Recientemente, la falta de brechas en las juntas de expansión en puentes de carreteras en Corea ha estado aumentando. En particular, con el aumento en el número de días durante la ola de calor del verano, el estrechamiento de la brecha de la junta de expansión causa síntomas como daños en la junta de expansión y explosiones en el pavimento, que amenazan la seguridad del tráfico y la seguridad estructural. Por lo tanto, en este estudio, desarrollamos un sistema de inspección basado en técnicas de visión artificial (M/V) que puede monitorear la brecha de la junta de expansión a través de análisis de imágenes mientras se conduce a alta velocidad (100 km/h), reemplazando el método manual actual que utiliza a un inspector para inspeccionar la brecha de la junta de expansión. Para corregir los factores de error del análisis de imágenes que ocurrieron durante la aplicación de prueba, se utilizó un método de aprendizaje automático para mejorar la precisión de la medición de la brecha entre el dispositivo de junta de expansión. Como resultado, la precisión de identificación de la brecha de expansión mejoró en un 27.5%, de 67.5% a 95.0%, y el uso del sistema reduce el tiempo de inspección en más del 95%, de un promedio de aproximadamente 1 h/ puente (método de inspección manual existente) a aproximadamente 3 min/ puente. Suponemos que, en el futuro, los profesionales de mantenimiento pueden contribuir a un mantenimiento preventivo que prepare contramedidas antes de que ocurran problemas.