균열 탐지 및 세그멘테이션을 위한 AI 활용

표면의 균열을 보면 사소한 문제처럼 보일 수 있지만, 이는 심각한 구조적 손상을 알리는 좋은 초기 지표입니다. 예를 들어, 교량은 균열 여부를 정기적으로 점검하며, 균열은 매년 모든 교량 손상의 90%를 차지합니다. 전통적으로 균열 점검은 수동으로 이루어지며 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 인공지능(AI)을 활용하면 균열 탐지를 더욱 간단하게 수행할 수 있습니다.

교량 외에도 딥러닝을 이용한 균열 탐지는 다양한 산업 현장에서 유용합니다. 건설 분야에서는 건물의 무결성을 보장하고, 제조 분야에서는 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지하며, 도로 및 포장면 점검을 더욱 안전하고 효과적으로 만들어 줍니다. 본 아티클에서는 Ultralytics YOLOv8과 같은 AI 및 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 전통적인 방식보다 훨씬 빠르고 쉽게 균열을 탐지하고 분할하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

균열 세그멘테이션이란 무엇입니까?#

균열 세그멘테이션에 대해 알아보기 전에 세그멘테이션의 개념을 먼저 이해해 보겠습니다. 세그멘테이션은 이미지를 서로 다른 영역이나 세그먼트로 나누는 컴퓨터 비전 태스크입니다. 목표는 이미지를 단순화하고 분석하기 쉽게 만드는 것입니다. 객체 탐지 같은 태스크가 경계 박스(bounding box)를 사용하여 객체를 식별하고 위치를 파악하는 반면, 세그멘테이션은 픽셀 수준의 이해를 제공합니다.

세그멘테이션 기법에는 다양한 유형이 있습니다:

• 시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation): 이미지의 각 픽셀을 '도로', '건물', '나무'와 같은 특정 클래스로 레이블링하는 것을 의미합니다. 동일한 클래스의 모든 픽셀은 하나의 엔티티로 처리됩니다.
• 인스턴스 세그멘테이션(Instance Segmentation): 시맨틱 세그멘테이션과 달리 이미지 내의 서로 다른 자동차처럼 동일한 클래스의 개별 인스턴스를 구분합니다.
• 파놉틱 세그멘테이션(Panoptic Segmentation): 시맨틱 세그멘테이션과 인스턴스 세그멘테이션 접근 방식을 모두 결합하여 이미지 내의 픽셀 수준 분류와 별개의 객체 인스턴스에 대한 상세한 이해를 제공합니다.

그림 1. 세그멘테이션 기법 간의 차이점: 원본 이미지(G), 시맨틱 세그멘테이션(H), 인스턴스 세그멘테이션(I), 파노픽 세그멘테이션(J).

균열 탐지 측면에서 볼 때 인스턴스 세그멘테이션은 훌륭한 선택입니다. 각 균열을 개별적으로 세그멘테이션함으로써 각각을 고유하게 식별하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지에서 균열이 차지하는 픽셀 수를 계산하여 균열의 면적을 산출할 수 있습니다.

균열 세그멘테이션의 작동 방식 이해하기#

균열 세그멘테이션을 구현하기 위한 첫 번째 단계는 응용 분야에 따라 달라질 수 있는 올바른 카메라 설정을 고려하는 것입니다. 건물과 같이 더 큰 구조물을 검사하는 경우, 다양한 각도에서 고해상도 이미지를 캡처하기 위해 드론을 사용하는 것이 가장 좋은 방법일 수 있습니다. 반면, 제조 후 금속 시트를 검사하는 경우 표면의 상세한 이미지를 캡처할 수 있도록 전략적으로 배치된 고정식 고해상도 카메라를 사용하는 것이 가장 좋습니다.

카메라 설정이 완료되면 YOLOv8과 같이 인스턴스 세그멘테이션을 지원하는 컴퓨터 비전 모델을 학습시킬 수 있습니다. Roboflow Universe Crack Segmentation Dataset에는 균열의 주석이 달린 이미지가 포함되어 있으며 모델 학습에 사용할 수 있습니다. 또한 특정 애플리케이션에 맞는 균열 이미지를 캡처하고 주석을 달아 나만의 데이터셋을 직접 만들 수도 있습니다.

모델은 지도 학습을 통해 균열을 세그멘테이션하는 방법을 학습합니다. 학습 과정에서 균열의 위치를 보여주는 이미지와 레이블이 모델에 제공됩니다. 모델은 예측값과 실제 레이블 간의 차이를 최소화하도록 내부 파라미터를 조정합니다. 학습이 완료되면 이 모델을 사용하여 새로운 이미지를 분석하고 각 균열을 고유하게 세그멘테이션할 수 있습니다.

그림 2. 균열 세그멘테이션을 위한 Ultralytics YOLOv8 사용.

균열 세그멘테이션의 산업적 활용#

균열 탐지 및 세그멘테이션은 인프라 유지보수부터 제조 분야의 품질 관리까지 다양한 산업 분야에서 매우 유용합니다. 이러한 기법은 균열을 정확하게 식별하고 분석함으로써 많은 분야에서 안전성, 수명 및 품질을 향상하는 데 기여합니다. 몇 가지 예시를 살펴보겠습니다.

도로 및 포장 도로 품질 유지#

도로 균열은 기상 조건, 통행량이 많은 차량, 자연스러운 노후화로 인해 발생하는 흔한 문제입니다. 온도 변화는 포장 도로를 팽창 및 수축시켜 균열을 유발합니다. 중차량은 도로 표면에 스트레스를 더하며, 작은 균열 사이로 스며든 물은 시간이 지남에 따라 균열을 넓히고 깊게 만듭니다. 이러한 균열은 조기 마모, 구조적 결함 및 운전자에게 가해지는 위험을 초래할 수 있습니다. 균열 세그멘테이션을 사용한 조기 탐지는 도로 유지보수를 효율화하는 데 도움이 됩니다.

그림 3. 도로 위의 균열. 이미지 출처: Envato Elements.

컴퓨터 비전을 통해 탐지 및 세그멘테이션된 균열은 크기에 따라 낮음, 중간, 높음 심각도 수준으로 분류될 수 있습니다. 균열을 분류하면 유지보수 팀이 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 심각도가 높은 균열은 치명적인 결함을 방지하고 도로 안전을 개선하기 위해 먼저 처리될 수 있으며, 중간 및 낮은 심각도의 균열은 향후 수리 및 정기 점검 일정에 포함될 수 있습니다. 이를 통해 유지보수 팀은 리소스 사용을 최적화하고 유지보수 비용을 낮추며 도로 사용자의 불편을 최소화할 수 있습니다.

구조적 검사 및 모니터링#

균열 탐지는 건물 및 기타 구조물의 품질과 안전을 유지하는 데에도 사용될 수 있습니다. 도로와 마찬가지로 건물도 날씨 변화, 재료 피로, 일상적인 마모로 인해 균열이 발생할 수 있습니다. 건설 중에 사용되는 대형 장비 또한 구조물에 추가적인 스트레스를 가하여 더 많은 균열을 유발할 수 있습니다.

그림 4. 균열 세그멘테이션을 위한 사진 촬영에 휴대전화 사용하기.

균열을 정확하게 식별하고 해결함으로써 건물과 구조물의 수명을 크게 연장할 수 있습니다. 균열 탐지 시스템에서 수집된 데이터는 건설 표준 및 규정을 개선하는 데에도 사용할 수 있습니다. 다양한 프로젝트에 걸쳐 균열의 패턴과 원인을 분석함으로써 업계 전문가들은 더 나은 건설 관행과 자재를 개발할 수 있습니다.

석유 및 가스 산업의 균열 탐지#

석유 및 가스 산업에서 균열 탐지는 파이프라인, 저장 탱크 및 기타 주요 인프라의 안전성과 신뢰성을 유지하는 데 필수적입니다. 파이프라인은 종종 긴 거리에 걸쳐 있으며 압력 변화와 재료 피로를 유발하여 균열로 이어질 수 있는 가혹한 환경 조건에 직면합니다. 전통적으로 균열 탐지는 파이프라인 검사 게이지(pigs), 초음파 검사, 방사선 검사를 사용하여 수행됩니다. 이러한 균열을 조기에 탐지하고 수정하지 않으면 누출 및 폭발과 같은 심각한 문제로 이어질 수 있습니다. 이 산업의 균열은 환경과 인간에게 엄청난 위험을 초래합니다.

그림 5. 기차에 실린 가스 탱크를 검사하는 작업자들. 이미지 출처: Envato Elements.

컴퓨터 비전을 사용하는 균열 세그멘테이션은 파이프라인 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있게 합니다. 유지보수 팀은 균열을 조기에 식별하여 시기적절하게 수리하고 잠재적인 재난을 예방할 수 있습니다.

제조 부품의 자동화된 검사#

균열 세그멘테이션을 활용한 자동화 검사는 제조 분야의 품질 관리를 혁신하고 있습니다. 이전에는 육안 검사, 액체 침투 탐상 검사, 자분 탐상 검사를 통해 균열을 탐지했습니다. 생산 라인에 고급 이미징 및 컴퓨터 비전 시스템을 통합함으로써 제조업체는 부품이 제조된 직후 가장 작은 균열과 결함까지 즉시 감지할 수 있습니다. 모든 부품을 검사하여 고객에게 도달하기 전에 고품질 기준을 충족하도록 만들 수 있습니다.

자동화된 검사는 정확성과 효율성을 향상하며 실시간 피드백을 제공하여 생산 팀이 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 합니다. 이는 수동 검사의 필요성을 줄이고 값비싼 리콜을 방지하여 비용을 절감합니다. 또한 이러한 시스템은 결함에 대한 귀중한 데이터를 수집하여 패턴을 식별하고 제조 프로세스를 개선하며, 결과적으로 더 안전하고 신뢰할 수 있는 제품을 생산할 수 있게 합니다.

그림 6. 금속 부품의 균열 탐지.

균열 세그멘테이션의 장단점#

딥러닝을 활용한 균열 탐지는 안전성 개선 및 데이터 기반 의사결정을 포함한 많은 이점을 제공합니다. 산업 환경에서 균열 탐지를 사용하는 다른 장점들을 살펴보겠습니다:

• 지속 가능한 관행: 대규모 수리 및 교체 필요성을 줄여 재료와 자원을 절약함으로써 지속 가능한 건설 및 유지보수 관행을 지원합니다.
• 업무 중단 최소화: 정기 유지보수 중에 심각도가 낮은 균열에 대한 수리 일정을 조정함으로써 운영 및 사용에 큰 중단이 발생하는 것을 방지합니다.
• 규정 준수: 인프라의 정기적인 검사 및 유지보수를 보장하여 업계 표준과 규제 요구사항을 충족하는 데 기여합니다.

균열 세그멘테이션은 장점에도 불구하고 몇 가지 단점도 가지고 있습니다. 높은 초기 인프라 비용은 소규모 조직에게 부담이 될 수 있으며, 시스템의 복잡성으로 인해 지속적인 교육과 유지보수가 필요합니다. 산업 응용 분야에서 균열 세그멘테이션을 사용할 때의 다른 단점은 다음과 같습니다.

• 오탐지 및 미탐지: 균열을 잘못 식별하거나 탐지하지 못하여 불필요한 수리를 수행하거나 수리를 놓칠 수 있습니다.
• 데이터 관리 과제: 강력한 저장 및 분석 도구가 필요한 대량의 데이터를 생성합니다.
• 환경적 요인: 극한의 날씨나 높은 습도와 같은 외부 조건이 균열 세그멘테이션 시스템의 정확성과 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다.
• 기존 시스템과의 통합: 균열 탐지 기술을 기존 인프라 및 시스템과 통합하는 것은 어려울 수 있으며 추가적인 수정이나 업그레이드가 필요할 수 있습니다.

핵심 요약#

균열 세그멘테이션과 탐지는 산업 인프라를 안전하고 내구성이 있게 유지하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 딥러닝과 컴퓨터 비전과 같은 첨단 기술을 사용함으로써 구조적 문제를 조기에 발견하고 심각한 문제가 되기 전에 수정할 수 있습니다. 이러한 사전 대응적 접근 방식은 안전 및 규제 표준을 충족하면서 시간과 비용을 절감합니다. 또한 광범위한 수리의 필요성을 최소화하여 지속 가능한 관행을 지원합니다. 높은 초기 비용과 복잡성 같은 몇 가지 어려움이 있지만, 다양한 산업에서 균열 세그멘테이션이 제공하는 이점은 인프라 품질을 유지하고 개선하기 위한 귀중한 도구입니다.

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