The proportion of materials used in concrete composition has great importance in order to build a structure and public security, since materials have influence on concrete properties, in fresh and hardened states. The identification of concrete traces is usually carried by human experts with high levels of experience, but their results are influenced by physical and subjective factors. This paper presents a proposal based on pattern recognition to identify different concrete traces through out images and their texture features. The achieved results demonstrated the possibility of identifying concrete traces through application of pattern recognition techniques to images. The best achieved rate was 87.1% of accuracy using the SURF descriptor.
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Reinforcement corrosion in concrete structures is one of the most important pathological manifestations that leads to degradation and structural damage of buildings, while represents risks to people lives. Analysis and identification of degradation levels of these structures is characterized as a repetitive, monotonous and time-consuming process. In this scenario, computer systems based on computer vision have been applied to similar problems to replace or assist human specialists. This paper presents a proposal to classify different degradation levels in steel bars through computer vision. A widely known set of tools in the machine learning area was used and validated the proposal. The best results achieved recognition rates of 75.6% by using LPQ descriptor and SVM machine learning algorithm.
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