Automated crack detection and crack depth prediction for reinforced concrete structures using deep learning

卷积神经网络 计算机科学 结构工程 特征(语言学) 厚板 钢筋混凝土 人工神经网络 特征提取 深度学习 人工智能 二元分类 模式识别(心理学) 工程类 支持向量机 语言学 哲学
作者
K C Laxman,Nishat Tabassum,Li Ai,Casey A. Cole,Paul Ziehl
出处
期刊:Construction and Building Materials [Elsevier BV]
卷期号:370: 130709-130709 被引量:82
标识
DOI:10.1016/j.conbuildmat.2023.130709
摘要

Automatic inspection for crack detection and estimation of the crack depth is critical in assessing the damage and determining the appropriate method of repair in concrete structures. Most of the studies which have employed deep learning models for automatic inspection are limited to the detection and estimation of the width, length, area, and direction of cracks. The innovation of this study lies in developing a comprehensive automated crack detection and crack depth evaluation framework for concrete structures using images taken from portable devices. Firstly, a binary-class Convolutional Neural Network (CNN) model was developed to automatically detect the cracks on a concrete surface. Secondly, an integrated CNN model combining the convolutional feature extraction layers and regression models (RF and XGBoost) was developed to automatically predict the depth of the cracks. The proposed framework has been validated on a reinforced concrete (RC) slab. Results indicate the models are accurate and reliable for automated inspection of the cracks which could help in evaluating the condition of a concrete structure and choosing suitable repair methods.
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