It has been a challenge for researchers to accurately measure high temperature creep strain online without damaging the mechanical properties of the pipe surface. To this end, a noncontact method for measuring high temperature strain of a main steam pipe based on digital image correlation was proposed, and a system for monitoring of high temperature strain was designed and developed. Wavelet thresholding was used for denoising measurement data. The sub-pixel displacement search algorithm with curved surface fitting was improved to increase measurement accuracy. A field test was carried out to investigate the designed monitoring system of high temperature strain. The measuring error was less than $0.4ppm/^{\circ}C$, which meets actual measurement requirements for engineering. Our findings provide a new way to monitor creep damage of the main steam pipe of a boiler of an ultra-supercritical power plant in service.
International journal of advanced smart convergence
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제2권1호
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pp.1-5
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2013
This study proposes a remote monitoring of patients and emergency notification system with a camera and pulse wave sensor for U-Healthcare. The proposed system is a server client model based U-Healthcare system which consists of wireless clients that have micro-controller, embedded-board for patient status monitoring and a remote management server. The remote management server observes the change of pulse wave data individually in real-time sent from the clients that is to be remote-monitored based on the pulse wave data stored by users and divides them into caution section and emergency section. When the pulse wave data of a user enters an emergency situation, the administrator can make a decision based on the real-time image information and pulse rate variability. When the status of the monitored patient enters the emergency section, the proposed U-healthcare system notifies the administrator and relevant institutions. An experiment was conducted to demonstrate the pulse wave recognition of the proposed system.
본 논문에서는 거주자의 생활환경 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 응급상황이 발생하거나 이상 징후가 발견될 경우 적절한 조치를 통해 거주자의 안전을 보장하는 시스템에 대해 기술한다. 기존 시스템의 경우 주로 다양한 센서를 통해 수집되는 데이터를 이용하여 상황을 판단하지만 제안하는 시스템은 기존의 시스템에 카메라를 추가하여 가중치 차 영상과 거주자의 움직임 벡터 값을 통해 기존 시스템의 문제점을 보완하고자 한다. 기존 시스템의 경우 거주자에게 이상이 발생했다고 판단하기 까지 약 48시간 정도가 소요되지만, 제안 시스템의 경우 1시간 이내에 이상이 발생하였음을 인지할 수 있었다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체 영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체는 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
Increasing demands on the safety of public train services have led to the development of various types of security monitoring systems. Most of the surveillance systems are focused on the estimation of crowd level in the platform, thereby yielding too many false alarms. In this paper, we present a novel security monitoring system to detect critically dangerous situations such as when a passenger falls from the station platform, or when a passenger walks on the rail tracks. The method is composed of two stages of detecting dangerous situations. Objects falling over to the dangerous zone are detected by motion tracking. 3D depth information retrieved by the stereo vision is used to confirm fallen events. Experimental results show that virtually no error of either false positive or false negative is found while providing highly reliable detection performance. Since stereo matching is performed on a local image only when potentially dangerous situations are found; real-time operation is feasible without using dedicated hardware.
In this paper, image processing technologies was employed to monitor and visualize the conditions of the inside of furnace for glass. In order to capture the images of the furnace under the high temperature environment, specially designed camera system was used. From the experimental results we see that the developed software showed good information about the inside conditions such as a scum line and positions of bubbles.
Park, Chanwoo;Baek, Min Kyu;Kang, In-soo;Lee, Seongyeon;Chung, Heejun;Chung, Yong Hyun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권2호
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pp.601-607
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2022
In recent years, monitoring of spent nuclear fuel inside dry cask storage has become an important area of national security. Muon tomography is a useful method for monitoring spent nuclear fuel because it uses high energy muons that penetrate deep into the target material and provides a 3-D structure of the inner materials. We designed a muon tomography system consisting of four 2-D position sensitive detector and characterized and optimized the system parameters. Each detector, measuring 200 × 200 cm2, consists of a plastic scintillator, wavelength shifting (WLS) fibers and, SiPMs. The reconstructed image is obtained by extracting the intersection of the incoming and outgoing muon tracks using a Point-of-Closest-Approach (PoCA) algorithm. The Geant4 simulation was used to evaluate the performance of the muon tomography system and to optimize the design parameters including the pixel size of the muon detector, the field of view (FOV), and the distance between detectors. Based on the optimized design parameters, the spent fuel assemblies were modeled and the line profile was analyzed to conduct a feasibility study. Line profile analysis confirmed that muon tomography system can monitor nuclear spent fuel in dry storage container.
Purpose: This study has been conducted to develop a potato yield monitoring system, consisting of a segmentation algorithm to detect potatoes scattered on a soil surface and a counting system to count the number of potatoes and convert the data from two-dimensional images to masses. Methods: First, a segmentation algorithm was developed using top-hat filtering and processing a series of images, and its performance was evaluated in a stationary condition. Second, a counting system was developed to count the number of potatoes in a moving condition and calculate the mass of each using a mass estimation equation, where the volume of a potato was obtained from its two-dimensional image, and the potato density and a correction factor were obtained experimentally. Experiments were conducted to segment potatoes on a soil surface for different potato sizes. The counting system was tested 10 times for 20 randomly selected potatoes in a simulated field condition. Furthermore, the estimated total mass of the potatoes was compared with their actual mass. Results: For a $640{\times}480$ image size, it took 0.04 s for the segmentation algorithm to process one frame. The root mean squared deviation (RMSD) and average percentage error for the measured mass of potatoes using this counting system were 12.65 g and 7.13%, respectively, when the camera was stationary. The system performance while moving was the best in L1 (0.313 m/s), where the RMSD and percentage error were 6.92 g and 7.79%, respectively. For 20 newly prepared potatoes and 10 replication measurements, the counting system exhibited a percentage error in the mass estimation ranging from 10.17-13.24%. Conclusions: At a travel speed of 0.313 m/s, the average percentage error and standard deviation of the mass measurement using the counting system were 12.03% and 1.04%, respectively.
산업 현장의 시설물들이 최근 들어 대형화, 고속화되면서 이들을 이동시키는 크레인의 안전운전은 더욱 중요성을 가지게 되었다. 본 논문에서는 카메라 영상을 이용하여 크레인 안전선 내 움직이는 물체를 감지하는 시스템을 구성하였다. 이 시스템은 별도의 장비가 필요 없이 노트북 컴퓨터와 웹켐만으로도 구현이 가능하여 저렴한 비용으로 실시간 적용이 가능하다. 움직이는 물체를 감시하고 검출하는 알고리듬은 차분영상과 영상 미분 히스토그램을 적용하였다. 제안하는 시스템은 조명과 날씨 등의 주변 환경 변화에 강인하도록 시스템을 구축하였다. 시스템의 성능과 정확도를 향상하기 위하여 크레인 영상 프레임의 안전선 내 상황만을 고려하고 그림자 제거 알고리듬을 사용하였다. 또한 본 시스템은 산업현장에 접목이 용이하여 실용적인 측면에서의 가치가 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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