• 제목/요약/키워드: Elastic collision

검색결과 72건 처리시간 0.016초

Measurement of Mechanical and Physical Properties of Pepper for Particle Behavior Analysis

  • Nam, Ju-Seok;Byun, Jun-Hee;Kim, Tae-Hyeong;Kim, Myoung-Ho;Kim, Dae-Cheol
    • Journal of Biosystems Engineering
    • /
    • 제43권3호
    • /
    • pp.173-184
    • /
    • 2018
  • Purpose: This study was conducted to investigate the mechanical and physical properties of a Korean red pepper variety for particle behavior analysis. Methods: Poisson's ratio, modulus of elasticity, shear modulus, density, coefficient of restitution, and coefficient of friction were derived for "AR Legend," which is a domestic pepper variety. The modulus of elasticity and Poisson's ratio were measured through a compression test using a texture analyzer. The shear modulus was calculated from the modulus of elasticity and Poisson's ratio. The density was measured using a water pycnometer method. The coefficient of restitution was measured using a collision test, and the static and dynamic friction coefficients were measured using a inclined plane test. Each test was repeated 3-5 times except for density measurement, and the results were analyzed using mean values. Results: Poisson's ratios for the pepper fruit and pepper stem were 0.295 and 0.291, respectively. Elastic moduli of the pepper fruit and pepper stem were $1.152{\times}10^7Pa$ and $3.295{\times}10^7Pa$, respectively, and the shear moduli of the pepper fruit and pepper stem were $4.624{\times}10^6Pa$ and $1.276{\times}10^7Pa$, respectively. The density of the pepper fruit and the pepper stem were $601.8kg/m^3$ and $980.4kg/m^3$, respectively. The restitution coefficients between pepper fruits, pepper stems, a pepper fruit and a pepper stem, a pepper fruit and plastic, and a pepper stem and plastic were 0.383, 0.218, 0.277, 0.399, and 0.148, respectively. The coefficients of static friction between pepper fruits, pepper stems, a pepper fruit and a pepper stem, a pepper fruit and plastic, and a pepper stem and plastic were 0.455, 0.332, 0.306, 0.364, and 0.404, respectively. The coefficients of dynamic friction between a pepper fruit and plastic and a pepper stem and plastic were 0.043 and 0.034, respectively.

비전센서 및 딥러닝을 이용한 항만구조물 방충설비 세분화 시스템 개발 (Development of Fender Segmentation System for Port Structures using Vision Sensor and Deep Learning)

  • 민지영;유병준;김종혁;전해민
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.28-36
    • /
    • 2022
  • 매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.