콘크리트 강도의 정확한 평가는 기반시설의 구조적 건전성을 확보하는 데 필수적이다. 슈미트 해머(Schmidt hammer) 시험은 콘크리트 강도를 추정하기 위해 널리 사용되는 비파괴 방법이지만, 기존의 아날로그 기록 방식은 수동 데이터 전사로 인해 작업이 노동집약적이며 오류가 발생하기 쉽다. 본 연구는 이미지 처리 기법을 이용하여 슈미트 해머 시험 기록을 자동으로 판독하는 접근법을 제안한다. 제안된 프레임워크는 YOLOv5 기반 객체 검출을 활용하여 막대그래프(bar graphs)의 상부 영역을 식별하고, 이미지 좌표로부터 그래프 좌표로의 좌표 변환을 적용한다. 정확한 변환을 용이하게 하기 위해, 기록지 위에 기준 직사각형 마크(reference rectangular mark)를 올려둔 투명 판(transparent plate)을 포함하여 이미지를 촬영하였다. 실험 결과, 제안된 프레임워크는 오차 <1로 시험 기록을 정확하게 추출하는 것으로 나타났으며, 인간의 개입을 최소화하면서 데이터 추출을 효과적으로 자동화하였다.

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