슈퍼픽셀 DBSCAN 군집 알고리즘을 이용한 용융아연도금 강판의 부식이미지 분석

김범수; 김연원; 이경황; 양정현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김범수 (경상국립대학교) 김연원 (목포해양대학교) 이경황 (포스코) 양정현 (경상국립대학교)

저널정보: 한국표면공학회 한국표면공학회지 한국표면공학회지 제55권 제3호

발행연도: 2022.6

수록면: 164 - 172 (9page)

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Hot-dip galvanized steel(GI) is widely used throughout the industry as a corrosion resistance material. Corrosion of steel is a common phenomenon that results in the gradual degradation under various environmental conditions. Corrosion monitoring is to track the degradation progress for a long time. Corrosion on steel plate appears as discoloration and any irregularities on the surface. This study developed a quantitative evaluation method of the rust formed on GI steel plate using a superpixel-based DBSCAN clustering method and k-means clustering from the corroded area in a given image. The superpixel-based DBSCAN clustering method decrease computational costs, reaching automatic segmentation. The image color of the rusty surface was analyzed quantitatively based on HSV(Hue, Saturation, Value) color space. In addition, two segmentation methods are compared for the particular spatial region using their histograms.

#Corrosion #Superpixel #DBSCAN #k-means clustering #HSV color space

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M. H. Hong, D. G. Kang, D. J. Paik, H. S. Hwang, S. H. Park, Effect of added magneisum on the coating properties of galvanized steel sheets, Korean J. Met. Mater., 54 (2016) 723-731.

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K. W. Liao, Y. T. Lee, Detection of rust defects on steel bridge coatings via digital image recognition, Autom. Constr., 71 (2016) 294-306.

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