결함 자동 검출
드론 영상에서 균열·박리·백화 등 결함 후보를 탐지하고 분류합니다. 촬영 조건과 결함 유형별 데이터를 축적해 조사자의 판독을 지원합니다.
같은 기준으로 기록하고, 비교할 수 있는 조사를 연구합니다.
외벽 조사에서 사람이 보고 기록하던 정보를 데이터로 연결합니다. 프릭테크 기업부설연구소는 결함 검출과 정량화 기술을 실제 현장 자료로 검증하고 개선합니다.
DETECTION & QUANTIFICATION
두 가지 핵심 연구
결함 정량화
촬영 영상과 건물 도면의 좌표를 대응시켜 결함의 위치와 크기를 정리합니다. 수량 산출까지 연결할 수 있도록 정확도와 적용 조건을 검토합니다.
연구 성과와 진행 과제
- 균열 도면화·CAD 정합
- 제10-2026-0018653호 · 2026.01.30 출원
- 건물 외벽 관리
- 제10-2026-0115454호 · 2026.06.24 출원
- 건축물 점검·정보 처리
- 제10-2026-0168593호 · 2026.09.04 출원
- 창호 식별·검증 기반 3D 국부 복원
- 제10-2026-0194854호 · 2026.10.12 출원
- 산학공동연구
- 2023.03–08 · 지하주차공간 균열 검측을 위한 포지셔닝 기술 개발
- 현장 실증 2건
- 2024.07 드론 외벽 조사 · 2026 공동주택 외벽 조사·결함 정량화 기술 실증
- 연구 분야
- 자율비행 드론 · 3D 스캔 · 이미지처리 기반 결함 검출
특허 4건 출원
사진에서, 위치와 크기, 물량의 근거까지
- 01
현장 데이터
촬영 원본과 점군 데이터를 취득합니다.
- 02
결함 검출
AI 탐지와 기술자의 검토로 결함을 정리합니다.
- 03
위치·크기 연결
이미지와 도면·모델 좌표를 연결합니다.
- 04
물량 검토
길이·면적과 산출 근거를 확인합니다.
현장의 데이터로 검증합니다
조사 과정에서 확보한 자료를 학습·검토에 활용합니다. 다음 조사에서도 같은 위치와 원본을 다시 확인할 수 있도록 기록의 연결성을 높입니다.
- ImageToCAD
- 수기 조사 도면에서 CAD 균열도로 연결
- 결함 이력관리
- 원본·위치·검토 결과를 연계
- 고소 구조물 연구
- 3DGS·좌표 매핑·AI 탐지의 적용 가능성 검토