강구조물 접합부 볼트 풀림 자동 감지 및 시각화를 위한 패턴인식 기반 3차원 점군 데이터 처리 기법 연구
Automatic Detection and Visualization of Loosened Bolts in Steel Structures using Pattern Recognition-Based 3D Point Cloud Data Analysis
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초록
본 연구에서는 강구조물 접합부 볼트 풀림 자동 감지 및 시각화를 위한 패턴인식 기반 점군 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 Depth Vision 카메라로부터 얻은 거리 정보를 바탕으로 볼트 높이를 정량적인 값으로 산출하여 풀림을 감지한다. 볼트 접합부 풀림 자동 감지 순서로는 먼저 강구조물 접합부 영역을 Depth Vision 카메라로 계측한 후, 깊이 데이터를 기반으로 생성된 전체 점군 데이터에서 볼트 접합부 영역만 추출한다. 이후 계측 신뢰도 확보를 위해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 기반으로 한 평탄화 과정을 수행하였으며, 강판을 기준으로 좌표계 변환 및 데이터 정렬을 통해 볼트 영역 인식을 용이하게 하였다. 볼트 풀림 감지를 위해 k-d tree 기반 반경 탐색과DBSCAN 밀도 기반 알고리즘을 적용하여 강판과 볼트 나사산까지의 높이를 정량화한 후 볼트 풀림을 인식하고 그 수준을 시각화하였다. 제안기법은 현장 환경 변수로 인한 신호잡음과 왜곡을 최소화하여 옥외 현장에서도 신뢰성 있는 검사 결과를 도출할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 제안 기법에 대한 성능 검증을 위해 휴대용 검사 하드웨어로 구현한 후 현장 강구조물 볼트 체결부를 대상으로 한 성능 검증을 통해 RMS 오차1mm 이내로 볼트 풀림을 정량화 및 시각화할 수 있음을 실험적으로 확인하였다. 추가로 Lab-scale 실험을 통해 이격 거리 100mm-500mm 및계측각도 30°-90° 범위에 대한 볼트 풀림 감지 정확도를 평가하여 현장 적용 활용성에 대한 신뢰성이 확인되었다.
Abstract
This introduction proposes a pattern recognition-based point cloud data processing technique for the automated detection and visualization of bolt loosening in steel structures. The proposed technique detects loosening by quantifying bolt height based on distance information acquired from a depth vision camera. The automated detection of bolt joint loosening proceeds by first extracting the bolt joint region from point cloud data based on depth data. Subsequently, to ensure data quality, a planarization process is performed using Principal Component Analysis (PCA). Finally, to facilitate the recognition of the bolt region, a coordinate transformation is applied relative to the steel plate, thereby aligning the data. To detect bolt loosening, we quantified bolt height using a k-d tree-based radius search and the DBSCAN algorithm, and subsequently visualized the loosening. The proposed algorithm minimizes noise and distortion caused by on-site environmental variables, thereby enabling reliable inspection results even in outdoor field environments. Implemented using a portable inspection hardware system, the proposed method was experimentally validated on bolted joints of steel structures, demonstrating its ability to quantitatively detect and visualize bolt loosening with a a Root Mean Square (RMS) error within 1 mm. Furthermore, lab-scale experiments were conducted to evaluate the accuracy of bolt loosening detection across a range of separation distances (100 mm to 500 mm) and measurement angles (30° to 90°), thereby establishing the reliability of the technique for practical field applications.