Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.95-98
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2022
아날로그 게이지는 여전히 많은 산업 시설에서 사용되고 있지만, 게이지 값을 사람이 수동으로 읽기 때문에 정확히 측정하기 위해 많은 시간이 소모가 되는 문제점이 있다. 이러한 이유로 최근에는 합성곱 신경망을 사용하여 아날로그 게이지 값을 자동으로 인식하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 선행연구들은 게이지가 촬영된 영상을 그대로 입력으로 사용하고 있으며, 이러한 방법은 사람이 게이지를 읽는 과정을 고려하였을 때 불필요한 부분이 많다. 본 논문에서는 게이지 전체 이미지를 학습에 사용하지 않고, 게이지의 특정 이미지 패치 기반으로 아날로그 게이지 값을 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 게이지의 중심, 눈금의 최소, 최대, 지침의 좌표를 기반으로 이미지 패치를 생성하고 채널 축으로 병합하여 학습을 진행하였으며, 최종적으로게이지의 각도를 계산한다. 이는 게이지의 평균 각도 오차를 통해 제안한 방법이 게이지 값을 인식하는데 우수한 성능이 보였으며, 게이지 이미지에 장애물이 있는 경우에도 게이지 값을 인식할 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.1346-1349
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2022
본 논문에서는 병렬 신경망을 기반으로 원형 게이지뿐만 아니라 다양한 종류의 아날로그 게이지 값을 인식하는 방법을 제안한다. 아날로그 게이지는 다양한 산업 현장에 쓰이고 있지만, 게이지 값을 사람이 읽는 과정에 불필요한 시간이 소모가 되고 위급 상황에 빠른 대응이 힘들다. 이러한 문제로 인해 게이지 값을 디지털화하여 컴퓨터로 전송되는 데이터만으로 자동으로 모니터링을 하기 위한 방법이 필요하다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성된다. 우선 입력된 게이지에 대해 원근법 보정을 수행하고, 게이지의 중심 좌표와 눈금의 최소, 최대, 지침에 대한 정규 벡터를 이용해 게이지의 각도를 계산한다. 이는 학습 데이터와 추가 학습한 실험 데이터의 적은 평균 각도 오차를 통해 제안한 방법이 실제 산업 현장에 잘 적응 가능함을 확인할 수 있다.
스트레인 게이지를 이용하여 변형측정을 할 때 온도변화의 영향으로 나타나는 겉보기 변형도와 게이지 상수의 변화에 대하여 설명하였고 실제 측정시 정확한 측정값을 얻기위한 온도보상 방 법에 대하여 기술하였다. 온도변화에 의한 겉보기 변형도의 값은 기계적 하중에 의한 변형도에 비하여 무시할 수 없는 큰 값을 나타내기 때문에 적절한 보상에 의하여 정확한 측정값을 얻어 내야 한다. 항공우주산업, 원자력산업 등의 분야에서 널리 응용되는 극저온 환경에서 겉보기 변 형도와 게이지 상수의 측정결과를 제시하였다. 극저온에서는 자체 온도보상된 스트레인 게이지라 할지라도 대단히 큰 온도영향을 받기 때문에 본시험에서 제시한 바와 같이 측정결과를 온도보 상하여 처리해야만 의미있는 결과를 얻을 수 있다. 본 시험에서 4차식으로 구해진 겉보기 변형 도에 대한 특성곡선과 게이지 상수에 대한 시험결과는 극저온에서 변형을 측정할 때 직접적으로 보상하여 사용될 수 있다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.4
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pp.389-394
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2023
In recent years, use of machine automation is rising in the industry. Ships also obtain machine condition information from sensor as digital information. However, on ships, crew members regularly surveil the engine room to check the condition of equipment and their information through analog gauges. This is a time-consuming and tedious process and poses safety risks to the crew while on surveillance. To address this, engine room surveillance using an autonomous mobile robot is being actively explored as a solution because it can reduce time, costs, and the safety risks for crew. Analog gauge reading using an autonomous mobile robot requires digitization for the robot to recognize the gauge value. In this study, image processing techniques were applied to achieve this. Analog gauge images were subjected to image preprocessing to remove noise and highlight their features. The center point, indicator point, minimum value and maximum value of the analog gauge were detected through image processing. Through the straight line connecting these points, the angle from the minimum value to the maximum value and the angle from the minimum value to indicator point were obtained. The obtained angle is digitized as the value currently indicated by the analog gauge through a formula. It was confirmed from the experiments that the digitization of the analog gauge using image processing was successful, indicating the equivalent current value shown by the gauge. When applied to surveillance robots, this algorithm can minimize safety risks and time and opportunity costs of crew members for engine room surveillance.
The calibration method of the initial value error obtained in the weight measurement through anchor bolt type strain gauge sensor is proposed. The strain gauge sensor is developed for preventing the overturning of forklift, which is the most frequent type of safety-accident in industry. It was confirmed that the initial value error is caused from the physical and mechanical error of anchor bolt, and the environmental problem. Since the elimination of these causes falls outside the realm of this research, we find out the calibrated values based on all the causes, and we adjust the initial values of analog-to-digital convertor (ADC) module consisted of strain gauge sensor block using the calibrated values. We use the linear interpolation method for our calibration. We confirm that four sensor modules have the different under 5% between the real weight and the measured value in the experiment applied with the calibration of initial values. The low correlation between the real weights and ADC values is also improved through the proposed calibration.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.08a
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pp.132-132
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2012
압력 $10^{-9}$ Torr 이하의 초고진공(ultrahigh vacuum) 영역에서의 압력 측정에는 수 mA의 열전자로 잔류 가스를 이온화시켜 그 이온 전류를 측정하는 이온게이지를 주로 사용한다. 압력이 $10^{-12}$ Torr영역 이하인 극고진공(extreme high vacuum: XHV) 영역에 진입하면, ESD (electron stimulated desorption) 효과 등에 의한 이온 게이지 자체의 가스방출률이 커져 정확한 압력 측정이 곤란해 진다. 극고진공 영역에서 이온 게이지는 수 와트(W) 이상의 전력을 사용하여 수 mA의 열전자를 방출시키나, 신호인 이온 전류의 양은 1pA 이하이기 때문에 열전자에 의해 발생되는 백그라운드 전류에 묻혀 신호 전류가 측정되지 않는다고 할 수 있다. 100 nm 이하의 곡률을 가진 뾰족한 금속 탐침에 강한 전기장을 걸어주면 고체 내부의 전자가 터널링 효과에 의해 진공 중으로 방출되며, 이를 전계방출(Field Electron Emission) 효과라 부른다. 전계 방출 전류량은 탐침 표면의 일함수에 의존하며, 일함수가 클수록 지수함수 적으로 감소한다. 금속 표면에 진공 중의 잔류 가스가 부착하면 일함수가 증가한다. 가열에 의해 전계방출 탐침의 표면을 세정한 후에 전자 빔을 방출 시키면, 표면에 가스 분자가 흡착하여 방출 전류량은 점점 감소한다. 감소 속도는 압력에 비례하며, W(310) 탐침의 경우 $10^{-10}$ Torr 영역에서는 수분만에 최초 전류값의 1% 이하로 감소한다. 전계방출 전류의 감소속도가 압력에 비례하는 현상을 이용하여 압력을 측정하였다. Extractor Ionization Gauge 측정값 $5{\times}10^{-12}-3{\times}10^{-10}$ Torr의 범위에서 (111) 방향으로 정렬된 텅스텐 단결정 탐침을 사용하여 방출전류의 로그값을 시간의 함수로 semilog그래프를 그리면, 그래프는 직선을 그리며 그 기울기가 압력에 비례함을 알 수 있었다. 기울기 값과 게이지 측정값은 $10^{-11}{\sim}10^{-10}$ Torr 영역에서 거의 완벽한 비례관계를 보여주었으나, $10^{-12}$ Torr 영역에서 게이지 측정값은 기울기 값에서 추출한 압력치보다 높은 값을 보여주었으며, 이는 게이지 백그라운드 전류에 의한 차이라고 생각된다. W (310) 탐침의 방출전류는 그 감소속도가 W (111) 탐침과 마찬가지로 압력에 비례하였으나, 전류-시간 그래프는 가열 세정 직후에 전류가 거의 감소하지 않는 $2{\times}10^{-10}$ Torr에서 약 10분간 지속되는 '안정 영역'이 존재함을 보여주었다. '안정 영역'은 $10^{-11}$ Torr 영역에서는 수십분, $10^{-12}$ Torr 영역에서는 수시간 이상으로 증가하였다. 초-극고진공 영역에서의 잔류가스 주성분인 수소에서 물, 일산화탄소등의 가스로 바뀌면 '안정 영역'은 사라졌고, 이는 '안정 영역'이 수소 흡착에 의해서만 나타나는 고유 현상임을 말해준다.
Recently, advancements and commercialization in the field of maritime autonomous surface ships (MASS) has rapidly progressed. Concurrently, studies are also underway to develop methods for automatically surveying the condition of various on-board equipment remotely to ensure the navigational safety of MASS. One key issue that has gained prominence is the method to obtain values from analog gauges installed in various equipment through image processing. This approach has the advantage of enabling the non-contact detection of gauge values without modifying or changing already installed or planned equipment, eliminating the need for type approval changes from shipping classifications. The objective of this study was to identify a dynamically changing indicator needle within noisy images of analog gauges. The needle object must be identified because its position significantly affects the accurate reading of gauge values. An analog pressure gauge attached to an emergency fire pump model was used for image capture to identify the needle object. The acquired images were pre-processed through Gaussian filtering, thresholding, and morphological operations. The needle object was then identified through Hough Transform. The experimental results confirmed that the center and object of the indicator needle could be identified in images of noisy analog gauges. The findings suggest that the image processing method applied in this study can be utilized for shape identification in analog gauges installed on ships. This study is expected to be applicable as an image processing method for the automatic remote survey of MASS.
스트레인 게이지를 이용한 응력측정 방법 및 응력 측정시의 오차 발생의 원인에 대해서 설명하 였고 현재 많이 사용되고있는 스트레인 게이지식 로드셀의 원리 및 구조에 대해서도 설명하였다. 스트레인 게이지를 이용하여 변형도를 측정할 경우 1% 이내의 정확도를 유지하는 것이 가능하나 측정된 변형도로부터 응력을 계산할 경우 재료상수들의 부정확성으로 인하여 5% 정도의 오차가 발생할 수 있다. 스트레인 게이지를 이용한 응력 측정값은 부착위치에서의 값이므로 구조물의 최대 응력을 측정하고자 할 경우 구조물의 응력 상태를 제대로 파악하지 못하면 큰 오차가 발 생할 수 잇다. 따라서 정확한 측정을 위해서는 정확한 게이지 작업 기술과 함께 하중에 대한 대상물의 거동을 파악하는 기술 습득이 요구된다. 스트레인 게이지식 로드셀을 직접 설계 및 제작하기 위해서는 용량, 정밀도, 설치 공간, 사용조건 등을 고려하여 감지부의 형상, 감지부의 재질, 스트레인 게이지의 종류, 부착 방법, 보상회로 구성방법, 보호 케이스의 부착 여부 등을 결정하여야 하고 제작이 완료된 후 힘 표준기 등으로 교정검사를 실시하여 사용하여야만 정확한 측정을 기대할 수 있다.
인이 높은 농도로 도핑되어진 LPCVD 다결정 실리콘 박막의 열팽창 계수를 마이크로 게이지법을 이용하여 측정하였다. 기존의 박막의 열팽창 계수 측정 법에서는 박막이 기판에 증착되어진 상태에서 측정이 이루어지므로, 기판의 탄성계수와 열팽창계수를 미리 알고 있어야 한다. 이에 비해 마이크로 게이지법에서는 박막의 열\ulcorner창 계수를 도출하기 위하여 기판의 탄성계수 값과 열팽창 계수 값을 필요로 하지 않는다는 장점이 있다. 마이크로 게이지법에서는 전류를 가할 경우 줄 발열에 의해 발생한 마이크로 게이지에의 변위를 측정하고, 그 때 계산된 마이크로 게이지의 평균 온도의 관계에서 열팽창 계수를 계산한다. 다결정 실리콘 박막의 열팽창 계수는 2.9 x $10^{-6}$$^{\circ}C$로 측정되었으며, 이 값들의 표준편차는 0.24x$10^{-6}$$^{\circ}C$였다.
Kim, Yong-Dae;Kim, Young-Deok;Lee, Chul-Sub;Kwon, Se-Jin
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.4
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pp.391-398
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2010
In this paper, we propose a sensor design by using a polysilicon strain gauge bonded to a metal diaphragm. The fabrication process of the thin polysilicon strain gauges having thicknesses of $50\;{\mu}m$ was established using conventional MEMS technologies; further, the technique of glass frit bonding of the polysilicon strain gauge to the stainless steel diaphragm was established. Performance of the polysilicon strain gauge bonded to the metal cantilever beam was evaluated. The gauge factor, temperature coefficient of resistance (TCR), nonlinearity, and hysteresis of the polysilicon strain gauge were measured. The results demonstrate that the resistance increases linearly with tensile stress, while it decreases with compressive stress. The value of the gauge factor, which represents the sensitivity of strain gauges, is 34.0; this value is about 7.15 times higher than the gauge factor of a metal-foil strain gauge. The resistance of the polysilicon strain gauge decreases linearly with an increase in the temperature, and TCR is $-328\;ppm/^{\circ}C$. Further, nonlinearity and hysteresis are 0.21 % FS and 0.17 % FS, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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