Precast concrete elements are popularly adopted in buildings and civil infrastructures because they provide well-controlled quality, reduced construction time, and less environmental impact. To ensure the performance of complete precast concrete structures, individual precast concrete elements must be cast according to the as-designed blueprints. Any inconsistency between the as-built and as-designed dimensions can result in assembly difficulty or structure failure, causing delay and additional cost. Therefore, it is essential to conduct quality assessment for precast concrete elements before they are shipped to the construction sites. Currently, the quality assessment of precast concrete elements is still relying on manual inspection, which is time-consuming and labor-intensive. Besides, due to tedious work, manual inspection is also error-prone and unreliable. Thus, automated, efficient, and accurate approaches for quality assessment of precast concrete elements are desired. Nowadays, 3D laser scanning has been widely applied to the quality assessment of buildings and civil infrastructures. However, existing research of laser scanning based quality assessment is mainly focused on simple-geometry elements. There has been limited research on the quality assessment of precast concrete elements with complex shapes. To tackle the limitations, this research aims to develop automated, efficient, and accurate techniques for the quality assessment of precast concrete elements using 3D laser scan data. The quality assessment includes dimensional quality assessment, surface flatness and distortion assessment, and rebar position assessment. This research provides automated approaches for the quality assessment of precast concrete elements, which are able to greatly save the labor cost and time for quality assessment. In addition, the quality of precast concrete structures can be improved due to the faster and more economical quality assessment, thereby further promoting the adoption of precast concrete elements in the construction industry.
프리캐스트 콘크리트 요소는 품질을 관리하기 좋고, 공사기간을 줄이며, 환경에 영향을 더 적게 주기 때문에 구조물이나 사회기반 시설물에 널리 적용되어왔다. 프리캐스트 콘크리트 구조물의 성능을 보장하기 위해 각각의 프리캐스트 콘크리트 요소는 반드시 설계 형상에 따라 제작되어야 한다. 제작 형상과 설계 형상 간의 치수 불일치는 조립을 어렵게 하거나 구조적 파괴, 공사 지연 및 추가비용을 초래할 수 있다.
따라서, 건설 현장에 운반되기 전, 프리캐스트 콘크리트 요소의 품질 평가를 반드시 수행 해야한다. 현재까지 프리캐스트 콘크리트 요소의 품질 평가는 수작업으로 이루어지고 있으며, 이는 시간이 오래 걸리고, 많은 노동력을 필요로 하며 오류가 발생하기 쉽고 신뢰하기 어려운 점이 있다. 따라서, 프리캐스트 콘크리트 요소의 품질평가를 위한 자동화된 효율적이고 정확한 접근 방법이 필요하다. 요즈음에는 3D레이저 스캐닝이 건물과 사회기반시설의 품질 평가에 널리 적용되고 있으나, 레이저 스캐닝의 현재 논문은 주로 간단한 기하학적 요소에 초점이 맞추고 있어, 복잡한 모양의 프리캐스트 콘크리트의 품질 평가에 대한 연구가 매우 제한적이었다. 이러한 제한을 해결하기 위해 본 연구는 자동화 되고, 효율적이며 정확한 품질평가 기술을 발전시키는데 그 목표를 두고 있다.
본 연구는 프리캐스트 콘크리트 요소의 품질 평가를 위한 자동화된 접근 방식을 제안하고 있으며, 노동비와 품질 평가에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있다.
또한, 더 빠르고 더 경제적인 품질 평가에 의해 프리캐스트 콘크리트 구조물의 품질은 개선될 수 있어, 건설 업계에서 프리캐스트 콘크리트 요소의 도입을 더 증진시킬 수 있을 것으로 생각된다.
