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임의의 위치에서 사용 가능한 영상 기반 변위 계측 시스템
Vision-Based Displacement Measurement System Operable at Arbitrary Positions 원문보기

한국구조물진단유지관리공학회 논문집 = Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection, v.18 no.6, 2014년, pp.123 - 130  

이준화 (울산과학기술대학교) ,  조수진 (울산과학기술대학교 도시환경공학부) ,  심성한 (울산과학기술대학교 도시환경공학부)

초록
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본 연구에서는 카메라의 위치에 상관없이 정확하게 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상 기반 변위 계측 시스템을 제안하였다. 기존의 영상 기반 변위 계측 시스템은 카메라의 각도에 따라 오차를 유발하며, 그에 따라 대형 구조물에서 적용성에 제한되는 단점이 존재하였다. 본 시스템은 네 개의 점이 그려진 측정판을 변위를 측정하고자 하는 구조물의 위치에 부착하여 카메라로 촬영한 뒤 영상을 해석하여 변위를 얻는다. 측정판과 카메라의 각도에 무관하게 구조물의 변위를 얻기 위하여, 이미지 좌표계와 세계 좌표계 상의 두 평면간의 대응관계를 표현하는 평면 호모그래피 기법을 활용하였다. 성능 검증을 위하여 소형 구조물을 이용한 실내실험을 수행하였으며, 어떠한 각도에서 촬영하더라도 실제 변위를 정확하게 측정할 수 있음을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, a vision-based displacement measurement system is developed to accurately measure the displacement of a structure with locating the camera at arbitrary position. The previous vision-based system brings error when the optical axis of a camera has an angle with the measured structure, w...

주제어

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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 하나의 카메라를 이용하여 카메라의 위치에 상관없이 정확하게 1축 변위를 측정할 수 있는 영상 기반 변위 계측 시스템을 제안하였다. 이를 위하여 Lee and Shinozuka가 제안한 식 (1) 대신에, 평면간의 1:1 대응 관계를 표현하는 평면 호모그래피 기법을 활용하였다.
  • 본 연구에서는 카메라의 위치에 상관없이 정확하게 변위를 측정할 수 있는 영상 기반 변위 계측 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 PC와 프레임그래버, 카메라, 그리고 네 개의 점이 찍힌 측정판으로 구성된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
LVDT에서는 변위를 어떻게 계측하는가? 구조물의 변위를 측정하기 위하여 LVDT (Linear Variable Differential Transducer), LDV (Laser Doppler Vibrometer), GPS (Global Positioning System) 등의 다양한 센서들이 개발되었다. 현재 변위계측용으로 가장 많이 활용되는 센서는 실린더 형태의 자석 코어 (core)의 선형적 움직임에 비례하는 전기적 신호를 통해 변위를 계측하는 LVDT이다. LVDT는 구조물과 직접 접촉하여 변위를 계측하므로, 정확도가 높고 작동방식이 직관적이어서 변위계측에 가장 많이 사용된다 (Tariq et al.
LDV의 단점은 무엇인가? 피코미터 (pm)단위의 높은 정확도로 변위 계측이 가능하지만 (Castellini et al., 2006) 장비 가격이 매우 비싸고, 레이저의 방향이 계측하고자 하는 방향과 같아야 하는 등 대형구조물의 변위계측에 활용하기에는 경제성 및 사용성이 아직 부족한 실정이다. GPS는 위성에서 보내는 신호의 시차를 이용하여 변위를 계측하는 방식으로 위의 접촉식, 비접촉식 센서와 달리 기준점이 지구상이 아닌 위성에 있어 계측을 자유롭게 수행할 수 있다.
구조물의 변위를 측정하기 위해 개발된 센서에는 무엇이 있는가? 구조물의 변위를 측정하기 위하여 LVDT (Linear Variable Differential Transducer), LDV (Laser Doppler Vibrometer), GPS (Global Positioning System) 등의 다양한 센서들이 개발되었다. 현재 변위계측용으로 가장 많이 활용되는 센서는 실린더 형태의 자석 코어 (core)의 선형적 움직임에 비례하는 전기적 신호를 통해 변위를 계측하는 LVDT이다.
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참고문헌 (15)

  1. Castellini, P., Martarelli, M., and Tomasini, E. P. (2006), Laser Doppler Vibrometry: Development of advanced solutions answering to technology's needs, Mechanical Systems and Signal Processing, 20(6), 1265-1285. 

  2. Fukuda, Y., Feng, M., Narita, Y., Kaneko, S. I., and Tanaka, T. (2013), Vision-based displacement sensor for monitoring dynamic response using robust object search algorithm, IEEE Sensors Journal, 13(12), 1928-1931. 

  3. Ji, Y. F. and Chang, C. C. (2008). Nontarget stereo vision technique for spatiotemporal response measurement of line-like structures, Journal of Engineering Mechanics, 134(6), 466-474. 

  4. Jo, H., Sim, S. H., Tatkowski, A., Spencer, B. F., and Nelson, M. E. (2013), Feasibility of displacement monitoring using low-cost GPS receivers, Structural Control and Health Monitoring, 20(9), 1240-1254. 

  5. Kim, S. W., Jeon, B. G., Kim, N. S., and Park, J. C. (2013), Vision-based monitoring system for evaluating cable tensile forces on a cable-stayed bridge, Structural Health Monitoring, 12(5-6), 440-456. 

  6. Lee, H. S., Hong, Y. H., and Park, H. W. (2010), Design of an FIR filter for the displacement reconstruction using measured acceleration in low-frequency dominant structures, International Journal for Numerical Methods in Engineering, 82(4), 403-434. 

  7. Lee, J. J., and Shinozuka, M. (2006), A vision-based system for remote sensing of bridge displacement, Ndt & E International, 39(5), 425-431. 

  8. Lee, J. J., Fukuda, Y., Shinozuka, M., Cho, S., and Yun, C. (2007), Development and application of a vision-based displacement measurement system for structural health monitoring of civil structures, Smart Structures and Systems, 3(3), 373-384. 

  9. Park, J. W., Sim, S. H., and Jung, H. J. (2013), Displacement estimation using multimetric data fusion, IEEE/ASME Trans, Mechatronics, 18(6), 1675-1682. 

  10. Shin, S., Yun, B. G., and Kim, J. C. (2009), Estimation of dynamic displacements of a bridge using FBG sensors, Journal of Korea institute for Structural Maintenance Inspection, KSMI, 13(3), 101-109 (in Korean, with English abstract). 

  11. Simon, G., Fitzgibbon, A. W., and Zisserman, A. (2000), Markerless tracking using planar structures in the scene, Proceedings of the IEEE and ACM International Symposium on Augmented Reality, 120-128. 

  12. Szeliski, R. (2011), Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, New York. 

  13. Tariq, H., Takamori, A., Vetrano, F., Wang, C., Bertolini, A., Calamai, G., DeSalvo, R., Gennai, A., Lolloway, L., Losurdo, G., Marka, S., Mazzoni, M., Paoletti, F., Passuellop, D., Sannibale, V., and Stanga, R. (2002), The linear variable differential transformer (LVDT) position sensor for gravitational wave interferometer low-frequency controls, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 489(1), 570-576. 

  14. Yang, H., Gu, Q., Aoyama, T., Takaki, T., and Ishii, I. (2013), Dynamics-based stereo visual inspection using multidimentional modal analysis, IEEE Sensors Journal, 13(12), 4831-4843. 

  15. Yilmaz, A., Javed, O., and Shah, M. (2006), Object tracking: A survey, Acm computing surveys (CSUR), 38(4), Article No. 13. 

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