The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.
Various types of sensors are used at industrial sites to measure vibration. With the increase in the diversity of vibration measurement methods, vibration monitoring methods using camera equipment have recently been introduced. However, owing to the physical limitations of the hardware, the measurement resolution is lower than that of conventional sensors, and real-time processing is difficult because of extensive image processing. As a result, most such methods in practice only monitor status trends. To address these disadvantages, a high-resolution vibration measurement method using image analysis of the edge region of the structure has been reported. While this method exhibits higher resolution than the existing vibration measurement technique using a camera, it requires significant amount of computation. In this study, a method is proposed for rapidly processing considerable amount of image data acquired from vision equipment, and measuring the vibration of structures with high resolution. The method is then verified through experiments. It was shown that the proposed method can fast measure vibrations of structures remotely.
An automated surface-strain measurement system, named ASIAS, was developed by using the image processing and stereo vision techniques in the previous studies by the corresponding author and his coworkers. This system has been upgraded mainly to improve the accuracy through image enhancement, sub-pixel measurement, surface smoothing, etc., since the first version was released. The present study has still more improved the convenience of users as well as the accuracy of measurement by processing high resolution images 8 mega pixels or more which can be easily obtained from a portable digital steal camera. It is proved that high resolution image processing greatly decreases the measurement error and gives strain data without considerable deterioration of accuracy even when the deformed grids to be measured and the master grids for camera calibration are captured together in the same image, making the whole process of strain measurement much simpler.
In this paper, an algorithm for determining the optimal resolution has been described for measuring the actual length of circular objects. As the resolution gets higher, the measurement error in general becomes smaller because of the reduced distance per pixel. However, the higher resolution makes circular objects enlarged, which may produce an ill-conditioned system. That is, a small error in the boundary positions may result in a large error in the analysis of the circular objects. Taking this fact into account, a new measure is proposed to determine the optimal resolution. The actual errors have been calculated with various resolutions and the resolution with the minimum error has been decided as the optimal resolution. The analysis using various circles with different sizes indicates that the minimum measurement error is obtained when the whole circle appears in the screen as large as possible, regardless of the size of circle. The experimental results using real images have verified the validity of our analysis.
수변공간 및 수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 하천의 수리적인 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 필요하다. EFDC 모형은 이러한 의사결정을 지원하기 위한 다차원 수리모형으로 3차원 정밀지형을 활용하여 수체의 수리적인 특성을 분석할 수 있다. 그러나 EFDC 모형의 입력자료로 활용되는 3차원 정밀지형의 경우, 측량간격과 지형보간기법에 의해 많은 영향을 받게 되며 3차원 정밀지형의 변화에 따라 대상 수체의 수리적인 특성이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 다른 측량간격 및 지형보간기법에 따라 도출된 3차원 정밀지형이 EFDC 모형의 모의결과에 미치는 영향을 검토하였다. 연구 대상지역은 낙동강 금호강 유입구간이며, 검토 사상은 2006년 강우사상에 대한 수치모의를 수행하고, 면적-고도 곡선, 수위 및 유속의 모의결과를 비교 분석하였다. 분석결과, 동일한 측량 간격에서는 지형보간기법에 따른 면적고도곡선의 차이는 크지 않았으나, 측량 간격이 160m에서 모든 보간기법에서 차이가 발생하였고 측량간격이 80m 이상이 되면 하상단면의 변화가 발생하였다. 또한, 수위의 경우에 Kriging을 제외한 나머지 기법은 해상도에 따른 차이가 크지 않았고, Kriging은 160m 측량간격에서 다른 기법에 비해 차이가 크게 나타났다. 유속의 경우, 80m 측량간격이상에서 각 보간기법별 차이가 나타나기 시작했으며 160m 측량간격에서 Kriging은 다른 보간기법과 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다.
Although variable resistance displacement transducer is widely applied for its technical simplicity, electrical point contact limits measurement resolution (precision). The present study introduced roller shaped structure for electrical line contact. Proto-type transducer was developed and measurement characteristics were compared with a commercialized product. When the displacement was varied with steps of 5 mm, 1 mm, and down to 0.1 mm, the correlation coefficient between resistance and displacement decreased lower than 0.9 in the commercialized product while the proto-type transducer maintained values higher than 0.99. Therefore, the measurement resolution was enhanced by approximately 10 times. Since manufacturing also seemed easier, the present results would enable more accurate and less expensive manufacturing of variable resistance displacement transducer.
Micro force measurement is required more frequently for a precision manufacturing and investment in fields of precision industries such as semiconductor, chemistry and biology, and so forth. Null balance method has been introduced as an alternative of a loadcell. Loadcells have advantages in aspects of low cost and easy manufacturing, but have also the limitation in resolution and sensitivity to environment variations. In this paper, null balance method is explained and the dominant parameters related to system performances are mentioned. Null position sensor, electromagnetic system and controller are investigated. Also, the characteristic experiment is carried out in order to estimate the resolution and the measurement range. In order to overcome the limitation by the drift of position sensor and the performance of controller, double electromagnetic force compensation method is proposed and experimented. After controlling and filtering, the resolution under $\pm$ 1mg and measurement range over 300g could be obtained.
Since existing measurement sites are required to construct a high-cost PM measuring device and a measuring site of a large area, there is a limit to the construction of a high-resolution measurement network. Therefore, it is necessary to develop a low-cost, high-performance PM measuring device (as an alternative technology) that can increase the resolution of PM measurement, and it is necessary to establish a base to provide real-time PM information for whole people. Therefore, in this study, the alternative technique (light scattering method) for achieving the above object was examined, performance evaluation was carried out, and it was verified that the light scattering method was usable. Various PM measurement results were compared and analyzed to find PM monitoring points and resolutions we would like to propose.
Vibration measurement using image processing is a fully non-contact measurement method and has many application fields. The resolution of vibration data measured by image processing depends on the camera performance and is lower than that measured by accelerometers. This work discusses the method to increase resolution of vibration signal measured by image processing based on the image mosaic technique with a high-power lens. The working principle of resolution enhancement was explained theoretically and verified by several experiments. It was shown that the proposed method can measure vibrations of relatively large scale structures with increased resolutions.
This paper is concerned with the measurement of low-frequency vibrations of structures using the image processing method. To measure the vibrations visually, the measurement system consists of a camera, an image grabber board, and a computer. The specific target installed on the structure is used to calculate the vibration of structure. The captured image is then converted into a pixel-based data and then analyzed numerically. The limitation of the system depends on the image capturing speed and the size of image. In this paper, we propose the methodology for the vibration measurement using the image processing method. The method enables us to measure the displacement directly without any contact. The current resolution of the vibration measurement is limited to sub centimeter scale. However, the frequency bandwidth and resolution can be enhanced by a high-speed and high-resolution image processing system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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