This paper introduces a vision-based automatic system (VAMS) for non-contact measurement of morphometric characteristics of flatfish, such as total length (TL), body width (BW), height (H), and weight (W). The H and W are simply measured by a laser displacement and a load cell, respectively. The TL and BW are measured by a proposed morphological image processing algorithm. The proposed algorithm cans measurement, when the tail of flatfish is deformed, and when it is randomly oriented. In the experiment, the average and maximum measurement errors were recorded, and standard deviations and coefficients of variation (CVs) for the measurements were calculated. From those results, when flatfish the TL measurements had an average of 266.844 mm, a standard deviation of 0.351 mm, a CV of 0.131%, and a maximum error of 0.87 mm with straightened flatfish ($TL_A$ : 267 mm, $BW_A$ : 141 mm), and when flatfish of different sizes were measured, the errors in the TL and BW measurements were both about 0.2 %. Using a single conveyor, the VAMS can process up to 900 fishes per hour. Moreover, it can measure morphometric characteristics of flatfish with a TL of up to 500 mm.
One of the preferred methods that can be used to verify the results of finite element analysis is to measure surface strains of the deformed part for purpose of direct comparison with simulation results. Instead of using the usual manual method the vision-based measurement method is capable of determining surface geometry and strain from the deformed grid pattern automatically with the help of a computer. To obtain strain distribution over an area, the coordinates of such a surface grid are determined from the multiple video images by applying the photogrammetry principle. Methods to improve the overall accuracy of the vision-based strain measurement system are explored and the possible accuracies that can be attained by such a measurement method are discussed. A major emphasis is placed on the initial grid application method its accuracy and ease of subsequent image processing. Finite element analyses of limiting dome height(LDH) test are carried out and the results of them are compared with exsperimen-tal data.
Kim, Jung-Hee;Choi, Sun;Han, Na-Young;Ko, Myung-Jin;Cho, Sung-Ho;Hwang, Heon
Journal of Biosystems Engineering
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v.32
no.3
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pp.160-165
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2007
This study was conducted to evaluate beef using a color machine vision system. The machine vision system has an advantage to measure larger area than a colorimeter and also could measure other quality factors like distribution of fats. However, the machine vision measurement is affected by system components. To measure the beef color with the machine vision system, the effect of color balancing control was tested and calibration model was developed. Neural network for color calibration which learned reference color patches showed a high correlation with colorimeter in L*a*b* coordinates and had an adaptability at various measurement environments. The trained network showed a very high correlation with the colorimeter when measuring beef color.
Passive ranging is a critical part of machine vision measurement. Most of passive ranging methods based on machine vision use binocular technology which need strict hardware conditions and lack of universality. To measure the distance of an object placed on horizontal plane, we present a passive ranging method based on monocular vision system by smartphone. Experimental results show that given the same abscissas, the ordinatesis of the image points linearly related to their actual imaging angles. According to this principle, we first establish a depth extraction model by assuming a linear function and substituting the actual imaging angles and ordinates of the special conjugate points into the linear function. The vertical distance of the target object to the optical axis is then calculated according to imaging principle of camera, and the passive ranging can be derived by depth and vertical distance to the optical axis of target object. Experimental results show that ranging by this method has a higher accuracy compare with others based on binocular vision system. The mean relative error of the depth measurement is 0.937% when the distance is within 3 m. When it is 3-10 m, the mean relative error is 1.71%. Compared with other methods based on monocular vision system, the method does not need to calibrate before ranging and avoids the error caused by data fitting.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.10
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pp.134-142
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2009
In this paper, we proposed the right-angle stereo vision system to measure the object size using a human eyesight-like, and the system is reconstructed with conventional stereo vision system. In this proposed system, the size results of objects are measured very close to the real object size, and we got the ratios 93~103[%] for the real object sizes. Therefore, the suggested right-angle stereo vision system have a high possibilities to be applied to many industrial system parts and to be used for robot system, automatic system, and etc.
A sensor system which can measure the transmittance of ITO(Indium Tin Oxide) layed glass is proposed. The sensor system includes a single wavelength laser beam source, photo diodes and electronic circuit processing sensor signal. The wavelength of laser is 543.5 m, this is most sensitive wavelength to photopic and scotopic vision. We applied the sensor to measure transmittance of ITO layer on general manufacturing environment and verified the effectiveness of sensor through experimental measurement.
In this study, the deformation of materials was measured using the video and tracking API of OpenCV. Circular markers attached to the material were selected the region of interests (ROIs). The position of the marker was measured from the area center of the circular marker. The position and displacement of the center point was measured along the image frames. For the verification, tensile tests were conducted. In the tensile test, four circular markers were attached along the longitudinal and transverse directions. The strain was calculated using the distance between markers both in the longitudinal and transverse direction. As a result, the stress-strain curve obtained using machine vision is compared to the stress-strain curve obtained from the DIC results. RMSE values of the strain from the machine vision and DIC were less than 0.005. In addition, as a measurement example, a bending angle and springback measurement according to bending deformation, and a moving position measurement of a punch, a blank holder, and a die by time change were performed. Using the proposed method, the deformation and displacement of the materials were measured precisely and easily.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.12
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pp.1106-1112
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2000
In this paper, we present a vision system which measures the cross-section of a hot wire-rod in the steel plant. We developed a mobile vision system capable of accurate measurement, which is strong to vibration and jolt when moving. Our system uses green laser light sources and CCD cameras as a sensor, where laser sheet beams form a cross-section contour on the surface of the hot wire-rod and the reflected light from the wire-rode is imaged on the CCD cameras. We use four lasers and four cameras to obtain the image with the complete cross-section contour without an occlusion region. We also perform camera calibrations to obtain each cameras physical parameters by using a single calibration pattern sheet. In our measuring algorithm, distorted four-camera images are corrected by using the camera calibration information and added to generate an image with the complete cross-section contour of the wire-rod. Then, from this image, the cross-section contour of the wire-rod is extracted by preprocessing and segmentation, and its height, width and area are measured.
This paper describes a navigation system for an autonomous vehicle in outdoor environments. The vehicle uses vision system to detect coordinates and DGPS information to determine the vehicles initial position and orientation. The vision system detects coordinates in the environment by referring to an environment model. As the vehicle moves, it estimates its position by conventional DGPS data, and matches up the coordinates with the environment model in order to reduce the error in the vehicles position estimate. The vehicles initial position and orientation are calculated from the coordinate values of the first and second locations, which are acquired by DGPS. Subsequent orientations and positions are derived. Experimental results in real environments have showed the effectiveness of our proposed navigation methods and real-time methods.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.2
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pp.184-191
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2007
Autonomous navigation of mobile robot requires a ranging system for measurement of distance to environmental objects. It is obvious that the wider and the faster distance measurement gives a mobile robot more freedom in trajectory planning and control. The active omni-directional ranging system proposed in this paper is capable of obtaining the distance for all 3600 directions in real-time because of the omni-directional mirror and the structured light. Distance computation including the sensitivity analysis and the experiments on the omni-directional ranging are presented to verify the effectiveness of the proposed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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