딥러닝 기반 콘크리트 표면 균열 검출 기법에 관한 연구
A Study on Deep Learning Based Concrete Surface Crack Detection
- 주제어 (키워드) 콘크리크 균열 검출 , 딥러닝 기반 이미지 분류 모델 , 변분 오토 인코더
- 발행기관 서강대학교 정보통신대학원
- 지도교수 박운상
- 발행년도 2022
- 학위수여년월 2022. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 정보통신대학원 데이터사이언스
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000066509
- UCI I804:11029-000000066509
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
콘크리트 기반 건축물의 표면은 시간이 지남에 따라 균열이 발생하여 적절한 시기의 안정성 판단은 필수적이다. 이와 관련하여 기존에는 점검자의 육안으로 판단하였지만, 객관적인 판단을 위해 전통적인 이미지 처리 기법과 딥러닝 기법을 적용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 최근에는 이미지 분류 모델에서 더 나아가 정상과 균열 이미지가 불균형한 경우에 사용할 수 있는 딥러닝 모델에 대한 연구도 이루어지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 콘크리트 표면의 균열 검출 기법 연구를 위해 ResNet 모델과 VAE 모델을 사용하였다. 먼저, 이미지 분류에 일반적으로 사용되는 ResNet 모델을 사용하여 콘크리트 표면의 균열을 검출하는 방법을 적용하였다. 또한, 정상과 균열의 데이터가 불균형한 상황에서의 해결 방안으로 VAE 모델을 제안하였다. VAE 모델의 학습은 정상데이터만 사용하고, 원본 이미지와 재생성 이미지의 복원 오차를 활용하여 추출한 임계 값으로 콘크리트 이미지의 균열 여부를 판단하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 두가지 모델의 성능을 비교 분석하여, 학습 데이터 분포 환경에 적절한 딥러닝 기반의 콘크리트 균열 검출 방안을 제시하였다. 특히 VAE 모델은 학습 데이터가 불균형한 상황에서도 우수한 성능을 보임으로써 현실적인 균열 검출 시스템 개발이 가능할 것으로 보인다.
more초록 (요약문)
The surface of concrete buildings accumulates cracks over time, and thus determining stability in time is essential. In relation to this, in the past, people relied on the naked eye of the inspectors for the crack detection. However, active research has been conducted to apply traditional image processing and deep learning technologies for objective judgment of the presence of cracks recently. In addition to the traditional image categorization models, deep learning models can also be used when normal and crack images are not balanced. In this paper, we propose to use ResNet and VAE for the crack detection on concrete surfaces. First, we used the ResNet model that is widely used for image classification, for the concrete crack detection. We also used the VAE model as a solution to handle the imbalance problem between normal and crack data. The VAE configures the training data only with normal images, generates reconstruction error values of the input images, which can be used to determine whether there is a crack or not. The performances of the two models are compared and their advantages and disadvantages are discussed. In particular, the VAE model is proposed as a method to handle imbalanced data problem, to develop practical crack detection system.
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