The System for Fatigue Crack Propagation Detection Based on Machine Vision

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27230%2F21%3A10248121" target="_blank" >RIV/61989100:27230/21:10248121 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICCC51557.2021.9454600" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICCC51557.2021.9454600</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICCC51557.2021.9454600" target="_blank" >10.1109/ICCC51557.2021.9454600</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

The System for Fatigue Crack Propagation Detection Based on Machine Vision

Popis výsledku v původním jazyce

This paper introduces a machine vision-based system design that is a promising solution for such a problem like a technology detecting the fatigue crack propagation. Fatigue cracks propagate because of alternating mechanical stresses. In technical components they usually start on surfaces at points of stress concentration. The system uses USB 3.0 camera with the Sony IMX264 CMOS sensor delivers 35 frames per second at 5.0 MP resolution in cooperation of PC based NI VisionBuilder software. Various segmentation methods have been explored to extract region of interest in acquired images and compared based on the capability of segmentation in real-time. The paper presents results of algorithm outputs taken on fatigue crack propagation samples and implementation of a machine vision system. (C) 2021 IEEE.

Název v anglickém jazyce

The System for Fatigue Crack Propagation Detection Based on Machine Vision

Popis výsledku anglicky

This paper introduces a machine vision-based system design that is a promising solution for such a problem like a technology detecting the fatigue crack propagation. Fatigue cracks propagate because of alternating mechanical stresses. In technical components they usually start on surfaces at points of stress concentration. The system uses USB 3.0 camera with the Sony IMX264 CMOS sensor delivers 35 frames per second at 5.0 MP resolution in cooperation of PC based NI VisionBuilder software. Various segmentation methods have been explored to extract region of interest in acquired images and compared based on the capability of segmentation in real-time. The paper presents results of algorithm outputs taken on fatigue crack propagation samples and implementation of a machine vision system. (C) 2021 IEEE.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20301 - Mechanical engineering

Projekt

<a href="/cs/project/EF16_019%2F0000867" target="_blank" >EF16_019/0000867: Centrum výzkumu pokročilých mechatronických systémů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2021 22nd International Carpathian Control Conference, ICCC 2021

ISBN

978-1-72818-609-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

—

Název nakladatele

Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Velké Karlovice, Czech Republic

Datum konání akce

31. 5. 2021

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—