AI를 사용한 균열 감지 및 분할

표면의 균열을 보면 작은 문제처럼 보일 수 있지만, 심각한 구조적 손상의 초기 징후입니다. 예를 들어, 교량은 균열에 대해 정기적으로 검사를 받으며, 매년 발생하는 모든 교량 손상의 90%를 차지합니다. 전통적으로 균열 검사는 수동으로 수행되며 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 인공 지능(AI)은 균열 감지를 더 간단하게 만들기 위해 투입될 수 있습니다.

교량 외에도 딥러닝을 사용한 균열 감지는 많은 산업 환경에서 유용합니다. 건설 분야에서 건물 무결성을 보장하고, 제조 분야에서 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지하며, 도로 및 포장 도로 검사를 더 안전하고 효과적으로 만듭니다. 이 기사에서는 Ultralytics YOLOv8과 같은 AI 및 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 기존 방법보다 훨씬 빠르고 쉽게 균열을 감지하고 분할하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

균열 분할이란 무엇입니까?

균열 분할에 대해 자세히 알아보기 전에 분할이 무엇인지 이해해 보겠습니다. 분할은 이미지를 여러 영역 또는 세그먼트로 나누는 컴퓨터 비전 작업입니다. 목표는 이미지를 단순화하고 분석하기 쉽게 만드는 것입니다. 분할은 픽셀 수준의 이해를 제공하는 반면, 객체 감지와 같은 작업은 바운딩 박스를 사용하여 객체를 식별하고 찾습니다. 

다양한 유형의 분할 기술이 있습니다.

• 시맨틱 분할: 이는 이미지의 각 픽셀에 '도로', '건물' 또는 '나무'와 같은 특정 클래스를 레이블링하는 것을 의미합니다. 동일한 클래스의 모든 픽셀은 하나의 엔터티로 처리됩니다.
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• 인스턴스 분할: 시맨틱 분할과는 대조적으로 이미지에서 서로 다른 자동차와 같이 동일한 클래스의 개별 인스턴스를 구별합니다.
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• 파노프틱 분할: 이는 시맨틱 및 인스턴스 분할 접근 방식을 결합하여 이미지에서 픽셀 수준의 분류 및 고유한 객체 인스턴스에 대한 자세한 이해를 제공합니다.

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균열 감지와 관련하여 인스턴스 분할은 훌륭한 선택입니다. 각 균열을 고유하게 분할함으로써 개별적으로 식별하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어 이미지에서 균열이 차지하는 픽셀 수를 세어 균열의 면적을 계산할 수 있습니다.

균열 분할 작동 방식 이해

균열 분할을 구현하는 첫 번째 단계는 응용 분야에 따라 다를 수 있는 올바른 카메라 설정을 고려하는 것입니다. 건물과 같이 더 큰 구조물을 검사하는 경우 드론을 사용하여 다양한 각도에서 고해상도 이미지를 캡처하는 것이 가장 좋은 방법일 수 있습니다. 반면에 제조 후 금속 시트를 검사하는 경우 표면의 상세 이미지를 캡처하기 위해 전략적으로 배치된 고정식 고해상도 카메라를 사용하는 것이 가장 좋습니다.

카메라 설정을 완료했으면 YOLOv8과 같은 인스턴스 분할을 지원하는 컴퓨터 비전 모델을 훈련할 수 있습니다. Roboflow Universe 균열 분할 데이터 세트에는 균열의 주석이 달린 이미지가 포함되어 있으며 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 응용 분야에 특정한 균열 이미지를 캡처하고 주석을 달아 자체 데이터 세트를 만들 수도 있습니다.

모델은 지도 학습을 통해 균열을 분할하는 방법을 학습합니다. 훈련 중에 균열이 있는 위치를 보여주는 이미지와 레이블이 제공됩니다. 모델은 예측과 실제 레이블 간의 차이를 최소화하기 위해 내부 매개변수를 조정합니다. 훈련 후에는 새로운 이미지를 분석하고 각 균열을 고유하게 분할하는 데 사용할 수 있습니다.

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균열 분할의 산업 응용 분야

균열 감지 및 분할은 인프라 유지 보수에서 제조 품질 관리에 이르기까지 다양한 산업 응용 분야에서 매우 유용합니다. 이러한 기술은 균열을 정확하게 식별하고 분석하여 여러 분야에서 안전, 수명 및 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

도로 및 포장 품질 유지 관리

도로 균열은 날씨 조건, 교통 체증, 자연적인 마모로 인해 발생하는 일반적인 문제입니다. 온도 변화로 인해 포장이 팽창 및 수축되어 균열이 발생할 수 있습니다. 중차량은 도로 표면에 스트레스를 가하고 작은 균열에 스며드는 물은 시간이 지남에 따라 균열을 넓히고 깊게 만들 수 있습니다. 이러한 균열은 조기 마모, 구조적 결함 및 도로를 운전하는 사람들에게 더 큰 위험을 초래할 수 있습니다. 균열 분할을 사용한 조기 감지는 도로 유지 관리를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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컴퓨터 비전을 사용하여 감지 및 분할된 균열은 크기에 따라 낮음, 중간, 높음의 심각도 수준으로 분류할 수 있습니다. 균열을 분류하면 유지 보수 팀이 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 심각도가 높은 균열은 치명적인 결함을 방지하고 도로 안전을 개선하기 위해 먼저 처리할 수 있으며, 중간 및 낮은 심각도의 균열은 후속 수리 및 정기 점검을 위해 예약할 수 있습니다. 이를 통해 유지 보수 팀은 리소스 사용을 최적화하고 유지 보수 비용을 절감하며 도로 사용자의 불편을 최소화할 수 있습니다.

구조 검사 및 모니터링

균열 감지는 건물 및 기타 구조물의 품질과 안전을 유지하는 데에도 사용할 수 있습니다. 도로와 마찬가지로 건물도 날씨 변화, 재료 피로 및 일반적인 마모로 인해 균열이 발생할 수 있습니다. 건설 중에 사용되는 중장비도 구조물에 추가적인 스트레스를 가하여 더 많은 균열을 유발할 수 있습니다. 

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균열을 정확하게 식별하고 해결함으로써 건물 및 구조물의 수명을 크게 연장할 수 있습니다. 균열 감지 시스템에서 수집된 데이터는 건설 표준 및 규정을 개선하는 데에도 사용할 수 있습니다. 다양한 프로젝트에서 균열의 패턴과 원인을 분석함으로써 업계 전문가들은 더 나은 건설 방식과 재료를 개발할 수 있습니다. 

오일 및 가스 산업의 균열 감지

오일 및 가스 산업에서 균열 감지는 파이프라인, 저장 탱크 및 기타 중요한 인프라의 안전과 신뢰성을 유지하는 데 필수적입니다. 파이프라인은 종종 장거리를 덮고 압력 변화와 재료 피로를 유발하여 균열을 일으킬 수 있는 가혹한 환경 조건에 직면합니다. 전통적으로 균열 감지는 파이프라인 검사 게이지(pig), 초음파 테스트 및 방사선 촬영을 사용하여 수행됩니다. 이러한 균열을 조기에 감지하고 수정하지 않으면 누출 및 폭발과 같은 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 이 산업의 균열은 환경과 인간에게 큰 위험을 초래합니다.

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컴퓨터 비전을 사용한 균열 분할은 파이프라인 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 유지 보수 팀은 균열을 조기에 식별하여 시기적절한 수리를 수행하고 잠재적인 재해를 예방할 수 있습니다.

제조 부품의 자동 검사

균열 분할을 사용한 자동 검사는 제조 분야의 품질 관리를 혁신하고 있습니다. 이전에는 균열 감지가 육안 검사, 염료 침투 검사 및 자분 탐상 검사를 통해 수행되었습니다. 고급 이미징 및 컴퓨터 비전 시스템을 생산 라인에 통합함으로써 제조업체는 부품이 만들어진 직후 가장 작은 균열과 결함까지 감지할 수 있습니다. 모든 구성 요소를 검사하여 고객에게 도달하기 전에 높은 품질 표준을 충족하도록 할 수 있습니다. 

자동 검사는 정확성과 효율성을 향상시켜 생산 팀이 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 실시간 피드백을 제공합니다. 이를 통해 수동 검사의 필요성을 줄이고 비용이 많이 드는 리콜을 방지하여 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 결함에 대한 귀중한 데이터를 수집하여 패턴을 식별하고 제조 프로세스를 개선하여 더 안전하고 신뢰할 수 있는 제품을 생산하는 데 도움이 됩니다.

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균열 분할의 장단점

딥 러닝을 사용한 균열 감지는 향상된 안전 및 데이터 기반 의사 결정을 포함하여 많은 이점을 제공합니다. 산업 환경에서 균열 감지를 사용하는 다른 이점을 살펴보겠습니다.

• 지속 가능한 방식: 광범위한 수리 및 교체의 필요성을 줄여 재료와 자원을 절약함으로써 지속 가능한 건설 및 유지 관리 방식을 지원합니다.
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• 최소화된 중단: 일상적인 유지 관리 중에 덜 심각한 균열에 대한 수리를 예약하면 운영 및 사용에 대한 주요 중단을 피하는 데 도움이 됩니다.
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• 규정 준수: 인프라의 정기적인 검사 및 유지 관리를 보장하여 산업 표준 및 규제 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.

이러한 장점에도 불구하고 균열 분할에는 몇 가지 단점도 있습니다. 높은 초기 인프라 비용은 소규모 조직에 우려 사항이 될 수 있으며 시스템의 복잡성으로 인해 지속적인 교육과 유지 관리가 필요합니다. 산업 응용 분야에서 균열 분할을 사용하는 다른 단점은 다음과 같습니다.

• 오탐 및 미탐: 균열을 잘못 식별하거나 감지하지 못하여 불필요하거나 누락된 수리가 발생할 수 있습니다.
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• 데이터 관리 문제: 견고한 저장 및 분석 도구가 필요한 대량의 데이터를 생성합니다.
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• 환경적 요인: 극한의 날씨나 높은 습도와 같은 외부 조건은 균열 분할 시스템의 정확성과 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다.
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• 기존 시스템과의 통합: 균열 감지 기술을 기존 인프라 및 시스템과 통합하는 것은 어려울 수 있으며 추가적인 수정 또는 업그레이드가 필요할 수 있습니다.

주요 내용

균열 분할 및 감지는 산업 인프라를 안전하고 내구성 있게 유지하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 딥러닝 및 컴퓨터 비전과 같은 고급 기술을 사용하여 구조적 문제를 조기에 발견하고 심각한 문제로 발전하기 전에 해결할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 시간과 비용을 절약하는 동시에 안전 및 규제 표준을 충족합니다. 또한 광범위한 수리의 필요성을 최소화하여 지속 가능한 관행을 지원합니다. 높은 초기 비용 및 복잡성과 같은 몇 가지 어려움에도 불구하고 다양한 산업 분야에서 균열 분할의 이점은 인프라 품질을 유지하고 개선하는 데 유용한 도구입니다.

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