| 논문명 |
컴퓨터 비전 기반 외단열 공사의 접착제 도포품질 감리 자동화 모델 / Computer Vision-based Automated Adhesive Quality Inspection Model of Exterior Insulation and Finishing System |
| 저자명 |
윤세빈(Yoon, Sebeen) ; 강민균(Kang, Mingyun) ; 장현승(Jang, Hyounseung) ; 김태훈(Kim, Taehoon) |
| 수록사항 |
한국건축시공학회 논문집, Vol.23 No.2 (2023-04) |
| 주제어 |
외단열 공법; 인스턴스 세그멘테이션; 품질감리 자동화 ; exterior insulation and finish system; instance segmentation; automated quality supervision |
| 요약1 |
본 연구에서는 외단열 공사의 단열재 접착제 도포 품질을 자동으로 감리할 수 있는 모델을 제안하였다. 사례 적용 결과,영역 분할 모델은 mAP 92.3%의 정확도를 나타냈고, 제안 모델의 접착제 면적 비율 산출 정확도는 98.8%, 접착제 덩어리 중심 간 거리 산출 정확도는 96.7%로 나타났다. 본 연구 결과는 외단열 공사의 감리를 위한 현장투입 인력을 최소화하면서 외단열 공사의 가장 빈번한 하자인 단열재 탈락 하자를 예방할 수 있으며 나아가 외단열 시스템의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 향후에는 다양한 환경에서 외단열 공법의 시공 영상을 수집하여 영상 분할 모델의 성능을 높이고, 영상 내에다수의 단열재가 포함된 경우에도 자동 감리할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. |
| 요약2 |
This research proposed a model for automatically monitoring the quality of insulation adhesiveapplication in external insulation construction. Upon case implementation, the area segmentationmodel demonstrated a 92.3% accuracy, while the area and distance calculation accuracies of theproposed model were 98.8% and 96.7%, respectively. These findings suggest that the model caneffectively prevent the most common insulation defect, insulation failure, while simultaneously minimizingthe need for on-site supervisory personnel during external insulation construction. This, in turn,contributes to the enhancement of the external insulation system. Moving forward, we plan to gatherconstruction images of various external insulation methods to refine the image segmentation model’sperformance and develop a model capable of automatically monitoring scenarios with a considerablenumber of insulation materials in the image. |
