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.
To improve the accuracy of products and improve the product quality, we need to enhance the machining accuracy of the machine tools. To this point of view, measurement and inspection of finished part as well as error analysis of machine tools has been studied for last several decades. OMM(On the Machine Measurement) has been issued to alternate with CMM, pointing out disadvantages of high expenses and lots of setting time in CMM. In this paper, we study 1) the spherical surface manufacturing by volumetric error compensation of machine tool, 2) the system development of OMM without detaching work piece from a bed of machine tool after working. 3) the generation of the finished part profile by On the machine measurement. Furthermore, the output of OMM is compared with that of CMM, and verified the feasibility of the measurement system.
항공사진측량과 위성영상측량에서 거리측정정확도에 대한 연구의 필요성이 급증하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 표준편차와 제곱평균편차간은 물론이고 측정정확도와 측정정밀도간의 정의에 대한 경향성 있는 혼동된 이해가 들어있다. 따라서 본 연구는 항공사진측량과 위성영상측량에서 거리정확도에 관한 표준편차와 제곱평균편차간은 물론이고 측정 정확도와 측정 정밀도간의 관계에 대한 제한적인 정의를 제안한다. 실험결과는 제안한 정확한 정의가 거리측정 정밀도가 아닌 항공사진측량과 위성영상측량에서 거리정확도에서의 개선을 가져옴을 보여준다.
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 most shipyards, the measurement of 3-dimensional relative position of pipes should be connected in the block depends on the manual operation. It results a very tedious and inefficient procedure, thus the proper measurement system is needed to improve productivity and accuracy. This paper describes the development of pipe measurement system including system concepts, measuring procedures, system calibration, and its accuracy and productivity. And also, the possibility and things to be improved for application in shipyard are discussed in this paper.
This study pursues the problems of plan photogrammetry which is widely used in somatotyping at present, and find out a method which can improve accuracy of measurement on the basis of principles and mechanisms of photography-the basic foundation of the photographic analysis methods. As a result, this study proposes a new method which is based on the reference point method and perspective coordinate system. And the test measurement was operated to compare the measurement accuracy of the proposed method and the method based on reference grid screen method and perpendicular coordinate system which is commonly used at present. The result of this test measurement showed that the proposed method has higher accuracy. Two reasons can be pointed out for the improvement of measuring accuracy. The first reason is that the proposed perspective coordinate system reduces the perspective distortion of photography. And second reason is that measuring points can be closely placed to the scale and coordinate reference plan of measurement by the proposed reference point method which make possible to place measuring object (or person) at the center of scale and coordinate reference plan by utilizing reference points of measurement in the three dimensional space not on screen.
NB-IoT(Narrow Band Internet of Things) is an emerging LPWAN(Low Power Wide Area Network) radio technology. NB-IoT has many advantages like low power, low cost, and high coverage. However low bandwidth and low sampling rates also lead to poor positioning accuracy. This paper proposed a solution to optimize positioning accuracy under the OTDOA(Observed Time Difference of Arrival) approach by utilizing MLR(Multiple Linear Regression) models. Through the MLR model to predict the influence degree of weather(temperature, humidity, light intensity and air pressure) on the arrival time of signal transmission to improve the measurement accuracy. The improvement of measurement accuracy can greatly improve IoT applications based on NB-IoT.
This research presents both system structure analysis to improve performance of 3D laser scanner, which has time of flight method, and scheme to minimize distance measurement errors during signal process. With the help of reference source, we minimized the instability of electronic signal processing time and possibility of distance measurement errors. Furthermore, it helps easy alignment and accuracy of system by using fiber delay line and coupler.
With the expansion of domestic hydrogen fuelling station infrastructure, it is necessary to secure reliability among hydrogen traders, and for this, technology to accurately measure hydrogen is important. In this study, 4 types of hydrogen trading volume calculation models (model 1-4) were presented to improve the accuracy of the hydrogen trading volume. In order to obtain the reference value of model 4, and experiment was conducted using a flow rate measurement equipment, and the error rate of the calculated value for each model was compared and analyzed. As a result, model 1 had the lowest metering accuracy, model 2 had the second highest metering accuracy and model 3 had the highest metering accuracy until a certain point. But after the point, model 2 had the highest metering accuracy and model 3 had the second metering accuracy.
This paper describes a distance measurement system with high accuracy that utilizes a stereo-based camera and a pan-tilt unit for automatically maintaining the positional relationship between a vessel and a target on the side of a facility at a close range. The measurement system offers an advantage in that it can measure the distance to a target while tracking it. In order to improve the ability to control the position of a vessel between it and a target while maintaining the distance especially at a close range, the accuracy of the measurement system has to be improved. The accuracy of the distance measured by our system is increased with revisions of the conclusively generated data of distance measurement. We verified the accuracy of our system from an experiment, which generated results that had an accuracy of 30 mm for distances in the range between 2-8 m.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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