Исследование деформации оборудования на основе высокоскоростной съемки с использованием виброплатформы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Для более точного измерения деформации оборудования под воздействием вибрации в лабораторных условиях авторы внедрили улучшенный метод преобразования Хафа для калибровки, а затем провели исследование с помощью виброплатформы. В ходе экспериментов разработанный метод был успешно применен для изучения влияния вибрации на различные типы оборудования. Соответствующие данные и результаты успешно доказали эффективность использования вышеописанного процесса.

Об авторах

Синь Май

Нанкинский университет аэронавтики и астронавтики

Автор, ответственный за переписку.
Email: xinmai_xm@nuaa.edu.cn
ORCID iD: 0000-0002-6977-0113

кандидат наук, старший инженер Ключевой лаборатории аэрокосмических энергетических систем провинции Цзянсу Колледжа энергетики и энергетического машиностроения

Китай, Нанкин, 210016

Сюэ Бяо

Колледж Лонгдун

Email: Xuebiao_lutqy@163.com

магистр, доцент Школы электротехники

Китай, Цинъян, 745000

Цинь Хуэй

Харбинский технологический институт

Email: qinhui_nustt@163.com

технический директор, старший инженер Научно-исследовательского института Сучжоу

Китай, Сучжоу, 215000

Пэй Минцзин

Нанкинский университет аэронавтики и астронавтики

Email: peimj@wxc.edu.cn

кандидат наук, старший инженер Колледжа искусственного интеллекта

Китай, Нанкин, 210016

Чжоу Ао

Нанкинский университет аэронавтики и астронавтики

Email: ao.zhou@nuaa.edu.cn
ORCID iD: 0009-0008-2727-856X

кандидат наук, старший инженер Колледжа автоматизированного проектирования

Китай, Нанкин, 210016

Дэн Чжаовэнь

Нанкинский университет аэронавтики и астронавтики

Email: dengzw_qc@huat.edu.cn

кандидат наук, старший инженер Ключевой лаборатории аэрокосмических энергетических систем провинции Цзянсу Колледжа энергетики и энергетического машиностроения

Китай, Нанкин, 210016

Е Чжифэн

Нанкинский университет аэронавтики и астронавтики

Email: yezhifeng@nuaa.edu.cn

доктор технических наук, профессор Ключевой лаборатории аэрокосмических энергетических систем провинции Цзянсу Колледжа энергетики и энергетического машиностроения

Китай, Нанкин, 210016

Список литературы

  1. Zhang Z., He L., Qi Y. [et al.]. Polarizing image fusion-based pose-measuring approach considering the measuring baseline for hand-eye calibration of a SCARA robot // Optics and Lasers in Engineering. 2024. Vol. 181. P. 108437–108437. doi: 10.1016/j.optlaseng.2024.108437.
  2. Murata N., Toda H., Ubukata H. [et al.]. Development of Automated Visual Acuity Measurement Using a Calibration-Free Eye-Tracking System // Cureus. 2024. Vol. 16 (7). e64401. doi: 10.7759/cureus.64401.
  3. Romanengo Ch., Falcidieno B., Biasotti S. Extending the Hough transform to recognize and approximate space curves in 3D models // Computer Aided Geometric Design. 2024. Vol. 113. P. 102377–102377. doi: 10.1016/j.cagd.2024.102377.
  4. Sundari L. K. Sowmya, Mallikarjuna M. K., Halakeri Pooja [et al.]. Semi-automatic Labeling of Satellite Images Using Texture Features and Hough Circle Transformation // SN Computer Science. 2024. Vol. 5. doi: 10.1007/S42979-024-02834-0.
  5. Ristori L. A new track finding algorithm based on a multi-dimensional extension of the Hough Transform // Journal of Instrumentation. Vol. 19. 2024. doi: 10.1088/1748-0221/19/05/P05011.
  6. Pala M. A., Yıldız M. Z. Improving cellular analysis throughput of lens-free holographic microscopy with circular Hough transform and convolutional neural networks // Optics and Laser Technology. 2024. Vol. 176. 110920. doi: 10.1016/j.optlastec.2024.110920.
  7. Alfonsi F., Del Corso F., Gabrielli A. Hough Transform FPGA solution for High Energy Physics online fast tracking // Journal of Instrumentation. 2024. Vol. 19 (02). C02070. doi: 10.1088/1748-0221/19/02/C02070.
  8. Sagae K., Nishimura T., Nakahara H. [et al.]. Fine Structure of Tremor Migrations Beneath the Kii Peninsula, Southwest Japan, Extracted With a Space-Time Hough Transform // Journal of Geophysical Research. Solid Earth. 2023. Vol. 128 (6). doi: 10.1029/2022JB026248.
  9. Guddhur J. P., Sreepathi B. IrisSeg-drunk: enhanced iris segmentation and classification of drunk individuals using Modified Circle Hough Transform // Iran Journal of Computer Science. 2023. Vol. 7. P. 41–54. doi: 10.1007/S42044-02300157-6.
  10. Chiara R., Fugacci U., Falcidieno B. [et al.]. Piecewise polynomial approximation of spatial curvilinear profiles using the Hough transform // Applied Mathematics and Computation. 2023. Vol. 457 (6). 128213. doi: 10.1016/j.amc.2023.128213.
  11. Liu X., Li Sh., Zhang D., [et al.]. High-Speed Videogrammetry with Mutually Guided Target Tracking under Occlusion for Masonry Building Structure Displacement on a Shaking Table // Buildings. 2023. Vol. 13 (12). doi: 10.3390/buildings13122959.
  12. Rivera Y., Bidon M., Muñoz-Cobo J. L. [et al.]. A Comparative Analysis of Conductance Probes and High-Speed Camera Measurements for Interfacial Behavior in Annular Air–Water Flow // Sensors. 2023. Vol. 23 (20). 8617. doi: 10.3390/S23208617.
  13. André H., Leclère Q., Anastasio. D. [et al.]. Using a smartphone camera to analyse rotating and vibrating systems: Feedback on the SURVISHNO 2019 contest // Mechanical Systems and Signal Processing. 2021. Vol. 154. 107553. doi: 10.1016/j.ymssp.2020.107553.
  14. Koračin N., Zupančič M., Vrečer F. [et al.]. Characterization of the spray droplets and spray pattern by means of innovative optical microscopy measurement method with the high-speed camera // International journal of pharmaceutics. 2022. Vol. 629. P. 122412–122412. doi: 10.1016/j.ijpharm.2022.122412.
  15. Liu X., B. Hu, Y. Yin [et al.]. Parallel camera network: Motion-compensation vision measurement method and system for structural displacement // Automation in Construction. 2024. Vol. 165. P. 105559–105559. doi: 10.1016/j.autcon.2024. 105559.
  16. Liu X., Li Sh., Zhang D. [et al.]. High-Speed Videogrammetry with Mutually Guided Target Tracking under Occlusion for Masonry Building Structure Displacement on a Shaking Table // Buildings. 2023. Vol. 13 (12). doi: 10.3390/buildings13122959.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».