Detection of rising damp and material changes on hyperboloid cooling tower shells based on the intensity of the reflected laser beam

• Autorzy: Makuch Maria

Identyfikatory

DOI

10.15576/GLL/2023.4.135

Warianty tytułu

PL

Detekcja zawilgoceń i zmian materiałowych na hiperboloidalnych powłokach chłodni w oparciu o intensywność odbicia wiązki lasera

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Using a hyperboloidal cooling tower undergoing repair as an example, the paper examines the possibility of using a laser beam reflectance intensity value for the automated detection of perforations in cooling tower shells and the identification of material changes characteristic of the renovated sections of reinforced concrete structures. Due to the specific geometry of the analysed object, the practical application of the value of the fourth coordinate was preceded by its a priori modification. The applied correction solution made it possible to effectively eliminate the influence of the measurement geometry, adjusting the intensity values to correspond to the properties of the scanned surface. In the usability analyses of the corrected radiometric data, the author’s approach to eliminating information loss was applied, assuming the use of the fourth coordinate values as scalar fields. The proposed methodology was verified by comparing the obtained results with those of the commonly used unsupervised classification. The agreement, based on the similarity of the structures, between the results of the image classification and the areas extracted through the segmentation of the scalar fields, representing the corrected values of the laser beam reflectance intensity, confirmed the reliability of the proposed solutions. The usefulness of the radiometric data in 3D space was confirmed by comparing the obtained results with the analyses of the local surface curvature determined by the point cloud based on principal component analysis. Thanks to the segmentation of the scalar fields, the detection of rising damp and corrosion leaks, consistent with the results of the surface condition assessment based on the local curvature analysis, made it possible to specify the degree of degradation of the hyperboloid shell according to a seven-point scale that is consistent with the industry requirements. The values of the fourth coordinate also allowed the identification of material changes caused by the repair, and their comparison with the shell damage contours extracted from the local curvature analysis made it possible to verify the amount of repair mortar used and to assess the validity of the work carried out.

PL

W artykule, na przykładzie poddawanej naprawie hiperboloidalnej chłodni kominowej, zweryfikowano możliwość wykorzystania wartości intensywności odbicia wiązki lasera do zautomatyzowanej detekcji perforacji powłoki chłodni oraz identyfikacji zmian materiałowych, charakterystycznych dla wyremontowanych fragmentów żelbetowej budowli. Z uwagi na specyficzną geometrię analizowanego obiektu, praktyczną aplikację wartości czwartej współrzędnej poprzedzono jej aprioryczną modyfikacją. Zastosowane rozwiązanie korekcyjne umożliwiło skuteczną eliminację wpływu geometrii pomiaru, sprowadzając wartości intensywności do postaci odpowiadającej właściwościom skanowanej powierzchni. W analizach użyteczności skorygowanych danych radiometrycznych wykorzystano autorskie podejście eliminujące straty informacyjne, zakładające wykorzystanie wartości czwartej współrzędnej jako pól skalarnych. Weryfikację zaproponowanej metodyki zapewniło porównanie uzyskanych wyników z rezultatami stosowanej powszechnie klasyfikacji nienadzorowanej. Ustalona na podstawie podobieństwa struktur zgodność pomiędzy wynikami klasyfikacji obrazów i obszarami wyekstrahowanymi w oparciu o segmentacje pól skalarnych, stanowiących skorygowane wartości intensywności odbicia wiązki lasera, potwierdziła wiarygodność zaproponowanych rozwiązań. Przydatność danych radiometrycznych w przestrzeni 3D potwierdzono zestawiając uzyskane wyniki z rezultatami analiz lokalnej krzywizny powierzchni, wyznaczanej z chmury punktów na podstawie analizy głównych składowych. Bazująca na segmentacji pól skalarnych detekcja zawilgoceń i wycieków korozyjnych, integralna z wynikami oceny stanu powierzchni opartej na analizie lokalnej krzywizny, umożliwiła konkretyzację stopnia degradacji hiperboloidalnej powłoki, według podyktowanej wymogami branżowymi siedmiostopniowej skali. Wartości czwartej współrzędnej pozwoliły również na identyfikację będących wynikiem remontu zmian materiałowych, a ich zestawienie z wyekstrahowanymi na podstawie analizy lokalnej krzywizny konturami uszkodzeń powłoki, umożliwiły weryfikację ilości wykorzystanej zaprawy naprawczej i ocenę zasadności wykonanych prac.

Słowa kluczowe

EN

intensity; point cloud; unsupervised classification; terrestrial laser scanning; TLS; nondestructive testing; NDT; intensity correction

PL

intensywność; chmura punktów; klasyfikacja nienadzorowana; naziemny skaning laserowy; TLS; badania nieniszczące; NDT; korekta intensywności

• Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie
• Czasopismo: Geomatics, Landmanagement and Landscape
• Rocznik: 2023
• Tom: no. 4
• Strony: 135--156
• Opis fizyczny: Bibliogr. 55 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Makuch Maria

• University of Agriculture in Krakow Department of Geodesy ul. Balicka 253a, 30-198 Kraków

• https://orcid.org/0000-0003-0578-5313

Bibliografia

• Anil E.B., Akinci B., Garrett J.H., Kurc O. 2013. Characterization of Laser Scanners for Detecting Cracks for Post-earthquake Damage Inspection. Proceedings of International Symposium on Automation and Robotics in Construction and Mining, Montreal, Canada, 313–320.
• Antoniszyn K., Hawro L., Konderla P., Kutyłowski R. 2016. Wybrane problemy procesów modernizacji i remontów chłodni kominowych. Materiały Budowlane, 5 (525), 24–25.
• Armesto-González J., Riveiro-Rodríguez B., González-Aguilera D., Rivas-Brea M.T. 2010. Terrestrial laser scanning intensity data applied to damage detection for historical buildings. Journal of Archaeological Science, 37(12), 3037–3047.
• Bamu P.C., Zingoni A. 2005. Damage, deterioration and the long-term structural performance of cooling-tower shells: A survey of developments over the past 50 years. Engineering Structures, 27, 12, Elsevier, 1794–1800.
• Barber C.B., Dobkin D.P., Huhdanpaa H. 1996. The Quickhull Algorithm for Convex Hulls. ACM Transactions on Mathematical Software, 22(4), 469–483.
• Bezdek J.C. 1981. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. Plenum Press, New York.
• Blaskow R., Schneider D. 2014. Analysis and correction of the dependency between laser scanner intensity values and range. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-5, ISPRS Technical Commission V Symposium, Riva del Garda, Italy.
• Buczek M., Paszek M., Szafarczyk A. 2018. Application of Laser Scanning for Creating Geological Documentation. E3S Web Conf., 35, 04001.
• Camp G., Carreaud P., Lançon H. 2013. Large Structures: Which Solutions For Health Monitoring? International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-5/W2. XXIV International CIPA Symposium, Strasbourg, France.
• Chang C.T., Lai J.Z.C., Jeng M.D. 2011. A Fuzzy K-means Clustering Algorithm Using Cluster Center Displacement. Journal of Information Science and Engineering, 27, 995–1009.
• Chen X., Li J.A. 2016. Feasibility Study on Use of Generic Mobile Laser Scanning System for Detecting Asphalt Pavement Cracks. ISPRS Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLI-B1, 545–549.
• Chmielewski T. 2000. O niezawodności chłodni kominowych. II Konferencja Naukowo-Techniczna „Problemy eksploatacji, remontów i wznoszenia budowlanych obiektów energetycznych”. Prace Naukowe Instytutu Budownictwa Politechniki Wrocławskiej, 78, Wrocław, 35–40.
• Crespo C., Armesto J., González-Aguilera D., Arias P. 2010. Damage detection on historical buildings using unsupervised classification techniques. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVIII. Part 5 Commission V Symposium, Newcastle upon Tyne, UK, 184–188.
• Erkal B.G., Hajjar J.F. 2017. Laser-based surface damage detection and quantification using predicted surface properties. Automation in Construction, 83, 285–302.
• Fang W., Huang X., Zhang F., Li D. 2014. Intensity Correction of Terrestrial Laser Scanning Data by Estimating Laser Transmission Function. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1–10.
• Franceschi M., Teza G., Preto N., Pesci A., Galgaro A., Girardi S. 2009. Discrimination between marls and limestones using intensity data from terrestrial laser scanner. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64, 522–528.
• García-Talegón J., Calabrés S., Fernández-Lozano J., Iñigo A. C., Herrero-Fernández H., Arias-Pérez B., González-Aguilera D. 2015. Assessing pathologies on Villamayor Stone (Salamanca, Spain) by terrestrial laser scanner intensity data. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XL-5/W4, 445–451.
• Gawronek P., Noszczyk T. 2023. Does more mean better? Remote-sensing data for monitoring sustainable redevelopment of a historical granary in Mydlniki, Kraków. Herit. Sci., 11, 23.
• Ghosh S., Dubey S.K. 2013. Comparative Analysis of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 4, 4, 35–39.
• González-Jorge H., Gonzalez-Aguilera D., Rodriguez-Gonzalvez P., Arias P. 2012. Monitoring biological crusts in civil engineering structures using intensity data from terrestrial laser scanners. Construction and Building Materials, 31, 119–128.
• Gradka R., Kwinta A. 2017. Wyznaczenie mapy deformacji obiektu inżynierskiego. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 29, 49–62.
• Hancock C.M., Roberts G.W., Bisby L., Cullen M., Arbuckle J. 2012. Detecting fire damaged concrete using laser scanning. Proceedings of FIG Working Week, Rome, Italy.
• Höfle B., Pfeifer N. 2007. Correction of laser scanning intensity data: Data and model-driven approaches. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 62(6), 415–433.
• Humair F., Abellan A., Carrea D., Matasci B., Epard J.L., Jaboyedoff M. 2015. Geological layers detection and characterisation using high resolution 3D point clouds: example of a box-fold in the Swiss Jura Mountains. European Journal of Remote Sensing, 48, 1, 541–568.
• Ioannidis C., Valani A., Georgopoulos A., Tsiligiris E. 2006. 3D model generation for deformation analysis using laser scanning data of a cooling tower. 3rd IAG/12th FIG Symposium, Baden, 22–24.
• Jawański W., Stefanek K. 2011. Remonty chłodni kominowych – 20 lat technologii firmy Sika w Polsce. Awarie Budowlane, XXV Konferencja Naukowo-Techniczna, Międzyzdroje, 337– 348.
• Kaasalainen S., Jaakkola A., Kaasalainen M., Krooks A., Kukko A. 2011. Analysis of incidence angle and distance effects on terrestrial laser scanner intensity: Search for correction methods. Remote Sensing, 3, 2207–2221.
• Kashani A.G., Olsen M.J., Parrish C.E., Wilson N. 2015. A Review of LIDAR Radiometric Processing: From Ad Hoc Intensity Correction to Rigorous Radiometric Calibration. Sensors, 15, 28099–28128.
• Kocierz R., Ortyl Ł., Kuras P., Owerko T., Kędzierski M. 2016. Geodezyjne metody pomiarowe w diagnostyce obiektów budownictwa energetycznego. Materiały Budowlane, 5, 525.
• Krooks A., Kaasalainen S., Hakala T., Nevalainen O. 2013. Correcting of intensity incidence angle effect in terrestrial laser scanning. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, II-5/W2, 145–150.
• Kubik T., Paluszyński W., Iwaniak A., Tymków P. 2008. Klasyfikacja obrazów rastrowych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i statystycznych metod klasyfikacji. Monografia. Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu.
• Kwinta A., Bac-Bronowicz J. 2021. Analysis of hyperboloid cooling tower projection on 2D shape. Geomatics, Landmanagement and Landscape, 3, 25–40.
• Laefer D.F., Gannon J., Deely E. 2010. Reliability of crack detection methods for baseline condition assessments. Journal of Infrastructure Systems, 16(2), 129–137.
• Lerones P.M., Vélez D.O., Rojo F.G., Gómez-García-Bermejo J., Casanova E.Z. 2016. Moisture detection in heritage buildings by 3D laser scanning. Studies in Conservation, 61, supl., 46–54.
• Li Q., Cheng X. 2018. Damage Detection for Historical Architectures Based on TLS Intensity Data. ISPRS Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-3, 915–921.
• Makuch M. 2018. Application of terrestrial laser scanning in the process of modernization of hyperboloid cooling towers. Faculty of Environmental Engineering and Land Surveying, University of Agriculture in Krakow (PhD thesis). Krakow (in Polish).
• Makuch M., Gawronek P. 2020. 3D Point Cloud Analysis for Damage Detection on Hyperboloid Cooling Tower Shells. Remote Sensing, 12(10), 1542.
• Mills J., Barber D. 2003. An Addendum to the Metric Survey Specifications for English Heritage. The collection and archiving of point cloud data obtained by terrestrial laser scanning or other methods. The Metric Survey Team, York.
• Mitka B., Makuch M., Gawronek P. 2016. Zastosowanie intensywności wiązki odbicia w ocenie stanu powierzchni budowli zabytkowych. Episteme, 32, 11–24.
• Mosalam K.M., Takhirov S.M., Park S.T. 2014. Applications of laser scanning to structures in laboratory tests and field surveys. Structural Control and Health Monitoring, 21, 115–134.
• Mukupa W., Roberts G.W., Hancock C.M., Al-Manasir K. 2016. A non-destructive technique for health assessment of fire-damaged concrete elements using terrestrial laser scanning. Journal of Civil Structural Health Monitoring, 6(1), 1–15.
• Olsen M.J., Kuester F., Chang B.J., Hutchinson T.C. 2010. Terrestrial laser scanning-based structural damage assessment. Journal of Computing in Civil Engineering, 24(3), 264–272.
• Pfeifer N., Dorninger P., Haring A., Fan H. 2007. Investigating terrestrial laser scanning intensity data: quality and functional relations. 8th Conference on Optical 3-D Measurement Techniques, 328–337.
• Piot S., Lançon H. 2012. New Tools for the Monitoring of Cooling Towers. 6th European Workshop on Structural Health Monitoring. 6th European Workshop on Structural Health Monitoring (EWSHM 2012), July 3–6, 2012.
• Samet H., Tamminen M. 1988. Efficient Component Labeling of Images of Arbitrary Dimension Represented by Linear Bintrees. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 10 (4), 579–586.
• Soudarissanane S., Lindenbergh R., Menenti M., Krooks A., Kukko A. 2011. Scanning geometry: Influencing factor on the quality of terrestrial laser scanning points. ISPRS Photogrammetry, Remote Sensing, 66, 389–399.
• Suchocki C., Damięcka-Suchocka M., Katzer J. 2016. Wpływ czynników na wartość siły odbicia wiązki lasera w naziemnym skaningu laserowym. Wybrane prace naukowe zespołów badawczych prowadzone na kierunku Geodezja i Kartografia. Monografia z okazji 15-lecia kierunku Geodezja i Kartografia na Politechnice Koszalińskiej, Koszalin, 5–21.
• Tan K., Cheng X. 2016. Correction of Incidence Angle and Distance Effects on TLS Intensity Data Based on Reference Targets. Remote Sensing, 8, 251–271.
• Toś C. 2013. Supervised classification of laser scanning data in the assessment of technical conditions of masonry constructions. Technical transactions, Environment engineering 1-Ś/2013, 131–141.
• Trevor A.J., Gedikli S., Rusu R.B., Christensen H.I. 2013. Efficient organized point cloud segmentation with connected components. Semantic Perception Mapping and Exploration.
• Tsai Y.C.J., Li F. 2012. Critical assessment of detecting asphalt pavement cracks under different lighting and low intensity contrast conditions using emerging 3D laser technology. Journal of Transportation Engineering, 138(5), 649–656.
• Voegtle T., Schwab I., Landes T. 2008. Influences of different materials on the measurements of a terrestrial laser scanner (TLS). Proc. of the XXI Congress. The International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS2008, Beijing, China, July 3–11, 2008, 1061–1066.
• Xu X., Yang H., Neumann I. 2015. Concrete Crack Measurement and Analysis Based on Terrestrial Laser Scanning Technology. Sensors & Transducers, 186, 3, 168–172.
• Zacharopoulou A., Zacharopoulou E., Batis G. 2013. Statistics Analysis Measures Painting of Cooling Tower. International Journal of Corrosion. Article ID 389159.
• Zaczek-Peplinska J., Osińska-Skotak K., Gergont K. 2012. Możliwości wykorzystania zmian intensywności odbicia promienia laserowego do oceny stanu konstrukcji betonowej. In: Inżynieryjne zastosowania geodezji. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).