[해외논문 SCIE] In-situ concrete slump test incorporating deep learning and stereo vision

구분 : 논문  |  저자 : Nguyen Manh Tuan, Quach Van Hau, Sangyoon Chin, Seunghee Park

성과코드 1-양-I-1-3-2 연구기관 성균관대학교
성과명 In-situ concrete slump test incorporating deep learning and stereo vision 버전
성과형식 연구기관 연락처 yije89@gmail.com
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성과정의
성과구성 Measuring the concrete slump is necessary for ensuring the quality of concrete before its use. However, manual
slump measurements have limited accuracy and are time-consuming and labor-intensive. Herein, an approach
based on deep learning and stereo vision techniques is proposed to effectively improve the determination of
concrete slump in outdoor environments. Input images obtained from a stereo camera system were classified into
three slump cases via deep learning. The actual slumps were then calculated using depth maps obtained via
stereo vision. The results were analyzed for the correlations between camera mounting heights and the distance
between the cameras to identify the optimal settings for an onsite working system. A baseline of 70 mm and
working height of 1.7–1.9 m yielded optimal results with errors ≤2.05%. Additionally, the mask-region-based
volumetric results exhibited errors of <8.9% relative to ground truth, thereby validating the reliability of the
proposed approach.

Keywords:
Concrete slump test, Deep learning, Stereo vision, Stereo camera, Computer vision
사용주체 사용단계
사용용도
사용환경
적용된 KBIMS

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