the reinforcing bar 100 calculated using the maximum and minimum diameter information of the reinforcing bar 100 from the manufacturing specification. Based on each parameter, the circle radius (r) value measured from the actual scan value is compared, and the center point is estimated by the circular RANSAC. And finally, the center point of the reinforcing bar 100 estimated in a plurality of divided sections of each reinforcing bar may be finally used for line fitting.

4. 치수 추정4. Dimension Estimation

도 8 내지 9를 참고하면 알 수 있듯이, 철근(100) 중심점의 추정과 철근(100)의 라인 피팅이 완료되면, 데이터 처리장치(40)에 의해 철근(100) 사이의 간격(S), 콘크리트 커버 및 거푸집(200)의 길이(L), 깊이(D), 폭(W) 등의 치수를 포함하여, 사용자가 추정하고자 하는 목적을 가진 값에 해당하는 치수가 추정된다. 먼저 거푸집(200)의 치수 추정과 관련하여 거푸집(200) 내부의 치수에 대해 추정을 진행한다. 거푸집(200) 내부 표면 중, 3개의 선의 교차점에 해당하는 거푸집(200)의 꼭지점의 위치를 이용하여, 거푸집(200)의 치수에 대한 추정이 가능하다. 자세하게는 개별적으로 추정된 거푸집(200)의 꼭지점과 꼭지점의 거리를 이용하여, 거푸집의 상부, 하부의 길이 또는 Z축 방향의 높이를 포함한 거푸집 내부의 개별 모서리의 치수가 추정될 수 있다. As can be seen with reference to FIGS. 8 to 9 , when the estimation of the center point of the reinforcing bar 100 and the line fitting of the reinforcing bar 100 are completed, the distance S between the reinforcing bars 100 by the data processing device 40 , the concrete Including dimensions such as length (L), depth (D), and width (W) of the cover and the formwork 200 , dimensions corresponding to values that the user wants to estimate are estimated. First, in relation to the dimension estimation of the formwork 200, estimation of the dimensions inside the formwork 200 is performed. It is possible to estimate the dimension of the formwork 200 by using the position of the vertex of the formwork 200 corresponding to the intersection of three lines among the inner surfaces of the formwork 200 . In detail, using the distance between the vertices and the vertices of the mold 200 individually estimated, the dimensions of individual corners inside the mold including the length of the top and bottom of the mold or the height in the Z-axis direction of the mold can be estimated.

철근 사이의 간격(S) 및 철근(100)과 거푸집(200) 및 커버(101,102,103) 사이의 간격에 대한 추정은 다음과 같은 방식으로 이루어진다. 우선, 인접한 두 철근(100)의 중심점 사이의 거리를 계산하여 철근 간격(S)을 추정한다. 다음으로 커버를 크게 상부 커버(201), 측면 커버(202), 하부 커버(203)로 나눈 뒤. 상부 커버(201) 및 하부 커버(203)와 철근(100) 사이의 간격은 각각 철근(100)의 외부 표면과의 상기 커버들 간의 가장 가까운 거리, 즉 철근(100)과 거푸집(200)의 내부의 상부 및 하부 표면 사이의 가장 가까운 거리로 계산될 수 있다. 유사한 방식으로 측면 커버(202) 또한 철근(100)의 외부 표면과 거푸집(200)의 내부 측면의 표면과 가장 가까운 거리로 계산될 수 있다.Estimation of the spacing between the reinforcing bars (S) and the spacing between the reinforcing bars 100 and the formwork 200 and the covers 101, 102, 103 is made in the following manner. First, the distance between the center points of two adjacent reinforcing bars 100 is calculated to estimate the reinforcing bar spacing (S). Next, the cover is largely divided into an upper cover 201 , a side cover 202 , and a lower cover 203 . The distance between the upper cover 201 and the lower cover 203 and the reinforcing bar 100 is the closest distance between the outer surface of the reinforcing bar 100 and the covers, respectively, that is, the reinforcing bar 100 and the inside of the formwork 200 . can be calculated as the nearest distance between the upper and lower surfaces of In a similar manner, the side cover 202 can also be calculated as the closest distance to the outer surface of the reinforcing bar 100 and the surface of the inner side of the formwork 200 .

5. 실험 결과 값5. Experimental result value

다음으로 하나의 실험 예를 통해 레이저 스캐닝을 이용한 거푸집 및 철근 콘크리트 형상 계측 방법을 검증한다.Next, the method of measuring the formwork and reinforced concrete shape using laser scanning is verified through one experimental example.

하나의 실험 예에서 1500mm (길이) × 1000mm (너비) × 200mm (높이)에 해당하는 거푸집(200)이 제작된다. 거푸집(200)은 적층 합판으로 만들어졌으며, 거푸집(200)의 두께는 18mm로 설정한다. 거푸집(200) 내부에는 2개의(상부 및 하부) 철근 층(101,103)이 형성되어 있으며, 상부 철근 층(101) 및 하부 철근 층(103)을 구성하는 철근의 직경은 각각 12mm 및 16mm에 해당한다. 각각의 철근 층(101,103)에 대해 X축 또는 Y축 방향으로 직교 철근(102)이 설치된다. 상기 실험에서는 Y축 방향으로 6개, X축 방향으로 9개의 직교 철근(102)이 설치된다. 또한 상부 및 하부 철근 층(101,103)을 상호간에 연결하기 위한 고리모양 형태의 C자형 철근(미도시)을 사용한다. In one experimental example, a formwork 200 corresponding to 1500 mm (length) × 1000 mm (width) × 200 mm (height) is manufactured. The formwork 200 is made of laminated plywood, and the thickness of the formwork 200 is set to 18mm. Two (upper and lower) reinforcing bar layers 101 and 103 are formed inside the formwork 200, and the diameters of the reinforcing bars constituting the upper reinforcing bar layer 101 and the lower reinforcing bar layer 103 correspond to 12 mm and 16 mm, respectively. . Orthogonal reinforcing bars 102 are installed in the X-axis or Y-axis direction for each of the reinforcing bar layers 101 and 103 . In the above experiment, 6 in the Y-axis direction and 9 orthogonal reinforcing bars 102 in the X-axis direction are installed. In addition, an annular C-shaped reinforcing bar (not shown) is used to connect the upper and lower reinforcing bar layers 101 and 103 to each other.

상기 실험에서 사용된 지상 레이저 스캐너(20)에 해당하는 FARO M70 TLS는 거푸집(200)과 철근(100)(이하 '시편'이라 한다)의 스캔 지점을 파악하는데 사용된다. FARO M70 TLS는 0.6m 이상 ~ 7m 이하의 범위에서 ±3mm의 측정 정확도와 최대 488,000 포인트/초의 측정 속도를 제공한다. 상기 실험에서 상기 사양의 지상 레이저 스캐너(20)는 거푸집(200) 내 모든 철근(100)과 내부 표면을 스캔 한다. 지상 레이저 스캐너(20)를 시편으로부터 일정거리 이격된 위치에 배치된 2.4m 높이의 책상 위에 설치된다. 시편에 대한 지상 레이저 스캐너(20)의 스캐닝 각도 및 분해능이 치수 추정의 오차 값에 영향을 주는지 확인하기 위해, 시편의 각도를 조절한다. 시편의 X축이 지상 레이저 스캐너(20)와 마주보는 경우를 0°로 정의하며, 시편의 회전에 의해 Y축과 지상 레이저 스캐너(20)가 마주보는 경우를 90°로 정의하여, 0°, 45°, 90°의 세 가지 각도에 의해 시편을 스캐닝 한다. 또한 0.018°, 0.036° 및 0.072°의 세 가지 다른 각도 분해능이 테스트에 사용된다. The FARO M70 TLS corresponding to the terrestrial laser scanner 20 used in the above experiment is used to identify the scan points of the formwork 200 and the reinforcing bar 100 (hereinafter referred to as 'specimen'). The FARO M70 TLS offers a measurement accuracy of ±3mm and a measurement speed of up to 488,000 points/sec in a range of 0.6 m or more to 7 m or less. In the above experiment, the terrestrial laser scanner 20 of the above specification scans all the reinforcing bars 100 and the inner surface in the formwork 200 . The terrestrial laser scanner 20 is installed on a desk with a height of 2.4 m disposed at a location spaced apart from the specimen by a predetermined distance. In order to check whether the scanning angle and resolution of the terrestrial laser scanner 20 with respect to the specimen affect the error value of dimensional estimation, the angle of the specimen is adjusted. The case where the X-axis of the specimen faces the terrestrial laser scanner 20 is defined as 0°, and the case where the Y-axis and the terrestrial laser scanner 20 face by rotation of the specimen is defined as 90°, 0°, The specimen is scanned by three angles of 45° and 90°. In addition, three different angular resolutions of 0.018°, 0.036° and 0.072° are used for testing.

표 1은 다양한 시편 각도 및 각도 분해 능을 사용한 실험적 결과를 보여준다. 여기서 "치수 불일치"는 제안된 방법에 의해 추정된 치수와 실제 치수 측정치 사이의 차이로 정의한다. 상기 결과 값을 통해 철근(100) 간격의 평균 불일치가 2.15mm이고 불일치 범위가 1.07mm에서 4.39mm 사이임을 알 수 있다. 다만 철근(100) 간격의 경우, 표본각도 45°, 각도 분해능 0.072°에서 바닥 층에서 최대 평균 불일치 4.39mm가 발생하는 것이 관찰되었다.Table 1 shows the experimental results using various specimen angles and angular resolution. Here, "dimension mismatch" is defined as the difference between the dimension estimated by the proposed method and the actual dimension measurement. From the above results, it can be seen that the average discrepancy of the rebar 100 spacing is 2.15 mm and the discrepancy range is between 1.07 mm and 4.39 mm. However, in the case of the rebar (100) spacing, it was observed that the maximum average discrepancy of 4.39 mm occurred in the bottom layer at a sample angle of 45° and an angular resolution of 0.072°.

Figure pat00001
Figure pat00001

거푸집(200) 치수 추정의 경우, 거푸집(200) 치수 불일치는 평균 2.52mm이며 불일치 범위는 0.31mm에서 6.26mm 사이임을 알 수 있다. 철근(100) 간격의 치수 불일치 결과와 유사하게, 거푸집(200) 치수의 최대 평균 불일치는 시편 각도 45° 및 각도 분해능 0.072°에서 바닥 층에서 발생한 6.26mm에 해당한다.For the dimension estimation of the formwork 200, it can be seen that the dimensional discrepancy of the formwork 200 averages 2.52 mm and the discrepancy range is between 0.31 mm and 6.26 mm. Similar to the result of dimensional discrepancy of rebar 100 spacing, the maximum mean discrepancy of formwork 200 dimensions corresponds to 6.26 mm occurring in the floor layer at a specimen angle of 45° and an angular resolution of 0.072°.

세가지 다른 시편 각도의 경우, 각도 분해능이 0.018°에서 0.072°로 증가함에 따라 평균 치수 불일치가 악화되는 것을 알 수 있다. 이는 철근(100) 표면에 인지되는 스캔 지점 수가 감소하면, 철근(100) 중심의 위치를 추정하는 성능에 부정적인 영향을 미치기 때문인 것으로 추정된다. For the three different specimen angles, it can be seen that the average dimensional mismatch worsens as the angular resolution increases from 0.018° to 0.072°. It is estimated that this is because when the number of scan points recognized on the surface of the reinforcing bar 100 decreases, the performance of estimating the position of the reinforcing bar 100 is negatively affected.

시편 각도가 0° 및 45°일 때의 철근(100) 간격 추정 결과와 대조적으로, 시편 각도 90°에서 상부 철근 층(101)의 평균 치수 불일치는 하부 철근 층(103)의 평균 치수 불일치 보다 큰 경향이 있다. 이러한 현상은 거푸집(200)의 세로 측면 근처에 상부 철근 층(101)과 하부 철근 층(103)을 연결하며 철근 사이의 연결구 역할을 하는 C 자형 철근(미도시)이 존재하기 때문인 것으로 추정된다.In contrast to the rebar 100 spacing estimation results when the specimen angle is 0° and 45°, the average dimensional discrepancy of the upper reinforcing bar layer 101 at 90° specimen angle is larger than the average dimensional discrepancy of the lower reinforcing bar layer 103 tends to This phenomenon is presumed to be due to the presence of a C-shaped reinforcing bar (not shown) that connects the upper reinforcing bar layer 101 and the lower reinforcing bar layer 103 and serves as a connector between the reinforcing bars near the longitudinal side of the formwork 200 .

C 자형 철근(미도시)으로 인한 상기 치수 불일치의 증가 값은 철근(100)의 중심점 추정에 악영향을 미친다. 또한 상부 철근 층(100)이 하부 철근 층(103)보다 상대적으로 크기가 작기 때문에, 상부 철근 층(100)은 철근 표면에 인지되는 스캔 지점 수가 적어 부정확 한 철근 간격 추정이 추정될 수밖에 없는 것으로 보인다.The increase in the dimension mismatch due to the C-shaped reinforcing bar (not shown) adversely affects the estimation of the center point of the reinforcing bar 100 . In addition, since the upper reinforcing bar layer 100 is relatively smaller in size than the lower reinforcing bar layer 103, the upper reinforcing bar layer 100 has a small number of scan points recognized on the reinforcing bar surface, so inaccurate rebar spacing estimation seems inevitable. .

표 2는 다양한 시편 각도와 각도 분해능에 따른 상부 커버(201), 하부 커버(203)) 및 측면 커버(202) 불일치의 결과를 보여준다. 실험 결과는 각각의 커버의 치수 추정 불일치 평균 수치가 0.96mm에서 4.43mm까지 약 2.18mm에 해당함을 보여준다. 상기 복수의 커버의 최대 불일치 수치는 시편 각도 45°, 각도 분해능 0.072°에서 하부 커버(203) 근처에서 발생한 14.55mm이다. 측면 커버(202)의 경우, 불일치 평균 수치는 1.66mm~7.76mm 범위에서 3.12mm에 해당한다. 7.76mm의 가장 높은 불일치 수치는 상기 커버(상부커버(201), 하부커버(203))의 수치 추정의 경우와 유사하게 0.072°의 각도 분해능에서 표본 각도가 45°인 하단 측면에서 관찰된다.Table 2 shows the results of the mismatch of the upper cover 201, lower cover 203) and side cover 202 according to various specimen angles and angular resolution. The experimental results show that the average value of the dimensional estimation mismatch of each cover is about 2.18 mm from 0.96 mm to 4.43 mm. The maximum discrepancy value of the plurality of covers is 14.55 mm generated near the lower cover 203 at a specimen angle of 45° and an angular resolution of 0.072°. For the side cover 202, the average discrepancy value corresponds to 3.12 mm in the range of 1.66 mm to 7.76 mm. The highest discrepancy value of 7.76 mm is observed at the lower side where the sample angle is 45° at an angular resolution of 0.072°, similar to the case of numerical estimation of the cover (top cover 201, bottom cover 203).

Figure pat00002
Figure pat00002

상기 실험 값에 따라 상부 커버(201) 및 하부 커버(203)의 치수 추정과 관련하여, 세 가지 주요한 결과를 도출할 수 있다. 첫째, 각도 분해능의 해상도가 증가하면, 스캔 포인트 수가 감소하기 때문에 치수 불일치도 증가하게 된다. 각도 분해능에 따른 치수 불일치 효과는 시편 각도 45 °에서 더욱 악화되는 것이 분명하게 관찰된다. 둘째로, 상부커버(201) 및 하부 커버(203)의 치수 추정에 대해 시편 각도는 영향을 미치지 않는다. 3 개의 다른 시편 각도에서 상부 커버(201) 및 하부 커버(203)의 치수 차이는 1mm 미만에 해당한다. 셋째로, 하부 철근 층(103)(1.09mm)의 치수 추정 평균 불일치 값은 상부 철근 층(101)의 평균 불일치 값 (2.83mm)보다 작다. 이는 거푸집의 바닥 표면과 하부 철근 층(103) 사이에 일정한 간격을 유지하기 위해 설치된 커버 스페이서(미도시)에 의해 하부 철근 층(103)이 지지되기 때문인 것으로 추정된다.In relation to the estimation of the dimensions of the upper cover 201 and the lower cover 203 according to the experimental values, three main results can be derived. First, as the resolution of the angular resolution increases, the dimensional mismatch increases as the number of scan points decreases. It is clearly observed that the dimensional mismatch effect according to the angular resolution is more exacerbated at the specimen angle of 45°. Second, the angle of the specimen has no effect on the estimation of the dimensions of the upper cover 201 and the lower cover 203 . The dimensional difference between the upper cover 201 and the lower cover 203 at three different specimen angles corresponds to less than 1 mm. Third, the dimensional estimation average discrepancy value of the lower reinforcement layer 103 (1.09 mm) is smaller than the average discrepancy value of the upper reinforcement layer 101 (2.83 mm). This is presumed to be because the lower reinforcing bar layer 103 is supported by a cover spacer (not shown) installed to maintain a constant distance between the bottom surface of the formwork and the lower reinforcing bar layer 103 .

마찬가지로, 측면 커버(202) 치수 추정에 대해 세가지 주요한 결과를 도출해본다. 첫째로, 각도 분해능 측면에서 철근 중심 위치 추정 및 내측면 추정 성능이 크게 영향을 받기 때문에 각도 분해능이 증가함에 따라 측면 커버 치수 추정 불일치가 일반적으로 증가한다. 둘째로, 상부 커버(201) 및 하부 커버(203)의 결과와 달리 시편 각도 효과가 관찰된다. 측면 커버(202)의 치수 불일치는 가장 낮은 평균 값이 2.48mm에 해당한다.Similarly, three main results are derived for the side cover 202 dimension estimation. First, since the rebar center position estimation and inner side estimation performance are greatly affected in terms of angular resolution, the side cover dimension estimation mismatch generally increases as the angular resolution increases. Second, unlike the results of the upper cover 201 and the lower cover 203, the specimen angle effect is observed. The dimensional discrepancy of the side cover 202 corresponds to the lowest average value of 2.48 mm.

셋째, 측면 커버(202)의 치수 추정은 내측면 추정을 포함하기 때문에 하부 철근 층(103)의 측면 커버(202) 치수의 추정 결과가 상부 철근 층(101)의 결과보다 불일치 값이 더 크다. Third, since the estimation of the dimensions of the side cover 202 includes the estimation of the inner surface, the result of the estimation of the dimensions of the side cover 202 of the lower reinforcing bar layer 103 is larger than the result of the upper reinforcing bar layer 101 .

이상으로 본 발명에 관한 바람직한 실시 예를 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되지 아니하며, 본 발명의 실시 예로부터 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의한 용이하게 변경되어 균등하다고 인정되는 범위의 모든 변경을 포함한다.Although the preferred embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above embodiment, and can be easily changed by a person skilled in the art from the embodiment of the present invention to equivalent Including all changes to the extent recognized as such.

10: 철근 콘크리트 20: 지상 레이저 스캐너
40: 데이터 처리장치
100: 철근 101: 상부 철근 층
102: 직교 철근 103: 하부 철근 층
200: 거푸집 201: 상부 커버
202: 측면 커버 203: 하부 커버
L: 거푸집 길이 S: 철근 간격
D: 거푸집 깊이 W: 거푸집 폭
10: reinforced concrete 20: ground laser scanner
40: data processing unit
100: reinforcing bar 101: upper reinforcing bar layer
102: orthogonal reinforcing bar 103: lower reinforcing bar layer
200: formwork 201: top cover
202: side cover 203: lower cover
L: Formwork Length S: Rebar Spacing
D: Formwork Depth W: Formwork Width

Claims (10)

철근 콘크리트(RC)의 형상 계측 방법에 있어서,
지상 레이저 스캐너에 의해 상기 철근 콘크리트를 구성하는 거푸집 및 철근에 대한 스캔 데이터를 획득하는 단계;
데이터 처리장치에 의해 상기 스캔 데이터로부터 발견된 노이즈(noise)를 제거하는 단계;
상기 데이터 처리장치에 의해 상기 스캔 데이터를 해석하여 상기 거푸집 및 철근을 인식하는 단계; 및
상기 거푸집 및 철근의 치수를 추정하는 단계를 포함하여 이루어지는 철근 콘크리트의 형상 계측 방법.
In the shape measuring method of reinforced concrete (RC),
obtaining scan data for the formwork and reinforcing bars constituting the reinforced concrete by a ground laser scanner;
removing noise found from the scan data by a data processing device;
recognizing the formwork and reinforcing bars by analyzing the scan data by the data processing device; and
A shape measuring method of reinforced concrete comprising the step of estimating the dimensions of the formwork and the reinforcement.
제1항에 있어서,
상기 스캔 데이터를 획득하는 단계에서, 상기 지상 레이저 스캐너는 Z축 방향으로 상기 철근 콘크리트를 스캔 하여, 상기 스캔 데이터를 형성하는 것을 특징으로 하는 철근 콘크리트의 형상 계측 방법.
According to claim 1,
In the step of acquiring the scan data, the ground laser scanner scans the reinforced concrete in the Z-axis direction to form the scan data.
제1항에 있어서,
상기 스캔 데이터는 상기 거푸집의 상부 커버, 상기 거푸집의 하부 커버, 상부 철근 층, 하부 철근 층 및 배경 노이즈 등을 포함하는 것을 특징으로 하는 철근 콘크리트의 형상 계측 방법.
According to claim 1,
The scan data is a shape measuring method of reinforced concrete, characterized in that it includes the upper cover of the formwork, the lower cover of the formwork, upper reinforcing bar layer, lower reinforcing bar layer and background noise.
제3항에 있어서,
상기 노이즈를 제거하는 단계는, 상기 스캔데이터를 히스토그램을 통해 상기 Z 좌표 축을 기준으로 세분화하는 단계 및;
상기 히스토그램의 피크를 분석하여, 상기 상부 커버, 하부 커버, 상부 철근 층, 하부철근 층 및 배경 노이즈를 구분하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 철근 콘크리트의 형상 계측 방법.
4. The method of claim 3,
The removing of the noise may include: subdividing the scan data based on the Z coordinate axis through a histogram;
By analyzing the peak of the histogram, the shape measuring method of reinforced concrete further comprising the step of classifying the upper cover, the lower cover, the upper reinforcing bar layer, the lower reinforcing bar layer, and the background noise.
제4항에 있어서,
상기 노이즈를 제거하는 단계의 노이즈(noise)를 제거하는 과정에서 Otsu 임계 값을 사용하는 것을 특징으로 하는 철근 콘크리트의 형상 계측 방법.
5. The method of claim 4,
The shape measurement method of reinforced concrete, characterized in that the Otsu threshold is used in the process of removing the noise in the step of removing the noise.
제1항에 있어서,
상기 거푸집 및 철근을 인식하는 단계는 상기 거푸집의 내부 표면을 인식하는 단계,
상기 복수의 철근을 인식하는 단계,
상기 복수의 철근 각각의 중심점 추정 및 상기 중심점에 대한 라인 피팅 단계를 포함하여 이루어지는 철근 콘크리트의 형상 계측 방법.
According to claim 1,
Recognizing the formwork and reinforcing bars includes recognizing the inner surface of the formwork,
Recognizing the plurality of reinforcing bars,
A shape measuring method of reinforced concrete comprising the steps of estimating the center point of each of the plurality of reinforcing bars and fitting a line for the center point.
제6항에 있어서,
상기 거푸집 및 철근을 인식하는 단계는, Random Sample Consensus(RANSAC)을 사용하여, 이루어지는 철근 콘크리트의 형상 계측 방법.
7. The method of claim 6,
The step of recognizing the formwork and reinforcing bars is a shape measuring method of reinforced concrete made by using Random Sample Consensus (RANSAC).
제6항에 있어서,
상기 거푸집 및 철근을 인식하는 단계 중, 중심점 추정 단계는 철근을 복수개의 섹션으로 분할하는 단계,
분할된 상기 철근의 스캔 데이터를 스캔 방향과 수직인 평면에 투영시키는 단계 및
상기 철근의 반경과 공차 임계 값을 이용한 원형 Random Sample Consensus (RANSAC)에 의해 중심점을 추정하는 철근 콘크리트의 형상 계측 방법.
7. The method of claim 6,
In the step of recognizing the formwork and the reinforcing bar, the center point estimation step is a step of dividing the reinforcing bar into a plurality of sections,
Projecting the divided scan data of the reinforcing bar on a plane perpendicular to the scan direction and
A method for measuring the shape of reinforced concrete by estimating the center point by circular Random Sample Consensus (RANSAC) using the radius and tolerance threshold of the reinforcement.
제6항에 있어서,
상기 치수를 추정하는 단계 중, 상기 거푸집의 치수는 상기 거푸집 및 철근을 인식하는 단계에 의해 인식된 거푸집 내부 표면의 교차점에서 추출된 꼭지점 사이의 거리로 추정하는 철근 콘크리트의 형상 계측 방법.
7. The method of claim 6,
In the step of estimating the dimension, the dimension of the formwork is a shape measuring method of reinforced concrete estimating as the distance between the vertices extracted from the intersection of the inner surface of the formwork recognized by the step of recognizing the formwork and the reinforcing bar.
제6항에 있어서,
상기 치수를 추정하는 단계 중, 상기 복수의 철근 상호간의 간격은, 상기 철근 간의 최단 거리를 계산하여 추정하는 철근 콘크리트의 형상 계측 방법.
7. The method of claim 6,
In the step of estimating the dimensions, the distance between the plurality of reinforcing bars is a shape measuring method of reinforced concrete for estimating the shortest distance between the reinforcing bars.
KR1020210036362A 2021-03-22 2021-03-22 Dimensional quality inspection method for reinforced concrete structures KR102613835B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210036362A KR102613835B1 (en) 2021-03-22 2021-03-22 Dimensional quality inspection method for reinforced concrete structures

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210036362A KR102613835B1 (en) 2021-03-22 2021-03-22 Dimensional quality inspection method for reinforced concrete structures

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220131581A true KR20220131581A (en) 2022-09-29
KR102613835B1 KR102613835B1 (en) 2023-12-14

Family

ID=83461975

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210036362A KR102613835B1 (en) 2021-03-22 2021-03-22 Dimensional quality inspection method for reinforced concrete structures

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102613835B1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4351081B2 (en) * 2004-02-02 2009-10-28 大成建設株式会社 Construction management system and construction management method
JP2010261772A (en) * 2009-05-01 2010-11-18 Shimizu Corp Device and method for inspecting cover thickness of reinforcing bar
JP6757690B2 (en) * 2017-03-31 2020-09-23 鹿島建設株式会社 Inspection support equipment, inspection support methods and programs
US20200344449A1 (en) * 2017-05-11 2020-10-29 Inovision Software Solutions, Inc. Object inspection system and method for inspecting an object

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4351081B2 (en) * 2004-02-02 2009-10-28 大成建設株式会社 Construction management system and construction management method
JP2010261772A (en) * 2009-05-01 2010-11-18 Shimizu Corp Device and method for inspecting cover thickness of reinforcing bar
JP6757690B2 (en) * 2017-03-31 2020-09-23 鹿島建設株式会社 Inspection support equipment, inspection support methods and programs
US20200344449A1 (en) * 2017-05-11 2020-10-29 Inovision Software Solutions, Inc. Object inspection system and method for inspecting an object

Also Published As

Publication number Publication date
KR102613835B1 (en) 2023-12-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kim et al. A framework for dimensional and surface quality assessment of precast concrete elements using BIM and 3D laser scanning
CN110060338B (en) Prefabricated part point cloud identification method based on BIM model
CN113313710B (en) Quality detection method and system, electronic device and storage medium
JP2014006222A (en) Method and apparatus for detecting change of concrete surface
CN113487722B (en) Automatic concrete member detection method based on three-dimensional laser scanning method
EP1467176B1 (en) Inspection system and method
CN112304233B (en) Deformation detection method for construction process of cantilever steel structural member
US20090289953A1 (en) System and method for adjusting view of a measuring report of an object
CN114234819B (en) Automatic detection method for quality of steel bar part based on three-dimensional laser scanning
CN115100116A (en) Plate defect detection method based on three-dimensional point cloud
Güldür Erkal et al. Automated geometric imperfection detection and quantification of CFS members from point clouds
KR20220131581A (en) Dimensional quality inspection method for reinforced concrete structures
JP3616382B2 (en) Rebar processing specification calculation device
CN116972754A (en) Method and system for detecting welding seam of steel bar
CN115880274A (en) Prefabricated part quality detection method and system based on three-dimensional computer vision
EP3365223B1 (en) Method and system for determining the manufacturing dimensions for a connecting element
CN116255930A (en) Cross section extraction and measurement method and system based on point cloud slice
US6886394B1 (en) Roughness measuring method and apparatus
JP3754575B2 (en) Shape analysis apparatus and method
JP7356019B2 (en) Surface strain evaluation device, surface strain evaluation method, and program
CN116030022B (en) Quality detection system and method for building prefabricated part
Furferi et al. Enhancing porcelain whiteware quality assessment by means of Reverse Engineering-based procedures
JPH11339052A (en) Device and method for analyzing shape
US20210256706A1 (en) Four-dimensional crane rail measurement systems
CN117554186A (en) Machine vision-based quality detection and analysis method for small-sized concrete prefabricated part

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant