The main interest of previous researches for shape from shading was only on Lambertian surface which consists of diffuse reflectance surface. In practice, natural objects have hybrid reflectance, which limits the recovery of shape from intensity distribution[1][2]. In this paper, we propose the method of determining shape using neural network and diffuse illumination. The segmented region of sphere surface is used for training set, which can be determined by shadow line and edge of surface. Diffuse illumination is used to avoid specular spike and highlight which usually cause many problems such as intensity disparities. Diffuse illumination method using flat paper allows us to reduce these phenomena with simple scheme. Neural network and Diffuse illumination method are useful for shape from shading, because it can be applied to objects of unknown reflectance properties, but it is applied only to Torrance-Sparrow style reflectance.
The aim of this study is to create smart wear that brings out the perspective person's individuality and creativity wearing these garments through various interactions. It is intended to build a prototype for a "Shape-folding Dress", which is length-adjustable skirt that responses with the environment of the wearer. In this process, four basic physical properties can be identified with fabric samples selected which are relatively stiff, including fusible interlining, organdy, silk, and ramie. In addition, two types of folding pattern specimens, "Basic Pattern" and "Diamond Pattern", and heat-steam were used to make the specimens so that the correlation could be calculated by recovery rate among flexing, stiffness and tensile properties. As a result, compared to other fabrics, the silk showed low stress to repeat folding and unfolding process, and its recovery rate of elongation deformation was stable without being affected by the different folding types and twice repeated process. In this study, forming a circuit using an Arduino, illuminance sensor, motors, and pulley, the prototype was created with a silk fabric.
This study investigated the effects of the geometric parameters of superelastic shape memory alloy (SE SMA) fibers on the pullout displacement recovering and self-healing capacity of reinforced cementitious composites. Three diameters of 0.5, 0.7 and 1.0 mm and two different crimped lengths of 5.0 and 10.0 mm were considered. To provide best anchoring action and high bond between fiber and cement mortar, the fibers were crimped at the end to create spear-head shape. The single fiber cement-based specimens were manufactured with the cement mortar of a compressive strength of 84 MPa with the square shape at the top and a dog-bone shape at the bottom. The embedded length of each fiber was 15 mm. The pullout test was performed with displacement control to obtain monotonic or hysteretic behaviors. The results showed that pullout displacements were recovered after fibers slipped and stuck in the specimen. The specimens with fiber of larger diameter showed better displacement recovering capacity. The flag-shaped behavior was observed for all specimens, and those with fiber of 1.0 mm diameter showed the clearest one. It was observed that the length of fiber anchorage did not have a significant effect on the displacement recovery, pullout resistance and self-healing capacity.
형상기억합금의 복원력 및 복원량은 열 하중 및 기계적 하중으로 인한 마르텐사이트 상에서 오스테나이트 상으로의 상변이에 의한 상변형률 발생에 기인한다. 복원력 및 복원량은 초기 형상 및 하중 부여 방식에 따라 차이가 발생하는데 적절한 설계 전략없이 상변형률에만 의지한 경우 큰 복원력은 발생할 수 있어도 큰 복원량을 기대하기는 어렵다. 이는 형상기억합금의 큰 복원력과 작은 복원량 간의 비대칭성에 기인하며 형상기억합금의 효율적인 이용에 걸림돌이 된다. 본 연구에서는 형상기억합금의 상변이로 발생하는 복원량을 극대화하는 방안으로 형상기억합금 선이 이중으로 감겨있는 이중 나선 구조 형상기억합금 스프링을 제안한다. 그리고 열 하중에 의해 발생하는 복원량을 예측하고 단일 나선 구조 형상기억합금 스프링과 비교 분석하여 이중 나선 구조 형상기억합금 스프링이 단일 나선 구조 형상기억합금 스프링보다 성능 비대칭성을 보다 완화시킬 뿐만 아니라 복원력 대비보다 큰 복원량을 가짐을 보였다.
In this study, the mechanical properties related to the fabric appearance of well being functional bamboo knitted fabric before and after loess dyeing were evaluated. The mechanical properties of fabrics were measured by KES-F system, that is, shape retention, draping, wrinkle recovery, compression property, and surface properties, and total hand value of three types of knitted fabric, 100% bamboo, 100% cotton, and bamboo / cotton blend (60 / 40) were evaluated before and after loess dyeing. As a result, it was found that appearance density, shape retention, and drape coefficient of cotton knitted fabric were greater than those of bamboo knitted fabric. After loess dyeing, shape retention and drape coefficient, wrinkle recovery of bamboo knitted fabric improved and WC/C and MMD/SMD decreased. According to THV, the hand of bamboo/cotton blend knit is the best among three samples by compensation the weak properties of the two fiber. Therefore, loess dyeing seemed to be a good method for improving shape retention and hand value of 100% bamboo and bamboo blended fabric.
In this study, the properties of coil spring made by Cu-Zn-Al and B added shape memory alloys are investigated. The measurement of recovery displacement and energy with increasing weight, and thermocycling properties have been studied using displacement measuring device. Transformation temperature and phase change by thermocycling have been also investigated by DSC and X-ray diffractometer. Grain size of the alloy is refined from 1.2mm to $400{\mu}m$ by 0.06wt% of B addition. The maximum recovery energy of the coil spring for B added alloy is larger than that of no B added alloy, it is because of grain refinement. And shape memory ability of the coil spring by thermocycling decrease with increasing thermocycling after thermocycle under load. The degradation of shape memory properties of coil spring by thermocycling is improved by B addition.
Non-contact three-dimensional (3D) measuring technology is used to identify defects in miniature products, such as optics, polymers, and semiconductors. Hence, this technology has garnered significant attention in computer vision research. In this paper, we focus on shape from focus (SFF), which is an optical passive method for 3D shape recovery. In existing SFF techniques using interpolation, all datasets of the focus volume are approximated using one model. However, these methods cannot demonstrate how a predefined model fits all image points of an object. Moreover, it is not reasonable to explain various shapes of datasets using one model. Furthermore, if noise is present in the dataset, an error will be generated. Therefore, we propose an algorithm based on polynomial regression analysis to address these disadvantages. Our experimental results indicate that the proposed method is more accurate than existing methods.
The accuracy of Shape From Focus (SFF) technique depends on the quality of the focus measurements which are computed through a focus measure operator. In this paper, we introduce a new approach to estimate 3D shape of an object based on Gaussian process regression. First, initial depth is estimated by applying a conventional focus measure on image sequence and maximizing it in the optical direction. In second step, input feature vectors consisting of eginvalues are computed from 3D neighborhood around the initial depth. Finally, by utilizing these features, a latent function is developed through Gaussian process regression to estimate accurate depth. The proposed approach takes advantages of the multivariate statistical features and covariance function. The proposed method is tested by using image sequences of various objects. Experimental results demonstrate the efficacy of the proposed scheme.
The change of ribbon geometry, microstructure and shape recovery with Mn contents, wheel speed and various annealing temperature have been studied in Fe-X%Mn-5Cr-5Co-4Si (X%=15, 20, 24) shape memory alloy (SMA) ribbons rapidly solidfied by single roll chill-block melt-spinning process. The thickness and width of melt-spun ribbons are reduced, results in refining and uniformalizing grains with increasing wheel speed. In the ribbons melt-spun at a wheel speed of 15m/sec, both ${\varepsilon}$ and ${\alpha}^{\prime}$martensites are formed in ribbon 1 (15.5wt%Mn), while only ${\varepsilon}$ martensite is revealed in ribbon 2 (20.2wt%Mn) and ribbon 3 (23.5wt%Mn). The volume fraction of ${\varepsilon}$ martensite is decreased with increasing Mn contents, and those of ${\varepsilon}$ as well ${\alpha}^{\prime}$martensites are increased due to thermal stress relief and grain growth with increasing annealing temperature. Ms temperatures of the ribbons 1, 2 and 3 are fallen with increasing Mn contents. $M_s$ temperatures of the ribbons 1, 2 and 3 annealed at $300^{\circ}C$ for 3 min are risen abruptly, but are nearly constant even at higher annealing temperature, i.e., 400, 500 and $600^{\circ}C$ for 3 min. Shape recovery of the ribbons 1, 2 and 3 increased 30%, 52% and 69% with Mn contents, respectively. Shape recovery of ribbon 1 (15.5wt%Mn) formed ${\varepsilon}$ and ${\alpha}^{\prime}$martensites decreased because of the presence of ${\alpha}^{\prime}$martensite but those of ribbon 2 (20.2wt%Mn) and ribbon 3 (23.5wt%Mn) formed ${\varepsilon}$ martensite increased with increasing annealing temperature.
본 논문에서는 비디오에서의 특징점 추적을 통해 얻은 2차원 좌표를 이용하여 3차원 구조를 계산하고 부분적으로 복원된 형상들을 점진적으로 융합하여 전체 형상을 생성하는 기법을 제안한다. 영상의 각 프레임에서 공통적으로 추적된 특징점들을 이용하여 형상을 추정한다. 3차원 좌표 추정 방법으로 개선된 직교분해기법을 사용하였다. 개선된 직교분해기법에서는 3차원 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산할 수 있다. 복원된 부분 형상의 융합을 통해 입체적인 전체 형상을 만든다. 복원된 부분 데이터들의 서로 다른 좌표계를 기준 좌표계로 변환하여 하나의 전체 형상으로 융합한다. 형상 추정 과정과 융합 과정이 통합적으로 수행되며 반복적 최적화 작업을 수행하지 않고 선형적으로 이루어진다. 이는 기존 융합 방법인 ICP(Iterative Closest Point) 방법보다 융합 속도를 향상시켜 빠른 형상 복원이 가능하다. 융합 시간은 평균 0.01초 이내의 수행 속도를 보이며 융합의 오차는 평균 1.0mm 이하의 오차를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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