[논문]ArUco 마커 기반 실시간 인장변형률 측정 시스템

이승아; 김도현; 김윤

doi:10.9717/kmms.2021.24.6.753

ArUco 마커 기반 실시간 인장변형률 측정 시스템
Real-time Tensile Strain Measurement System based on ArUco Marker 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.24 no.6, 2021년, pp.753 - 759

이승아 (Dept. of Computer and Communications Engineering, Kangwon National University) , 김도현 (Dept. of Computer and Communications Engineering, Kangwon National University) , 김윤 (Dept. of Computer and Communications Engineering, Kangwon National University)

Abstract ▼ AI-Helper

During tensile test, tensile strain of tensile tester is measured by movement distance of upper zig and initial specimen's length. Conventional tensile tester program obtains the tensile strain after the end of the test, however the method is not appropriate in real time because the results are calculated until the test is finished. We suggest a real-time measurement system of tensile strain using ArUco Marker in OpenCV library. The system is designed to detect marker attached on the upper zig and calculate specimen's tensile strain. According to comparison of the calculated data and the results of the tester, errors approximately showed 0.128 mm on 3840×2160 video resolution.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Upper zig attached ArUco Marker.
그림 Fig. 2. Flow chart of System.
그림 Fig. 3. Example of Camera calibration. (a) Original Image (b) Result image of Camera calibration.
그림 Fig. 4. Processing of Marker Location Information.
그림 Fig. 5. (a) Perspective transformation for marker and (b) analysing on a grid pattern.
그림 Fig. 6. Example of swaying marker during detection.
그림 Fig. 7. ArUco marker example.
표 Table 1. The result for Square Error about Tester's Extesion and Predicted Extension.
그림 Fig. 8. Graph of (a)tensile tester's tensile strain and (b)predicted tensile strain.
표 Table 2. Result of Error Optimization for tensile strain.
표 Table 3. Table interpolating time by interval.
그림 Fig. 9. Graph of Linear Regression of interpolated predicted tensile strain on tester tensile strain. (a) origin data (0.1 second), (b) interpolated into 1 second, (c) interpolated into 5 seconds, (d) interpolated into 10 seconds,

AI 본문요약
AI-Helper

제안 방법

카메라 보정 모듈은 정해진 규격의 체스판에 따라 카메라에 대한 왜곡 계수를 획득하고 얻은 왜곡 계수를 사용하여 영상에 대해 왜곡 보정을 수행한다. 그리고 마커 검출 모듈에서 상단 지그에 부착된 정사각형 형태의 ArUco마커를 검출한다. 영상으로부터 마커가 검출되면 인장변형률 측정 모듈에서 마커의 상하 이동 거리와 초기 시편의 길이에 따른 인장 시험기의 인장변형률을 측정한 후에 마커 검출 결과 영상, 수행 시간 그리고 인장변형률을 기록한다.
인장 시험기는 인장 시험기의 양쪽 나사선이 회전하여 이송부가 상하로 움직일 때 이송부 위에 있는 로드 셀(Load Cell)에서 하중을 제어하고 컴퓨터로 신호를 보내어 인장강도, 인장변형률 등을 측정한다. 본 논문에서 인장 시험을 수행한 인장 시험기는 Instron사 제품으로, 자사 소프트웨어인 Blue hill을 사용하여 인장 시험기의 인장 강도, 인장 변형률, 응력-변형률 곡선(Stress-StrainCurve)등을 측정하였다. 시험에 대한 입력 조건인 시편의 너비, 높이와 같은 정보는 검사 전, 도중 또는 후에 입력 가능하지만 인장강도, 인장변형률과 같은 시험 결과는 시험종료 후에 산출된다는 단점을 가지고 있어 실시간으로 데이터를 획득하여 활용할 수 없는 문제가 있다.
인장변형률 측정 시스템의 우수성을 평가하기 위하여 식 (4)인 평균 제곱 오차(MeanSquareError)를 통해 평가하였다. 상단 지그의 움직임에 따라 변화되는 신장량과 고정된 값인 초기 시편의 길이를 통해 인장변형률이 계산되는 것을 고려하여, 본 논문에서는 신장량을 기준으로 오차를 비교하였다. 결과는 Table1과 같다.
그리고 마커 검출 모듈에서 상단 지그에 부착된 정사각형 형태의 ArUco마커를 검출한다. 영상으로부터 마커가 검출되면 인장변형률 측정 모듈에서 마커의 상하 이동 거리와 초기 시편의 길이에 따른 인장 시험기의 인장변형률을 측정한 후에 마커 검출 결과 영상, 수행 시간 그리고 인장변형률을 기록한다.
인장 시험기는 인장 시험기의 양쪽 나사선이 회전하여 이송부가 상하로 움직일 때 이송부 위에 있는 로드 셀(Load Cell)에서 하중을 제어하고 컴퓨터로 신호를 보내어 인장강도, 인장변형률 등을 측정한다. 본 논문에서 인장 시험을 수행한 인장 시험기는 Instron사 제품으로, 자사 소프트웨어인 Blue hill을 사용하여 인장 시험기의 인장 강도, 인장 변형률, 응력-변형률 곡선(Stress-StrainCurve)등을 측정하였다.
2는 본 논문에서 제안하는 실시간 인장변형률 측정 시스템 구조도이다. 제안한 방법은 입력 영상을 보정하는 카메라 보정(CameraCalibration) 모듈, 영상으로부터 ArUco마커를 검출하는 마커 검출 (MarkerDetector)모듈, 그리고 검출된 마커를 활용하여 인장변형률을 측정하는 인장변형률 측정(Ten- sile Strain Calculator) 모듈로 구성된다.

대상 데이터

Fig.7는 본 논문에서 사용한 길이가 30mm인 4×4 정사각형이면서 고유 번호가 0인 마커이다.

데이터처리

인장변형률 측정 시스템의 우수성을 평가하기 위하여 식 (4)인 평균 제곱 오차(MeanSquareError)를 통해 평가하였다. 상단 지그의 움직임에 따라 변화되는 신장량과 고정된 값인 초기 시편의 길이를 통해 인장변형률이 계산되는 것을 고려하여, 본 논문에서는 신장량을 기준으로 오차를 비교하였다.
78% 감소하였다. 정답 값에 최대한 가까운 값을 갖도록 개선시키기 위해 시스템에서 0.1초마다 기록한 인장변형률이 정확하지 않은 것을 고려하여 인장 시험기의 신장량과 예측한 신장량을 1초, 5초, 10초 구간별 평균값으로 보간하고 선형 회귀를 적용하였다. 신장량을 각 구간별 평균값으로 보간하고 단순 선형 회귀를 수행한 결과는 Table3와 Fig.

참고문헌 (9)

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상세보기
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