본 연구에서는 평면변형이론을 적용하여, 진원형 튜브의 경우 주로 Durban의 과정에 따르고, 몇 가지의 타원형 모델들에 대하여 상용 유한 요소프로그램인 Solvia 를 이용하여 각기 해석하고, 파열압력에 대한 예측값을 구하였으며 각기 해석하고, 파열압력에 대한 예측값을 구하였으며 결함의 영향을 파악하였다.또 반경 대 두께 비가 다른 2가지 시편에 대한 파열시험을 수행하여 해석결과와 비교하였다.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.852-862
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1996
This study was carried out to develop tools to detect defects of apple using machine vision. For the purpose, 6 kinds of frame for color images, R, G, B, h, S, and I frame, and a frame for near infra-red images (NIR frame) were tested first to select one which is useful to segment defect areas from apple images. After then, several methods to classify kind of defect for the segmented defect areas were developed and tested. Five kinds of apple defect -bruise , decay ,fleck worm hole and scar were investigated . The results are as follows: NIR frame was selected as the best one among the 7 kinds of image frame, and R, G and I frames showed favourable result to segment areas of apple defect. Various features of the segmented defect areas were measured to classify the defect areas. Eight kids of feature of the areas-size, roundness, axes length ratio, mean and variance of pixel values, variance of real part of spectrum, mean and variance of power spectrum resulted from spacial ourier transform were observed for the segmented defect areas in the selected 4 frames. then procedures to classify defects using the features were developed for the 4 frames and tested with 75-113 defects on apples. The test resulted that NIR and I frames showed high accuracies to classify the kind of defect as 77% and 76% , respectively.
This study was to develop a machine vision system to detect and to discriminate 5 kinds of apple surface defectbruise, decay. fleck, worm hole and scar. To detect the defects from an image of apple, thresholding technique was applied to images on various frames (R, G, B, H, S and I) of the color machine vision and an image of near infrared (NIR). To discriminate the detected region of defect, various features of the 5 kind defect regions were extracted from the 4 kinds of images selected above. The features were size of area, roundness, axes length ratio, mean and valiance of pixel values, standard deviation of real part of amplitude spectrum in frequency domain obtained by Fourier transform of pixel data and mean and standard deviation of power spectrum obtained by the same transform of pixel data. Routines to discriminate the defects from the features of image were developed and tested to prove their validity. The test resulted that I-frame and NIR images were the most desirable. Accuracies of the two images to discriminate the defects were noted as 76% and 77%, respectively.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.834-841
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1996
Egg production in Korea is becoming automated with a large scale farm. Although many operations in egg production have been and cracks are regraded as a critical problem. A computer vision system was built to generate images of a single , stationary egg. This system includes a CCD camera, a frame grabber board, a personal computer (IBM PC AT 486) and an incandescent back lighting system. Image processing algorithms were developed to inspect egg shell and to sort eggs. Those values of both gray level and area of dark spots in the egg image were used as criteria to detect holes in egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg image were used to detect cracks in egg. Fro a sample of 300 eggs. this system was able to correctly analyze an egg for the presence of a defect 97.5% of the time. The weights of eggs were found to be linear to both the projected area and the perimeter of eggs v ewed from above. Those two values were used as criteria to sort eggs. Accuracy in grading was found to be 96.7% as compared with results from weight by electronic scale.
Recently, automobile parts progress with modularization, which a great many allied products are modularized. Therefore, the purpose of this study is to develope modular housing for modularization of steering gear. Generally, steering gear housing is composed of valve housing and rack housing, it is important to combine two housings. However, housing having the pipe shape is very sensitive to welding distortion, and welding trajectory is very complicated. In order to solve this subject, cooperative control by using robots was constructed. Further, we developed the dedicated system to suit modular housing based on it, and applied laser welding to there. Moreover, welding speed was controlled in the rapid curve section so that the defect in trajectory of housing was reduced to obtain sound weldment. Accordingly, produced housing by this way is presented enough withstanding pressure to $100kg/cm^2$, and roundness and straightness are measured about 10/100 and 0.9/100 respectively.
A computer vision system was built to generate images of a stationary egg. This system includes a. CCD camera, a frame grabber, and an incandescent back lighting system An image processing algorithm was developed to accurately detect surface holes and surface cracks on eggs. With 20W of incandescent back light, the detection rate was shown to be the highest. The Sobel operator was found to be the best among various enhancing filters examined. The threshold value to distinguish between the crack and the translucent spots was found to be linear with the average gray level of a whole egg image. Those values of both gray level and area were used as criteria to detect holes in egg and those values of both area and roundness were used to detect cracks in egg. For a sample of 300 eggs, this system was able to correctly analyze an egg for the presence of a defect 97.5% of the time. On the average, it took 59.5 seconds to analyze an egg image and determine whether or not it was defected.
Recently, environmental pollution has become a big problem in industry and many researches have been done in order to preserve the environment. In the grinding process, the coolant has great influence on environment. It contains several chemicals(sulfur, phosphorus and chlorine) to improve the grinding efficiency. If these additives go into the workplace atmosphere, it is harmful for workers. It can also cause the environment pollution. Because of these reasons many studies have been done to minimize the amount of coolant. However the small amount of coolant can cause the thermal defect on the ground surface layer. This study forced the effects of the compressed cold air when the spindle shaft materials(SCM4 & SCM21) were cylindrical ground with WA wheel. The compressed cold air was used as the coolant and grinding performance was compared with that of the conventional grinding fluids(emulsion). Many experiments were carried out with these two cooling materials. The surface roughness, residual stress, and roundness were measured for the cylindrical grinding. The test results showed that the compressed cold air was very useful as the cooling materials for grinding process. It was also efficient to minimize the thermal defects of workpiece and could also play a role in solving environmental pollution.
A computer vision system was built to generate images of a single, stationary egg. This system includes a CGD camera, a frame grabber, and incandescent back lighting system. Image processing algorithms were developed to inspect egg shell and to sort eggs. Those values of both gray level and area of dark spots in the egg image were used as criteria to detect holes in egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg image were used to detect cracks in egg. For a sample of 300 eggs, this system was able to correctly analyze an egg for the presence of a defect 97.5% of the time. The weights of eggs were found to be linear to both the projected area and the perimeter of eggs viewed from above. Those two values were used as criteria to sort eggs. The coefficients of determination(r$^2$) for the regression equations between weights and those two values were 0.967 and 0.972 in the two sets of experiment. Accuracies in grading were found to be 95.6% and 96.7% as compared with results from sizing by electronic weight scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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