점성 유체를 담고 쳐는 실린더가 회전운동을 시작하면 회전 원판의 원심력과 에크만 펌핑 효과에 의해 실린더 외벽의 각운동량이 유체에 전달되는 과정에서 자오면상의 유동이 생기게 되고, 이 때 유체의 특성에 따라 유동장의 운동량 획득 특성이 다르게 나타나게 된다. 본 연구에서는 뉴턴 유체와 비-뉴턴 유체의 유동장 획득에 대한 정보를 가시화 영상에서 검출하고 이를 기반으로 유체의 특성을 분석하는 방법을 제안한다. 영상으로부터 운동량이 가장 크게 변화하는 전단면(shear front)의 위치를 알아내기 위해서, 유체의 운동량이 영상에서의 밝기정보로 나타나도록 실험환경을 구성한다. 입력 영상으로부터 유체의 운동량과 흐름을 가시화 할 수 있도록 가시화 매개 물질을 사용하여 영상을 획득하고, 영상에서 에크만 경계층의 전단면을 찾아내어 이동거리를 계산함으로써 유체의 특성을 분석하는 방안을 제시한다. 또한 유동장에 대해, LDV(Laser Doppler Velocimetry)로 측정한 값과 영상으로부터 얻은 값을 비교함으로써 제안된 방법에 대한 정확성을 검증하고, 검증된 데이터를 기반으로 비-뉴턴 유체와 뉴턴 유체에 대한 특성을 분석한다.
용접을 하는데 있어서 보다 균일한 용접상태를 유지하고, 용접품질의 향상 및 동일시간에 보다 많은 용접을 함으로써 생산성 향상을 위해 로봇의 이용이 점차로 증가하고 있다. 로봇용접의 과정 중 실제 용접을 실시하기 위해 로봇을 움직이기 이전에 용접할 부위의 검출이 선행되어야 하고, 그 검출방법에 있어서 크게 접촉식과 비접촉식의 센서가 활용이 되고 있다. 본 논문에서는 비접촉식 중 비전센서인 레이저 다이오드와 CCD 카메라를 이용하여 CCD 카메라를 거친 영상을 처리하여 용접선을 추적하고 용접을 하도록 하고 있다. 레이저 다이오드를 용접모재와 일정 각도를 가지도록 조사하게 되면 모재표면의 형상에 따라 반사되는 굴곡면이 달라지게 되는데 이 형상이 CCD 카메라를 통해 입력되고, 이 입력된 화상을 이미지 보드와 프로그램을 통하여 분석을 하고, 얻어진 용접선의 화상의 좌표 값을 토대로 로봇을 이동시킴으로써 용접을 하도록 하고 있다. 용접은 실시간으로 이루어짐으로써 생산성 향상에 크게 기여할 수 있다. 또한 모재에 따라 굴곡이 다른 1차원 평면의 용접인 경우는 약간의 프로그램 수정으로 대부분 추적 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비전기반 물체의 폭 측정과 그 응용을 위해 광절단법을 이용한 측정방법에 대해 제안한다. 측정 대상은 트레드이며 자동차 타이어의 가장 바깥쪽 면을 의미한다. 전체 시스템은 두 개의 과정으로 구성되는데 교정과정과 검출과정으로 구성된다. 교정과정에서는 카메라 평면과 레이저 평면간의 변환 관계를 규명하고 왜곡 파라미터를 추출한다. 이때 정교하게 제작된 테스트패턴인 지그가 필요하다. 검출과정에서는 레이저가 비추는 영역을 추출하기 위해 배경영역의 화소 분포에 따라 적응식 임계방법을 적용한다. 다음으로 검출된 영역에 세선화 알고리즘을 적용하여 트레드의 숄더와 끝을 검출한다. 최종적으로 숄더와 전체 폭은 호모그래피와 왜곡계수를 이용하여 폭을 계산한다.
Metal three-dimensional (3D) printing is an important emerging processing method in powder metallurgy. There are many successful applications of additive manufacturing. However, processing parameters such as laser power and scan speed must be manually optimized despite the development of artificial intelligence. Automatic calibration using information in an additive manufacturing database is desirable. In this study, 15 commercial pure titanium samples are processed under different conditions, and the 3D pore structures are characterized by X-ray tomography. These samples are easily classified into three categories, unmelted, well melted, or overmelted, depending on the laser energy density. Using more than 10,000 projected images for each category, convolutional neural networks are applied, and almost perfect classification of these samples is obtained. This result demonstrates that machine learning methods based on X-ray tomography can be helpful to automatically identify more suitable processing parameters.
In general, auto parts production assembly line is assembled and produced by automatic mounting by an automated robot. In such a production site, quality problems such as misalignment of parts (doors, trunks, roofs, etc.) to be assembled with the vehicle body or collision between assembly robots and components are often caused. In order to solve such a problem, the quality of parts is manually inspected by using mechanical jig devices outside the automated production line. Automotive inspection technology is the most commonly used field of vision, which includes surface inspection such as mounting hole spacing and defect detection, body panel dents and bends. It is used for guiding, providing location information to the robot controller to adjust the robot's path to improve process productivity and manufacturing flexibility. The most difficult weighing and measuring technology is to calibrate the surface analysis and position and characteristics between parts by storing images of the part to be measured that enters the camera's field of view mounted on the side or top of the part. The problem of the machine vision device applied to the automobile production line is that the lighting conditions inside the factory are severely changed due to various weather changes such as morning-evening, rainy days and sunny days through the exterior window of the assembly production plant. In addition, since the material of the vehicle body parts is a steel sheet, the reflection of light is very severe, which causes a problem in that the quality of the captured image is greatly changed even with a small light change. In this study, the distance between the car body and the door part and the door are acquired by the measuring device combining the laser slit light source and the LED pattern light source. The result is transferred to the joint robot for assembling parts at the optimum position between parts, and the assembly is done at the optimal position by changing the angle and step.
Various electrophysiological tests have provided a large body of valuable information on neuronal responses to a presented stimulus. The special and general somatic sensory pathways are main targets of evoked potentials. Two types of evoked potentials, exogenous and endogenous, are commonly used. Exogenous evoked potentials of general and special somatic sensory systems will be reviewed. One of general somatic sensory functional pathways, proprioception, can be evaluated by general somatosensory evoked potentials with electrical stimulation on nerves. The special somatosensory functional pathways, including vision, and audition, can be evaluated by visual evoked potentials and auditory evoked potentials. Also laser-evoked potentials are newly developed for pain pathway, including lateral spinothalamic pathway, and vestibular myogenic evoked potentials for sacculocollic pathways. The evoked potentials of sensory system have maximal clinical utility in evaluating functional deficits along the sensory pathways. They are used for evaluating comatose patients, hysterical patients, premature infants, patients with suspected demyelinating diseases or neoplasms, and research. We discuss the neurophysiologic tests of sensory systems in views of practical points. The organized evaluation of sensory electrophysiologic tests can be helpful in detecting and estimating the abnormalities in neurological diseases.
This paper describes a new sensor system for 3D range measurement using the structured infrared light. Environment and obstacle sensing is the key issue for mobile robot localization and navigation. Laser scanners and infrared scanners cover $180^{\circ}$ and are accurate but too expensive. Those sensors use rotating light beams so that the range measurements are constrained on a plane. 3D measurements are much more useful in many ways for obstacle detection, map building and localization. Stereo vision is very common way of getting the depth information of 3D environment. However, it requires that the correspondence should be clearly identified and it also heavily depends on the light condition of the environment. Instead of using stereo camera, monocular camera and the projected infrared light are used in order to reduce the effects of the ambient light while getting 3D depth map. Modeling of the projected light pattern enabled precise estimation of the range. Identification of the cells from the pattern is the key issue in the proposed method. Several methods of correctly identifying the cells are discussed and verified with experiments.
본 논문에서는 삼차원형상 측정의 슬릿광 주사방법(slit beam scanning topography)의 형상측정에 응용에 대해 기술한다. 이는 광학적인 방법으로 레이저 평면광을 물체에 주사하여 얻어지는 변형된 광궤적으로부터 광삼각법(optical triangulation)과 컴퓨터비젼 기술을 응용하여 삼차원형상을 측정한다. 기존의 방법 들과 비교하여 슬릿광 주사방법은 고속의 삼차원측정이 가능하여 검사자동화에 용이 하게 적용될 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 슬릿광 주사방법에 대한 기본원 리를 유도하며, 이를 구현할 수 있는 측정시스템의 설계와 실제 측정예를 통해 본 방법이 갖는 장단점에 관하여 검토한다.
거리 계측 시스템은 물체까지의 거리를 삼차원 좌표계에서 측정하는 장치이다. 군용 장비나 건설, 항해, 검사 조립, 로봇 비전 등에 널리 사용되는 무접촉식 원격 거리 계측(ranging) 시스템은 자동화 응용에 매우 중요하다. 계측 방식은 active와 passive방식으로 구분되는데, active방식은 laser나 microwave, 초음파 등의 time of flight를 이용하거나 레이저 조사(illumination)에 대한 카메라 영상을 해석하는 등의 다양한 방식이 있으나 장치가 복잡하며, passive 방식은 stereo camera의 양안영상을 이용하거나 focus특성을 이용하는 방식 등이 있으나 대부분 연산시간이 많이 요구된다. 본 연구에서는 수동식 스테레오 카메라에서 양안시차를 산출하여 triangulation으로 목표전의 거리를 측정하는 방식에서, 연산 시간이 많이 소요되는 과정을 고속으로 처리하는 새로운 방식을 제안하였다. 즉, 목표점에서의 양안 edge 영상을 구하고, 이 영상의 projection profile을 cross correlation하여, 시차를 고속으로 산출해 거리를 구하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 방식의 효율성을 실험 결과를 통하여 보였다.
Park, Hyo Seon;Kim, Doyoung;Lim, Su Ah;Oh, Byung Kwan
Smart Structures and Systems
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제19권6호
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pp.679-694
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2017
The complexity, enlargement and irregularity of structures and multi-directional dynamic loads acting on the structures can lead to unexpected structural behavior, such as torsion. Continuous torsion of the structure causes unexpected changes in the structure's stress distribution, reduces the performance of the structural members, and shortens the structure's lifespan. Therefore, a method of monitoring the torsional behavior is required to ensure structural safety. Structural torsion typically occurs accompanied by displacement, but no model has yet been developed to measure this type of structural response. This research proposes a model for measuring dynamic torsional response of structure accompanied by displacement and for identifying the torsional modal parameter using vision-based displacement measurement equipment, a motion capture system (MCS). In the present model, dynamic torsional responses including pure rotation and translation displacements are measured and used to calculate the torsional angle and displacements. To apply the proposed model, vibration tests for a shear-type structure were performed. The torsional responses were obtained from measured dynamic displacements. The torsional angle and displacements obtained by the proposed model using MCS were compared with the torsional response measured using laser displacement sensors (LDSs), which have been widely used for displacement measurement. In addition, torsional modal parameters were obtained using the dynamic torsional angle and displacements obtained from the tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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