Laser-based structural sensing and surface damage detection
Lazer tabanlı yapısal algılama ve yüzey hasar tespiti
- Tez No: 773509
- Danışmanlar: PROF. DR. JEROME F. HAJJAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Northeastern University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 397
Özet
Eskiyen, bozulan ve hasar gören yapıların mevcut durumlarını değerlendirebilmek için mevcut durumlarının doğru bir şekilde değerlendirilmesi hayati önem taşımaktadır. Yoğun üç boyutlu nokta bulutları oluşturan lazer tarayıcılar kullanarak yapıların güncel durumunu tespit etmek mümkündür. Bu araştırma, yapısal mühendislik uygulamaları için görüntü toplama özelliğine sahip yüksek çözünürlük sahibi lazer tarayıcıların karmaşık bölgeler için geometrik yüzey verilerini derlenmesinde kullanımını araştırmaktadır. Lazer tarama teknolojisi, ~2 mm'lik bir doğrulukla saniyede 1.000.000'den fazla doku eşlemeli noktayı yakalama kapasitesine sahiptir ve gelişen teknoloji ile bu lazer tarayıcaların özellikleri sürekli iyileşmektedir. Bununla birlikte, anlamlı bilgilerin nokta bulutlarından otomatik olarak çıkarılması zor bir süreçtir ve mevcut metotlar önemli ölçüde kullanıcı etkileşimi gerektirmektedir. Bu araştırmanın ilk amacı, lazer tarayıcı verilerini anlamlı nesne kümelerine bölmek için kayıt, özellik çıkarımı, segmentasyon, yüzey uydurma ve nesne algılama gibi yaygın olarak kabul edilen nokta bulutu işleme adımlarını kullanmak ve daha sonra bu kümelere çeşitli hasar tespit yöntemleri uygulamaktır. Bu, taranan bir bölgedeki nesnelerin konumu, yönü ve boyutu ve bir yapı üzerindeki hasarlı bölgelerin konumu gibi ham lazer taramalı veri kümelerinden önemli bilgilerin çıkarılması için bir süreç oluşturulmasını gerektirmektedir. Bu amaçla, önce bir toplanan lazer verisinden nesneleri tanımlamak için bir metodoloji sunulmuştur. Bu araştırmanın ikinci amacı, lazer tarayıcı verilerinden elde edilen faydalı bilgileri, dördüncü boyuttaki bilgilerle ihtiyaç duyulan ve genellikle lazer tarayıcı kullanılarak tespit edilmesi zor olan çatlak, korozyon ve ilgili yüzey kusurları gibi hasar türlerinin tespit edilmesini sağlayan renk bilgisi ile birleştirmektir. Çatlakları tespit etmek için değişen çözünürlüklü görüntülerin kullanılması kapsamlı bir şekilde araştırılan bir konu olsa da, renkli görüntüler içeren veya içermeyen lazer tarayıcılar kullanılarak hasar tespiti, mevcut görsel denetim uygulamalarını geliştirmek için birçok fırsat barındıran yeni bir araştırma alanıdır. Amaç, lazer taramaların ve görüntülerin en iyi özelliklerini birleştirerek, görsel incelemeler sırasında vasıflı işgücü ihtiyacını azaltacak ve ilgili bilgilerin otomatik olarak belgelenmesini sağlayacak otomatik ve etkili bir yüzey hasarı tespit yöntemi oluşturmaktır.
Özet (Çeviri)
Damage due to age or accumulated damage from hazards on existing structures poses a worldwide problem. In order to evaluate the current status of aging, deteriorating and damaged structures, it is vital to accurately assess the present conditions. It is possible to capture the in situ condition of structures by using laser scanners that create dense three-dimensional point clouds. This research investigates the use of high resolution three-dimensional terrestrial laser scanners with image capturing abilities as tools to capture geometric range data of complex scenes for structural engineering applications. Laser scanning technology is continuously improving, with commonly available scanners now capturing over 1,000,000 texture-mapped points per second with an accuracy of ~2 mm. However, automatically extracting meaningful information from point clouds remains a challenge, and the current state-of-the-art requires significant user interaction. The first objective of this research is to use widely accepted point cloud processing steps such as registration, feature extraction, segmentation, surface fitting and object detection to divide laser scanner data into meaningful object clusters and then apply several damage detection methods to these clusters. This required establishing a process for extracting important information from raw laser-scanned data sets such as the location, orientation and size of objects in a scanned region, and location of damaged regions on a structure. For this purpose, first a methodology for processing range data to identify objects in a scene is presented and then, once the objects from model library are correctly detected and fitted into the captured point cloud, these fitted objects are compared with the as-is point cloud of the investigated object to locate defects on the structure. The algorithms are demonstrated on synthetic scenes and validated on range data collected from test specimens and test-bed bridges. The second objective of this research is to combine useful information extracted from laser scanner data with color information, which provides information in the fourth dimension that enables detection of damage types such as cracks, corrosion, and related surface defects that are generally difficult to detect using only laser scanner data; moreover, the color information also helps to track volumetric changes on structures such as spalling. Although using images with varying resolution to detect cracks is an extensively researched topic, damage detection using laser scanners with and without color images is a new research area that holds many opportunities for enhancing the current practice of visual inspections. The aim is to combine the best features of laser scans and images to create an automatic and effective surface damage detection method, which will reduce the need for skilled labor during visual inspections and allow automatic documentation of related information. This work enables developing surface damage detection strategies that integrate existing condition rating criteria for a wide range damage types that are collected under three main categories: small deformations already existing on the structure (cracks); damage types that induce larger deformations, but where the initial topology of the structure has not changed appreciably (e.g., bent members); and large deformations where localized changes in the topology of the structure have occurred (e.g., rupture, discontinuities and spalling). The effectiveness of the developed damage detection algorithms are validated by comparing the detection results with the measurements taken from test specimens and test-bed bridges.
Benzer Tezler
- Hedef kimyasala duyarlı floresan malzemelerin sentezi ve kimyasal sensörlerde kullanımı
Synthesis of fluorescent materials sensitive to target chemicals and usage in chemical sensors
FEHMİ KARAGÖZ
- InSAR ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yüzey hareketlerinin zaman serileri ile modellenmesi: İstanbul Havalimanı örneği
Time series modeling of surface movements using InSAR and machine learning methods: The case study of Istanbul Airport
NUR YAĞMUR
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
PROF. DR. ERDAL ŞAFAK
- İstanbul'da kentsel büyümenin senaryo tabanlı modellenmesi ve ekolojik açıdan değerlendirilmesi
Scenario-based modeling and evaluation of urban growth in Istanbul
ALİYE GONCA BOZKAYA KARİP
Doktora
Türkçe
2024
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA ÜNSAL
- MEMS ile entegre mikro ısıtıcı ve IDE mikro sistemlerin fabrikasyonu ve nano kompozit yarı iletken gaz sensör uygulaması
Fabrication of integrated micro heater and ide micro systems with MEMS and application of nano composite semiconductor GAS sensor
HALİME İLBEYİİLİNGİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA MOROVA
DOÇ. DR. CİHAT TAŞALTIN
- Investigation of CNT smart paint for structural health monitoring in advanced and nano-enhanced carbon fiber composites
Gelişmiş ve nano takviyeli kompozit malzemeler için karbon nanotüp içerikli akıllı boyanın yapısal sağlık izleme için geliştirilmesi
YAĞMUR ATEŞCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. HÜLYA CEBECİ