An automated surface-strain measuring system is developed in the present study, which consists of the hardware to capture and to display digital images and the software to calculate the 3-D informations of grid points. The software is implemented using the image processing technique, and includes a program for the camera calibration and the post-processor to display the strain distribution. An LDH(limitting dome height) test specimen is measured its surface-strain as an application of the present system.
Laser vision inspection systems are becoming popular for automated inspection of manufactured components. The performance of such systems can be enhanced by improving accuracy of the hardware and robustness of the software used in the system. This paper presents a new approach for enhancing the capability of a laser vision system by applying hardware compensation and using efficient analysis software. A 3D geometrical model is developed to study and compensate for possible distortions in installation of gantry robot on which the vision system is mounted. Appropriate compensation is applied to the inspection data obtained from the laser vision system based on the parameters in 3D model. The present laser vision system is used for dimensional inspection of car chassis sub frame and lower arm assembly module. An algorithm based on simplex search techniques is used for analyzing the compensated inspection data. The details of 3D model, parameters used for compensation and the measurement data obtained from the system are presented in this paper. The details of search algorithm used for analyzing the measurement data and the results obtained are also presented in the paper. It is observed from the results that, by applying compensation and using appropriate algorithms for analyzing, the error in evaluation of the inspection data can be significantly minimized, thus reducing the risk of rejecting good parts.
It is still hard to measure the strain distribution over entire surface of a medium or large-size stamped part even by using an automated strain measurement system. Several methods which enable to enlarge the measurement range without losing accuracy and precision are suggested in this study, The superposition of images having different high-lightened or damaged part each other results in an enhanced image. A new method for constructing the element connectivity from a line-thinned image makes it possible to identify up to 1,000 elements. And the geometry assembling algorithm is proved very efficient in which the whole area to be measured is divided into several parts ; the coordinate transformation between every two adjacent parts is obtained from the concept of the least square error ; and the 3-D shape or strain distribution over the whole surface is assembled,
Purpose: This study aimed to assess the reliability of measurements performed on three-dimensional (3D) virtual models of maxillary defects obtained using cone-beam computed tomography (CBCT) and 3D optical scanning. Materials and Methods: Mechanical cavities simulating maxillary defects were prepared on the hard palate of nine cadavers. Images were obtained using a CBCT unit at three different fields-of-views (FOVs) and voxel sizes: 1) $60{\times}60mm$ FOV, $0.125mm^3$ ($FOV_{60}$); 2) $80{\times}80mm$ FOV, $0.160mm^3$ ($FOV_{80}$); and 3) $100{\times}100mm$ FOV, $0.250mm^3$ ($FOV_{100}$). Superimposition of the images was performed using software called VRMesh Design. Automated volume measurements were conducted, and differences between surfaces were demonstrated. Silicon impressions obtained from the defects were also scanned with a 3D optical scanner. Virtual models obtained using VRMesh Design were compared with impressions obtained by scanning silicon models. Gold standard volumes of the impression models were then compared with CBCT and 3D scanner measurements. Further, the general linear model was used, and the significance was set to p=0.05. Results: A comparison of the results obtained by the observers and methods revealed the p values to be smaller than 0.05, suggesting that the measurement variations were caused by both methods and observers along with the different cadaver specimens used. Further, the 3D scanner measurements were closer to the gold standard measurements when compared to the CBCT measurements. Conclusion: In the assessment of artificially created maxillary defects, the 3D scanner measurements were more accurate than the CBCT measurements.
Objective: T1 mapping provides valuable information regarding cardiomyopathies. Manual drawing is time consuming and prone to subjective errors. Therefore, this study aimed to test a DL algorithm for the automated measurement of native T1 and extracellular volume (ECV) fractions in cardiac magnetic resonance (CMR) imaging with a temporally separated dataset. Materials and Methods: CMR images obtained for 95 participants (mean age ± standard deviation, 54.5 ± 15.2 years), including 36 left ventricular hypertrophy (12 hypertrophic cardiomyopathy, 12 Fabry disease, and 12 amyloidosis), 32 dilated cardiomyopathy, and 27 healthy volunteers, were included. A commercial deep learning (DL) algorithm based on 2D U-net (Myomics-T1 software, version 1.0.0) was used for the automated analysis of T1 maps. Four radiologists, as study readers, performed manual analysis. The reference standard was the consensus result of the manual analysis by two additional expert readers. The segmentation performance of the DL algorithm and the correlation and agreement between the automated measurement and the reference standard were assessed. Interobserver agreement among the four radiologists was analyzed. Results: DL successfully segmented the myocardium in 99.3% of slices in the native T1 map and 89.8% of slices in the post-T1 map with Dice similarity coefficients of 0.86 ± 0.05 and 0.74 ± 0.17, respectively. Native T1 and ECV showed strong correlation and agreement between DL and the reference: for T1, r = 0.967 (95% confidence interval [CI], 0.951-0.978) and bias of 9.5 msec (95% limits of agreement [LOA], -23.6-42.6 msec); for ECV, r = 0.987 (95% CI, 0.980-0.991) and bias of 0.7% (95% LOA, -2.8%-4.2%) on per-subject basis. Agreements between DL and each of the four radiologists were excellent (intraclass correlation coefficient [ICC] of 0.98-0.99 for both native T1 and ECV), comparable to the pairwise agreement between the radiologists (ICC of 0.97-1.00 and 0.99-1.00 for native T1 and ECV, respectively). Conclusion: The DL algorithm allowed automated T1 and ECV measurements comparable to those of radiologists.
암반 절취면에 분포하는 면과 선구조를 원격으로 측정하는 단순 장치를 소개한다. 지질구조의 배열은 구조면이나 선분상에 존재하는 3개 이상의 점에 대한 3차원 좌표를 이용하여 계산된다. 좌표들은 두 폐쇄회로 카메라의 영상에서 계산되며, 계산에 활용되는 변수들은 (1) 영상에서의 동일지점에 대한 좌표 (2) 카메라의 초점거리 (3) 두 카메라의 기선거리 이다. 영상측량을 위하여 영상 획득을 위한 장치와 Visual Baisc 언어와 GIS 콤퍼넌트를 이용한 전산 프로그램이 개발되었다. 개발된 방법을 이용한 측정결과 179cm의 거리에서 원격으로 측정된자료가 1cm 이하의 오차를 보이고 있다. 원격측정법을 이용하여 배재대학 교내의 암반 절취면에 분포하는 면구조를 측정한 결과 수작업으로 측정한 면의 배열방향과 허용 오차범위 이내에서 일치하는 결과를 보이고 있다.
An automated surface-strain measuring system using the image processing technique is developed in the present study, which consists of the hardware to capture and to display digital images, and the software to calculate the 3D informations of grid points from two views. New or improved algorithms the mapping and establishing correspondence of grid points and elements, the camera calibration, and the subpixel measurement of grid points, are implemented. As an application of the present system the surface-strains of deformed blanks in the limitting dome height test, the square cup deep-drawing and punch stretching to obtain the forming limit diagram are measured. The results are compared with those obtained by conventional manual methods.
대구경 배관에서 소구경 배관으로 연결하는 부위 및 배관의 방향 전환을 위해 사용하는 소켓용접부는 용입불량 및 사용시간이 경과되면서 내부로부터 진전될 수 있는 균열 등의 결함을 가질 수 있다. 그러나 지금까지 적용하고 있는 비파괴검사법인 액체침투탐상과 방사선투과검사로는 내부에 존재하는 균열성 결함의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 소켓용접부 내부의 균열성 결함 검출을 위한 초음파 검사 기법을 확립하였고, 검사를 수행할 수 있는 초음파 탐촉자를 설계 제작하였으며, 자동으로 검사할 수 있는 검사 장비와 제어용 운영 프로그램을 개발하였다. 개발된 장비는 컴퓨터를 기반으로 하고 있으며, pulser/receiver를 내장하고 100 MHz 고속 A/D board를 사용하여 초음파 탐상기 역할을 프로그램으로 구현하였으며, ISA interface type으로 4축 제어용 motion controller를 개발하여 자동 검사를 수행하는 scanner를 제어하도록 하였으며, 검사 결과는 소켓용접부 단면을 실시간 영상으로 나타내도록 되어 있다. 인공결함 시험편의 결함을 평가한 결과 결함의 깊이가 1mm인 결함의 평가 길이는 실제 크기보다 작게 나타내고 있으며, 결함의 깊이가 증가할수록 결함의 길이가 더 크게 평가되었다. 본 연구로 개발한 장비는 원자력 발전소나 화학플랜트에 많이 널려 있는 소켓용접부 내의 용입불량, 피로 균열 등을 검출하여 객관적인 검사 결과를 제시할 수 있으므로 설비 안전 관리 및 보수 부위 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we introduce the software/hardware system that can reliably calculate the distance from sensor to the model regardless of point cloud density. As the 3d point cloud map is widely adopted for SLAM and computer vision, the accuracy of point cloud map is of great importance. However, the 3D point cloud map obtained from Lidar may reveal different point cloud density depending on the choice of sensor, measurement distance and the object shape. Currently, when measuring map accuracy, high reflective bands are used to generate specific points in point cloud map where distances are measured manually. This manual process is time and labor consuming being highly affected by Lidar sparsity level. To overcome these problems, this paper presents a hardware design that leverage high intensity point from three planar surface. Furthermore, by calculating distance from sensor to the device, we verified that the automated method is much faster than the manual procedure and robust to sparsity by testing with RGB-D camera and Lidar. As will be shown, the system performance is not limited to indoor environment by progressing the experiment using Lidar sensor at outdoor environment.
주기적인 건축물 안전진단은 구조적 안전성 및 잠재적 위험을 조기에 파악할 수 있다. 하지만 기존의 수집 방식은 비정형화된 형태의 주관적 데이터가 주로 사용되며, 노동집약적이고 시간 소모적이기 때문에 신뢰성이 떨어진다. 이에 본 연구는 3D 레이저 스캐너를 이용하여 건축물 노후 상태 정보를 수집하고 Building Information Modeling(BIM)으로 통합하여 시각화하는 방안을 제안하며, 순서는 다음과 같다: (1) 3D 레이저 스캐너와 파이썬 스크립트를 통한 데이터 수집, (2) Scan-to-BIM 프로세스, (3) 다이나모를 이용한 상태 데이터 시각화 및 정보 통합. 이를 통해 데이터 저장과 보고서 및 도면 작성 과정의 생략에 따른 시간 단축 효과를 확인하였다. 또한 시각화된 3D 모델은 건축물 유지관리자가 효율적인 결정을 할 수 있도록 한다. 이를 통해 유지관리 업무 효율성이 향상될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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