철근콘크리트 공사의 품질관리는 체크리스트를 통한 전문가의 주관적인 판단으로 이루어지기 때문에 객관성 확보가 어렵다. 본 연구는 객체 인식 기반의 딥러닝 알고리즘을 통해 철근콘크리트 프레임워크의 품질 관리를 위한 자동화 프로세스를 구축하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 이전보다 객관적으로 시간을 절약할 수 있고 시각화를 통한 직관적인 판단력을 제공하는 것이 목적이다. 본 연구는 AI Hub에서 얻은 이미지 데이터 세트로 학습과 검증 과정을 통한 품질관리 과정을 제안했으며, mAP는 0.687의 정확도로 도출됐다. 실제 현장의 드론 이미지 데이터는 파생알고리즘을 이용하여 결정하였으며, 드론 이미지를 통해 3D 모델링을 실시하여 검사자의 안전과 직관적인 판단을 보장한다. 제안된 공정은 PIX4D를 활용한 3D 모델과 매칭할 경우 결정선을 확인할 수 없지만 모델링 프로그램 교체와 딥러닝 알고리즘 개선을 통해 추가 공정에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.