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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 工學院
  3. 土木工程學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/74033
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DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor陳柏翰
dc.contributor.authorKai-Sin Linen
dc.contributor.author林楷欣zh_TW
dc.date.accessioned2021-06-17T08:17:28Z-
dc.date.available2029-12-31
dc.date.copyright2019-08-18
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019-08-14
dc.identifier.citation[1] 中華民國交通部(2008),「公路鋼結構橋梁之檢測及補強規範」,交通部。
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[7] Heng-Kuang Shen, Po-Han Chen, Luh-Maan Chang (2013), Automated steel bridge coating rust defect recognition method based on color and texture feature, Automation in Construction, Vol. 4, 338-356.
[8] 尹昱翰(2014),「鋼構件鏽蝕影片運用雲端辨識系統之初步開發」,國立臺灣大學工學院土木工程學研究所碩士論文。
[9] 劉韋村(2016),「以手持裝置進行鋼材鏽蝕即時影像辨識之系統開發」,國立臺灣大學工學院土木工程學研究所碩士論文。
[10] 白博升(2017),「結合擴增實境與即時影像辨識之工程應用—以鋼橋鏽蝕為例」,國立臺灣大學工學院土木工程學研究所碩士論文。
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[15] Mohsina Binte Asad, Fatema Jannat Sharna, Nashid Alam, M. Jahirul Islam (2016)
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/74033-
dc.description.abstract橋梁工程相關之研究在我國營建產業的地位舉足輕重,我國目前對「鋼橋梁」之鏽蝕程度是否達到需要重漆之標準,為百分比上之定義。然而百分比為量化數據,需要經過專業的方法衡量,否則容易受到主觀的影響左右。
故本研究結合影像辨識的概念,目標為設計一能夠讀取照片並自動判斷鏽蝕、計算其比例之系統,並將之與智慧型可攜裝置結合,產出手機應用程式系統。系統原理為透過 HSV 色彩模型,定義「鏽蝕」之區間範圍並進行判斷辨識。
在研究最後,產出系統將比較前人利用邊緣檢測之演算法所建立之系統,發現在辨識效率及運算速度上,均獲得良好之成效。
zh_TW
dc.description.abstractThe research related to bridge engineering plays an important role in Taiwan's construction industry. In Taiwan, the percentage of the degree of rust is considered as the standard of repainting steel bridge.
Howerer, percentage is quantitative data, which needs to be measured by professional methods instead of subjective judgment. Therefore, this study combines the concept of image recognition with the goal of designing a system, which can read photos and automatically determine the rust and calculate the proportion. After that, this research combines it with a smart portable device to produce a mobile application system. The system principle is to define the range of 'corrosion' through the HSV color model and to judge and identify.
At the end of this research, the output system will be compared to the system which uses edge detection algorithm, and find that good results are obtained in terms of identification efficiency and computation speed.
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-06-17T08:17:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1
ntu-108-R06521713-1.pdf: 5206741 bytes, checksum: 4d2ac171f6ce576ec80e604d86ca1ff5 (MD5)
Previous issue date: 2019
en
dc.description.tableofcontents致謝 II
摘要 III
Abstract IV
目錄 V
圖目錄 VIII
表目錄 XII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 5
1.3 研究目的 6
1.4 研究範圍與限制 6
1.5 論文內容與架構 7
第二章 文獻回顧 8
2.1 鏽蝕檢測 8
2.2 影像辨識演算法 17
2.3 色彩空間 20
2.4 文獻總結 23
第三章 研究方法 24
第四章 智慧型鏽蝕辨識系統開發 26
4.1 色彩空間介紹 26
4.1.1 RGB色彩模型 26
4.1.2 CMYK色彩模型 28
4.1.3 HSV色彩模型 29
4.1.4 色彩模型總結 31
4.1.5 色彩空間轉換式 33
4.2 系統架構 34
4.2.1 電腦辨識系統架構 34
4.2.2 手機辨識系統架構 35
4.3 開發環境與工具 36
4.3.1 Visual Studio 36
4.3.2 影像處理函式庫 OpenCV 37
4.3.3 開發環境建立 39
4.3.4 Android與Android Studio 42
4.4 函數介紹 43
4.5 系統展示 47
第五章 系統驗證與分析 50
5.1 系統參數調整方法與架構 50
5.2 鏽蝕圖樣分類 52
5.3 參數調整案例 54
5.3.1 鏽蝕解圖產出 54
5.3.2 交叉比對 55
5.3.3 統計數值 55
5.3.4 參數定義 56
5.4 成果展示與數據分析 59
5.4.1 運行測試規格 59
5.4.2 檢測方式介紹 60
5.4.3 成果展示 61
5.4.4 數據比較 63
第六章 結論與建議 68
6.1 結論與研究貢獻 68
6.2 建議與後續研究方向 69
參考資料 71
dc.language.isozh-TW
dc.subject鋼鏽蝕辨識zh_TW
dc.subject色彩模型zh_TW
dc.subject即時zh_TW
dc.subject行動裝置zh_TW
dc.subjectreal timeen
dc.subjectrust recognitionen
dc.subjectsmartphoneen
dc.subjectHSV color modelen
dc.titleHSV色彩模型應用於手持裝置鋼材鏽蝕影像辨識系統開發zh_TW
dc.titleHSV color model applied to the development of steel rust
image recognition system for handheld devices
en
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear107-2
dc.description.degree碩士
dc.contributor.oralexamcommittee張陸滿,郭榮欽,沈恆光
dc.subject.keyword鋼鏽蝕辨識,色彩模型,即時,行動裝置,zh_TW
dc.subject.keywordrust recognition,real time,HSV color model,smartphone,en
dc.relation.page72
dc.identifier.doi10.6342/NTU201903481
dc.rights.note有償授權
dc.date.accepted2019-08-14
dc.contributor.author-college工學院zh_TW
dc.contributor.author-dept土木工程學研究所zh_TW
顯示於系所單位:土木工程學系

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