This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.11
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pp.179-186
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2009
In this paper, we propose a head detection method based on vertical and horizontal pixel histogram analysis in order to overcome drawbacks of the previous head detection approach using Haar-like feature-based face detection. In the proposed method, we create the vertical and horizontal foreground pixel histogram images from the background subtraction image, which represent the number of foreground pixels in the same vertical or horizontal position. Then we extract feature points of a head region by applying Harris corner detection method to the foreground pixel histogram images and by analyzing corner points. The proposal method shows robust head detection results even in the face image covering forelock by hairs or the back view image in which the previous approaches cannot detect the head regions.
A simple 2D gaze tracking method using single camera and Purkinje image is proposed. This method employs single camera with infrared filter to capture one eye and two infrared light sources to make reflection points for estimating corresponding gaze point on the screen from user's eyes. Single camera, infrared light sources and user's head can be slightly moved. Thus, it renders simple and flexible system without using any inconvenient fixed equipments or assuming fixed head. The system also includes a simple and accurate personal calibration procedure. Before using the system, each user only has to stare at two target points for a few seconds so that the system can initiate user's individual factors of estimating algorithm. The proposed system has been developed to work in real-time providing over 10 frames per second with XGA $(1024{\times}768)$ resolution. The test results of nine objects of three subjects show that the system is achieving an average estimation error less than I degree.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.6
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pp.617-624
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2015
This paper describes the development of a wearable robot to assist the elbow muscle for use by elderly workers in aging societies. Various previously developed wearable robots have drawbacks in terms of their price, portability, and slow recognition of the wearer's intention. In this paper, emphasis is placed on the following features to minimize these drawbacks. The first feature is that an actuator is attached only at the elbow joint that withstands the highest moment during arm motion to reduce the weight, volume, and price of the robot and increase its practicality. The second is that operation of the wearable robot is divided into two modes, a tracking mode and a muscle strengthening mode, and the robot can automatically switch between these modes by analyzing the wearer's intention through the brachial muscle strength measuring device developed in this study. The assistive performance of the developed wearable robot is experimentally verified by motion tracking experiments without an external load and muscle strengthening experiments with an external load. During the muscle strengthening experiments, the power of the muscle of the upper arm is measured by a commercial electromyography (EMG) sensor. Motion tracking performance at a speed of $120^{\circ}/s$ and muscle assistance of over 60 % were obtained using our robot.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.3
no.6
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pp.597-611
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2009
With the advent of ubiquitous computing society, many advanced technologies have enabled wireless sensor networks which consist of small sensor nodes. However, the sensor nodes have limited computing resources such as small size memory, low battery life, short transmission range, and low computational capabilities. Thus, decreasing energy consumption is one of the most significant issues in wireless sensor networks. In addition, numerous applications for wireless sensor networks are recently spreading to various fields (health-care, surveillance, location tracking, unmanned monitoring, nuclear reactor control, crop harvesting control, u-city, building automation etc.). For many of them, supporting security functionalities is an indispensable feature. Especially in case wireless sensor networks should provide a sufficient variety of security functions, sensor nodes are required to have more powerful performance and more energy demanding features. In other words, simultaneously providing security features and saving energy faces a trade-off problem. This paper presents a novel energy-efficient security architecture in an IEEE 802.15.4-based wireless sensor network called the Hybrid Adaptive Security (HAS) framework in order to resolve the trade off issue between security and energy. Moreover, we present a performance analysis based on the experimental results and a real implementation model in order to verify the proposed approach.
In this paper, a vision-based robust controller for tracking the desired trajectory a robot manipulator is proposed. The trajectory is generated to move the feature point into the desired position which the robot follows to reach to the desired position. To compensate the parametric uncertainties of the robot manipulator which contain in the control input, the robust controller is proposed. In addition, if there are uncertainties in the Jacobian, to compensate it, a vision-based robust controller which has control input is proposed as well in this paper. The stability of the closed-loop system is shown by Lyapunov method. The performance of the proposed method is demonstrated by simulations and experiments on a two degree of freedom 5-link robot manipulators.
The cascaded H-Bridge Dynamic Voltage Restorer (DVR) is used for protecting high voltage and large capacity loads from voltage sags. The LC filter in the DVR is needed to eliminate switching ripples, which also provides an accurate tracking feature in a certain frequency range. Therefore, the parameter optimization of the LC filter is especially important. In this paper, the value range functions for the inductance and capacitance in LC filters are discussed. Then, parameter variations under different conditions of voltage sags and power factors are analyzed. In addition, an optimized design method is also proposed with the consideration of multiple impact factors. A detailed optimization procedure is presented, and its validity is demonstrated by simulation and experimental results. Both results show that the proposed method can improve the LC filter design for a cascaded H-Bridge DVR and enhance the performance of the whole system.
With the increase of social crime rate, the interest on the intelligent security system is also growing. This paper proposes a detection system of monitoring whether abnormal behavior is being carried in the images captured using CCTV. After detection of an object via subtraction from background image and morpholgy, this system extracts an abnormal behavior by each object's feature information and its trajectory. When an object is loitering for a while in CCTV images, this system considers the loitering as an abnormal behavior and sends the alarm signal to the control center to facilitate prevention in advance. Especially, this research aims at detecting a loitoring act among various abnormal behaviors and also extends to the detection whether an incoming object is identical to one of inactive objects out of image.
This paper presents a novel diagnostic technique for monitoring the system conditions and detecting failure modes and precursors based on wavelet-packet analysis of external noise/vibration measurements. The capability is based on extracting relevant features of noise/vibration data that best discriminate systems with different noise/vibration signatures by analyzing external measurements of noise/vibration in the time-frequency domain. By virtue of their localized nature both in time and frequency, the identified features help to reveal faults at the level of components in a mechanical system in addition to the existence of certain faults. A prima-facie case is made via application of the proposed approach to fault detection in scroll and rotary compressors, although the methods and algorithms are very general in nature. The proposed technique has successfully identified the existence of specific faults in the scroll and rotary compressors. In addition, its capability of tracking the severity of specific faults in the rotary compressors indicates that the technique has a potential to be used as a prognostic tool.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.12
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pp.87-98
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1999
This study is concentrated on the development of real-time estimation model and vision control method as well as the experimental test. The proposed method permits a kind of adaptability not otherwise available in that the relationship between the camera-space location of manipulable visual cues and the vector of manipulator joint coordinates is estimate in real time. This is done based on a estimation model ta\hat generalizes known manipulator kinematics to accommodate unknown relative camera position and orientation as well as uncertainty of manipulator. This vision control method is roboust and reliable, which overcomes the difficulties of the conventional research such as precise calibration of the vision sensor, exact kinematic modeling of the manipulator, and correct knowledge of position and orientation of CCD camera with respect to the manipulator base. Finally, evidence of the ability of real-time vision control method for manipulator's position control is provided by performing the thin-rod placement in space with 2 cues test model which is completed without a prior knowledge of camera or manipulator positions. This feature opens the door to a range of applications of manipulation, including a mobile manipulator with stationary cameras tracking and providing information for control of the manipulator event.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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