Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1997.10a
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pp.142-146
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1997
An automated surface-strain measuring system is developed in the present study, which consists of the hardware to capture and to display digital images and the software to calculate the 3-D informations of grid points. The software is implemented using the image processing technique, and includes a program for the camera calibration and the post-processor to display the strain distribution. An LDH(limitting dome height) test specimen is measured its surface-strain as an application of the present system.
Laser vision inspection systems are becoming popular for automated inspection of manufactured components. The performance of such systems can be enhanced by improving accuracy of the hardware and robustness of the software used in the system. This paper presents a new approach for enhancing the capability of a laser vision system by applying hardware compensation and using efficient analysis software. A 3D geometrical model is developed to study and compensate for possible distortions in installation of gantry robot on which the vision system is mounted. Appropriate compensation is applied to the inspection data obtained from the laser vision system based on the parameters in 3D model. The present laser vision system is used for dimensional inspection of car chassis sub frame and lower arm assembly module. An algorithm based on simplex search techniques is used for analyzing the compensated inspection data. The details of 3D model, parameters used for compensation and the measurement data obtained from the system are presented in this paper. The details of search algorithm used for analyzing the measurement data and the results obtained are also presented in the paper. It is observed from the results that, by applying compensation and using appropriate algorithms for analyzing, the error in evaluation of the inspection data can be significantly minimized, thus reducing the risk of rejecting good parts.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1999.03b
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pp.269-272
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1999
It is still hard to measure the strain distribution over entire surface of a medium or large-size stamped part even by using an automated strain measurement system. Several methods which enable to enlarge the measurement range without losing accuracy and precision are suggested in this study, The superposition of images having different high-lightened or damaged part each other results in an enhanced image. A new method for constructing the element connectivity from a line-thinned image makes it possible to identify up to 1,000 elements. And the geometry assembling algorithm is proved very efficient in which the whole area to be measured is divided into several parts ; the coordinate transformation between every two adjacent parts is obtained from the concept of the least square error ; and the 3-D shape or strain distribution over the whole surface is assembled,
Purpose: This study aimed to assess the reliability of measurements performed on three-dimensional (3D) virtual models of maxillary defects obtained using cone-beam computed tomography (CBCT) and 3D optical scanning. Materials and Methods: Mechanical cavities simulating maxillary defects were prepared on the hard palate of nine cadavers. Images were obtained using a CBCT unit at three different fields-of-views (FOVs) and voxel sizes: 1) $60{\times}60mm$ FOV, $0.125mm^3$ ($FOV_{60}$); 2) $80{\times}80mm$ FOV, $0.160mm^3$ ($FOV_{80}$); and 3) $100{\times}100mm$ FOV, $0.250mm^3$ ($FOV_{100}$). Superimposition of the images was performed using software called VRMesh Design. Automated volume measurements were conducted, and differences between surfaces were demonstrated. Silicon impressions obtained from the defects were also scanned with a 3D optical scanner. Virtual models obtained using VRMesh Design were compared with impressions obtained by scanning silicon models. Gold standard volumes of the impression models were then compared with CBCT and 3D scanner measurements. Further, the general linear model was used, and the significance was set to p=0.05. Results: A comparison of the results obtained by the observers and methods revealed the p values to be smaller than 0.05, suggesting that the measurement variations were caused by both methods and observers along with the different cadaver specimens used. Further, the 3D scanner measurements were closer to the gold standard measurements when compared to the CBCT measurements. Conclusion: In the assessment of artificially created maxillary defects, the 3D scanner measurements were more accurate than the CBCT measurements.
Objective: T1 mapping provides valuable information regarding cardiomyopathies. Manual drawing is time consuming and prone to subjective errors. Therefore, this study aimed to test a DL algorithm for the automated measurement of native T1 and extracellular volume (ECV) fractions in cardiac magnetic resonance (CMR) imaging with a temporally separated dataset. Materials and Methods: CMR images obtained for 95 participants (mean age ± standard deviation, 54.5 ± 15.2 years), including 36 left ventricular hypertrophy (12 hypertrophic cardiomyopathy, 12 Fabry disease, and 12 amyloidosis), 32 dilated cardiomyopathy, and 27 healthy volunteers, were included. A commercial deep learning (DL) algorithm based on 2D U-net (Myomics-T1 software, version 1.0.0) was used for the automated analysis of T1 maps. Four radiologists, as study readers, performed manual analysis. The reference standard was the consensus result of the manual analysis by two additional expert readers. The segmentation performance of the DL algorithm and the correlation and agreement between the automated measurement and the reference standard were assessed. Interobserver agreement among the four radiologists was analyzed. Results: DL successfully segmented the myocardium in 99.3% of slices in the native T1 map and 89.8% of slices in the post-T1 map with Dice similarity coefficients of 0.86 ± 0.05 and 0.74 ± 0.17, respectively. Native T1 and ECV showed strong correlation and agreement between DL and the reference: for T1, r = 0.967 (95% confidence interval [CI], 0.951-0.978) and bias of 9.5 msec (95% limits of agreement [LOA], -23.6-42.6 msec); for ECV, r = 0.987 (95% CI, 0.980-0.991) and bias of 0.7% (95% LOA, -2.8%-4.2%) on per-subject basis. Agreements between DL and each of the four radiologists were excellent (intraclass correlation coefficient [ICC] of 0.98-0.99 for both native T1 and ECV), comparable to the pairwise agreement between the radiologists (ICC of 0.97-1.00 and 0.99-1.00 for native T1 and ECV, respectively). Conclusion: The DL algorithm allowed automated T1 and ECV measurements comparable to those of radiologists.
A simple automated measuring method for planar or linear features on the rock excavation surface is presented. Attitude of the planar and linear feature is calculated from 3D coordinates of points on the structures. Spatial coordinates are calculated from overlapped stereo images. Factors used in the calculation are (1) local coordinates of the left and right images, (2) the focal length of cameras, and (3) the distance between two cameras. A simple image capturing device and an image treatment routine coded by Visual Basic and GIS components are constructed for the remote measurements, The methodology shows less than 1 cm error when a point is measured from 179 cm in distance. The methodology is tested at the excavation site in PaiChai University. Remotely measured result matches well with the manual measurement within the reasonable error range.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1998.06a
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pp.171-182
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1998
An automated surface-strain measuring system using the image processing technique is developed in the present study, which consists of the hardware to capture and to display digital images, and the software to calculate the 3D informations of grid points from two views. New or improved algorithms the mapping and establishing correspondence of grid points and elements, the camera calibration, and the subpixel measurement of grid points, are implemented. As an application of the present system the surface-strains of deformed blanks in the limitting dome height test, the square cup deep-drawing and punch stretching to obtain the forming limit diagram are measured. The results are compared with those obtained by conventional manual methods.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.24
no.3
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pp.275-281
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2004
Socket weldment used to change the flow direction of fluid nay have flaws such as lack of fusion and cracks. Liquid penetrant testing or Radiography testing have been applied as NDT methods for flaw detection of the socket weldment. But it is difficult to detect the flaw inside of the socket weldment with these methods. In order to inspect the flaws inside the socket weldment, a ultrasonic testing method is established and a ultrasonic transducer and automated ultrasonic testing system are developed for the inspection. The automated ultrasonic testing system is based on the portable personal computer and operated by the program based Windows 98 or 2000. The system has a pulser/receiver, 100MHz high speed A/D board, and basic functions of ultrasonic flaw detector using the program. For the automated testing, motion controller board of ISA interface type is developed to control the 4-axis scanner and a real time iC-scan image of the automated testing is displayed on the monitor. A flaws with the size of less than 1mm in depth are evaluated smaller than its actual site in the testing, but the flaws larger than 1mm appear larger than its actual size on the contrary. This tendency is shown to be increasing as the flaw size increases. h reliable and objective testing results are obtained with the developed system, so that it is expected that it can contribute to safety management and detection of repair position of pipe lines of nuclear power plants and chemical plants.
In this paper, we introduce the software/hardware system that can reliably calculate the distance from sensor to the model regardless of point cloud density. As the 3d point cloud map is widely adopted for SLAM and computer vision, the accuracy of point cloud map is of great importance. However, the 3D point cloud map obtained from Lidar may reveal different point cloud density depending on the choice of sensor, measurement distance and the object shape. Currently, when measuring map accuracy, high reflective bands are used to generate specific points in point cloud map where distances are measured manually. This manual process is time and labor consuming being highly affected by Lidar sparsity level. To overcome these problems, this paper presents a hardware design that leverage high intensity point from three planar surface. Furthermore, by calculating distance from sensor to the device, we verified that the automated method is much faster than the manual procedure and robust to sparsity by testing with RGB-D camera and Lidar. As will be shown, the system performance is not limited to indoor environment by progressing the experiment using Lidar sensor at outdoor environment.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.22
no.2
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pp.171-182
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2022
The regular assessment of a building is important to understand structural safety and latent risk in the early stages of building life cycle. However, methods of traditional assessment are subjective, atypical, labor-intensive, and time-consuming and as such the reliability of these results has been questioned. This study proposed a method to bring accurate results using a 3D laser scanner and integrate them in Building Information Modeling (BIM) to visualize defective condition. The specific process for this study was as follows: (1) semi-automated data acquisition using 3D laser scanner and python script, (2) scan-to-BIM process, (3) integrating and visualizing defective conditions data using dynamo. The method proposed in this study improved efficiency and productivity in a building assessment through omitting the additional process of measurement and documentation. The visualized 3D model allows building facility managers to make more effective decisions. Ultimately, this is expected to improve the efficiency of building maintenance works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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