도시과학 (Journal of Urban Science)

인천대학교 도시과학연구원 (Urban Science Institute)
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창호 하자 식별을 위한 컴퓨터 비전 기반 결함 탐지 방법

Window defects identification method by using photos collected through the pre-handover inspection of multifamily housing

  • 이수빈 (인천대학교 도시건축학부 ) ;
  • 이슬비 (인천대학교 도시건축학부 )
  • 발행 : 2022.12.30
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초록

This study proposed how to identify window defects by using photos uploaded by occupants during the pre-handover inspection of mulch-family housing. A total of 1168 door images were acquired to generate training data and validation data. Subsequently, through the proposed algorithms, every pixel in images labeled a door was binarized using the OTSU threshold, and then dark pixels were identified as defects. Experimental results demonstrated that our computer vision-based defects identification method detects the door with a recall of 57.9%, and door defects with 63.6%. Although it is still a challenge to automatically identify building defects because of the distortion and brightness of photos, this study has the potential to support better defects management. Ultimately, the improved pre-handover inspection may lead to increased customer satisfaction.

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