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영상 위상기반 진동 측정 및 자기회귀 모델을 통한 결함 탐지
이승석,공예슬,MIAO YINAN,전준영,박규해 한국비파괴검사학회 2022 한국비파괴검사학회지 Vol.42 No.4
Vision-based vibration measurement has emerged as a powerful tool in the field of structural health monitoring. The camera, as one of the non-contact sensors, can capture the structural dynamics with high resolution and without any mass loading effect. The defect detection through modal parameters, such as operational deflection shape and mode shape, can be further improved using a camera. In this study, a phase-based displacement measurement with an optimal complex steerable filter is used to accurately measure the structural vibrations. Based on the measured vibration data, a damage detection technique using autoregressive (AR) model is proposed that aims to detect different types of damage. First, a one-dimensional (1D) AR model is applied to the obtained signals to examine the feasibility of applying time series analysis techniques for data-based structural health monitoring. Then, a two-dimensional (2D) AR model that fully utilizes the high-resolution measurement provided by a camera is proposed for more effective damage detection. The experiment was conducted on a five-story structure with three different types of damage, and damaged detection and classification were efficiently performed using 1D and 2D autoregressive models. 최근 카메라를 이용한 원거리 진동 측정 기법 및 구조 건전성 모니터링 적용 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 시스템 기반 구조 건전성 모니터링 연구의 경우, 높은 공간해상도와 질량부하 효과 없는 비 접촉식 센싱을 특징으로 operational deflection shape, 모드 형상 등 모달 파라미터를 통한 결함 탐지에 집중되어 있다. 본 연구에서는 진동 측정에 최적화된 단일 steerable 필터를 사용한 영상 위상기반 변위 측정 기법을 활용하여 높은 정확성 및 강건성으로 진동을 측정하였으며, 이를 바탕으로 보다 다양한 결함의 신뢰성 높은 결함 진단을 위한 데이터 기반 구조 건전성 모니터링 적용 연구 수행을 목표로 한다. 먼저, 시계열 분석 기법 중 하나인 자기회귀(Autoregressive) 모델을 통하여 데이터 기반 구조 건전성 모니터링 연구 적용성을 검토하고 더 나아가, 카메라의 장점을 극대화한 2차원 자기회귀모델을 새로운 특성인자로 제안하여 효율적인 결함 진단을 수행하였다. 본 연구에서는 5층 구조물에서 세 가지 결함을 모사하고 자기회귀(AR) 모델과 2차원 자기회귀(2D AR) 모델을 통하여 구조물의 결함 탐지 및 분류를 수행하였다.
Image Processing Based Automated Surface Crack Detection for Pressed Panels
Hyeonwoo Nam,Yinan Miao,Yeseul Kong,Gyuhae Park 제어로봇시스템학회 2020 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2020 No.10
The cracks on pressed metal panel surface present different characteristics, such as clear edge and sharp tip, compared to the concrete cracks. The presence of such cracks can cause considerable reduction of strength especially on the thin panel products. In this paper, a fast crack detection technique using a normal web camera is proposed for the pressed panel on the highly automated manufacturing line. The edge line of a captured panel is extracted and evaluated by applying a unique edge line evaluation. Cracks are identified by the measured acute angle of the certain part of the edge line. Light control and valley-emphasis Otsu algorithm are used to reduce the effect of environment lights. A two-stage detection strategy is developed to further improve the efficiency of the proposed technique, which performs the detection at both high resolution and low resolution. Experiments are conducted on a conveyor belt for the panel transferring. It is shown that the proposed technique could detect surface cracks on pressed panels with high accuracy and efficiency.