Train wheels tend to wear abrasion due to frequent Starlings and brakings. They are important factors of train safety and noise. However, it is difficult and inaccurate to measure their shape and profile manually. Profile measurement system of train wheel with image processing is proposed. The system consists of CCD cameras, PCI image grabber board, and PC operated on Windows '95. Image processing algorithms such as filtering, histogram equalization, and edge detection are presented, and some processing results are illustrated.
In this paper, a method for measuring image pattern widths is proposed using gaussian interpolation, in order to improve inconsistent results coming from the different directions in image patterns. The performance of our method is evaluated using image patterns with 9 directions, and compared with previous methods. It is confirmed that the proposed method gives accurate and consistent width results regardless of pattern directions.
The purpose of this study is to give the guideline to the pattern designing by supplying various images of the transformed shape of tailored collar with the location and angle of gorge line and laying measurement of the tailored collar while designing the tailored collar. The results of this study are as follows : Images of the sample at the case of 1cm of laying measurement looks 'urban', 'light', 'sharp', 'young', 'fashionable' and 'narrow' than that at the case of 7cm. When the laying measurement increases, the image of the sample looks more 'classical' and 'boorish'. The image of the sample 'light', 'sensuous' and 'young' at the case of sample of which laying measurements of the collar was 3cm. Second, at the case of sample whose laying measurements of the collar was 5cm, it was shown that the low location of gorge line made the image of the sample 'soft' and 'short'. On the other hand the image of the sample looked 'hard', 'keen' and 'long' by the high location of gorge line. Third, at the case of sample of which laying measurements of the collar was 7cm, low location of gorge line made the image of the sample look short. However, normal location of gorge line made the image of the sample looked 'fashionable'. The images of the samples of which laying measurements of the collar were 3cm, 5cm and 7cm, respectively, had changed with the angle of gorge line. First, the high angle of gorge line made the image of the sample 'rigid' and 'keen' at the case of sample of which laying measurements of the collar was 3cm. The high angle of gorge line made the image of the sample looked 'boorish' and 'singular'.
Kim Hyongsuk;Lin Chun-Shin;Song Jaehong;Chae Heesung
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권4호
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pp.542-551
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2005
A new distance measurement method with the use of a single camera and a rotating mirror is presented. A camera in front of a rotating mirror acquires a sequence of reflected images, from which distance information is extracted. The distance measurement is based on the idea that the corresponding pixel of an object point at a longer distance moves at a higher speed in a sequence of images in this type of system setting. Distance measurement based on such pixel movement is investigated. Like many other image-based techniques, this presented technique requires matching corresponding points in two images. To alleviate such difficulty, two kinds of techniques of image tracking through the sequence of images and the utilization of multiple sets of image frames are described. Precision improvement is possible and is one attractive merit. The presented approach with a rotating mirror is especially suitable for such multiple measurements. The imprecision caused by the physical limit could be improved through making several measurements and taking an average. In this paper, mathematics necessary for implementing the technique is derived and presented. Also, the error sensitivities of related parameters are analyzed. Experimental results using the real camera-mirror setup are reported.
본 논문에서는 고성능의 하드웨어 장비가 아닌 일반적으로 사용되는 개인용 컴퓨터와 CCD 카메라를 이용하여 자동으로 경량기포 콘크리트(autoclaved lightweight concrete) 블록간의 상하 경사도, 두께의 불균일성, 그리고 불량 여부를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 치수측정 및 불량검사 자동화 알고리즘은 실제 작업환경을 고려하여 일반적인 조명조건에서의 전처리과정과 작업공정내의 피사체의 진동을 고려한 단위길이 결정방법, 카메라의 곡률보정에 의한 치수오차 보정 방법 등을 적용하였으며, 실제공정에서의 실험 결과를 통해 블록군의 계측에 있어서 0.8초 이내에 측정오차 1%이내의 데이터를 산출해 냄으로서 제안한 불량검사 자동화시스템의 신뢰성을 검증할 수 있었다.
Confocal scanning microscopy is a widely used technique for three dimensional measurements because it is characterized by high resolution, high SNR and depth discrimination. Generally an image is generated by moving one optical probe that satisfies the confocal condition on the specimen. Measurement speed is limited by movement speed of the optical probe; scanning speed. To improve measurement speed we increase the number of optical probes. Specimen region to scan is divided by optical probes. Multi-point information each optical probe points to can be obtained simultaneously. Therefore image acquisition speed is increased in proportion to the number of optical probes. And multiple optical probes from red, green and blue laser sources can be used for color imaging and image quality, i.e., contrast, is improved by adding color information by this way. To conclude, this technique contributes to the improvement of measurement speed and image quality.
The optical method Digital Speckle Correlation Measurement (DSCM) has been extensively applied due its capability to measure the entire displacement field over a body surface. A formula of displacement measurement errors by the gradient-based DSCM method was derived. The errors were found to explicitly relate to the image grayscale errors consisting of sub-pixel interpolation algorithm errors, image noise, and subset deformation mismatch at each point of the subset. A power-law dependence of the standard deviation of displacement measurement errors on the subset size was established when the subset deformation was rigid body translation and random image noise was dominant and it was confirmed by both the numerical and experimental results. In a gradient-based algorithm the basic assumption is rigid body translation of the interrogated subsets, however, this is in contradiction to the real circumstances where strains exist. Numerical and experimental results also indicated that, subset shape function mismatch was dominant when the order of the assumed subset shape function was lower than that of the actual subset deformation field and the power-law dependence clearly broke down. The power-law relationship further leads to a simple criterion for choosing a suitable subset size, image quality, sub-pixel algorithm, and subset shape function for DSCM.
Root is an important organ of plant that typically lies below the surface of the soil. Root surface determines the ability of plants to absorb nutrient and water from the surrounding soil. This study describes an application of image processing and computer vision which was implemented for rapid measurement of seed germination such as root length, surface area, average diameter, branching points of roots. A CCD camera was used to obtain RGB image of seed germination which have been planted by wet paper in a humidity chamber. Temperature was controlled at approximately 250C and 90% relative humidity. Pre-processing techniques such as color space, binarized image by customized threshold, removal noise, dilation, skeleton method were applied to the obtained images for root segmentation. The various morphological parameters of roots were estimated from a root skeleton image with the accuracy of 95% and the speed of within 10 seconds. These results demonstrated the high potential of computer vision technique for the measurement of seed germination.
In the present work, the image processing technique for measurement of drop sizes has been improved. Firstly, the local processing concept was adopted in addition to the global processing technique to take account of non-uniformity of the illumination intensity ; thereby, basically, the measurement error can be reduced. Also, the unfocussed image of drops can be eliminated more precisely since the elimination process is based on the local normalized contrast. Secondly the algorithms to process the partially detected or overlapped drop images and the non-spherical drop images were developed. Finally, the improved algorithm was tested by using an artificially prepared image-frame, where the partial or overlapped particles and the non-spherical particles are mixed with the normal spherical ones (with their true size-distributions known a priori). The results showed that both the recognition rate of the number of particles and the measurement accuracy were improved prominently.
본 논문에서는 깊이 카메라에 의해 촬영된 깊이 영상을 이용하여 객체의 부피를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 정보를 활용하여 물체의 영역의 실제 거리 단위의 폭과 높이를 계산하여 물체의 부피를 측정한다. 배경 깊이 영상과 촬영된 깊이 영상에서 화소 값의 차이를 통해 영상을 이진화하여 물체 영역을 구한다. 이진화된 영상으로부터 검출된 물체 영역에 해당하는 화소의 3차원 좌표를 이용하여 실제 단위의 거리를 계산한다. 각 화소가 가지는 깊이 정보를 이용하여 인접한 4개의 화소로 이루어진 2×2화소 영역 사각형에 대한 부피를 계산한다. 모든 2×2화소 영역들에 대한 부피를 더하여 물체의 부피를 계산한다. 부피를 계산하였을 때 60cm의 측정거리에서 평균 2.1%의 오차가 측정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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