Study of equipment deformation based on high-speed photography using a vibrating platform

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

To better measure equipment deformation due to vibration in a laboratory environment the project team has introduced an improved Hough transform method for calibration and then carried out the study with the help of a vibration platform. Through experiments, the designed method is successfully used to study the effects of vibration on various types of equipment. The corresponding data and results have successfully proved the effectiveness of using the above process.

About the authors

Xin Mai

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

Author for correspondence.
Email: xinmai_xm@nuaa.edu.cn
ORCID iD: 0000-0002-6977-0113

PhD Candidate, Senior Engineer of Jiangsu Province Key Lab in Aerospace Power System, College of Energy & Power Engineering

China, Nanjing

Xue Biao

Longdong University

Email: Xuebiao_lutqy@163.com

Master's Degree, Associate Professor of Electrical Engineering School

China, Qingyang

Qin Hui

Harbin Institute of Technology

Email: qinhui_nustt@163.com

Doctor of Technical Sciences, Technical Manager, Senior Engineer of Suzhou Research Institute

China, Suzhou

Pei Mingjing

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

Email: peimj@wxc.edu.cn

PhD Candidate, Senior Engineer of College of Artificial Intelligence

China, Nanjing

Zhou Ao

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

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

PhD Candidate, Senior Engineer of College of Automation Engineering

China, Nanjing

Deng Zhaowen

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

Email: dengzw_qc@huat.edu.cn

PhD Candidate, Senior Engineer of Jiangsu Province Key Lab in Aerospace Power System, College of Energy & Power Engineering

China, Nanjing

Ye Zhifeng

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

Email: yezhifeng@nuaa.edu.cn

Doctor of Technical Sciences, Professor of Jiangsu Province Key Lab in Aerospace Power System, College of Energy & Power Engineering

China, Nanjing

References

  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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/S42044-023-00157-6. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).
  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. (In Engl.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».