論文の概要: Cable Slack Detection for Arresting Gear Application using Machine Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02320v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 20:00:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 17:37:03.682302
• Title: Cable Slack Detection for Arresting Gear Application using Machine Vision
• Title（参考訳）: 機械ビジョンを用いたギアアプリケーションのケーブルSlack検出
• Authors: Ari Goodman, Glenn Shevach, Sean Zabriskie, Dr. Chris Thajudeen
• Abstract要約: ケーブルをベースとした逮捕システムは、航空母艦の打ち上げと回収、および遠征用陸上基地の設置に不可欠である。 このシステムの主要なコンポーネントの1つは、エンジンへのケーブルインターフェースである。 この界面におけるケーブルのスラックの形成は効率を低下させ、継続動作前にケーブルのスラックを除去するためのメンテナンスを駆動する。 マシンビジョンに基づくスラック検出システムを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The cable-based arrestment systems are integral to the launch and recovery of aircraft onboard carriers and on expeditionary land-based installations. These modern arrestment systems rely on various mechanisms to absorb energy from an aircraft during an arrestment cycle to bring the aircraft to a full stop. One of the primary components of this system is the cable interface to the engine. The formation of slack in the cable at this interface can result in reduced efficiency and drives maintenance efforts to remove the slack prior to continued operations. In this paper, a machine vision based slack detection system is presented. A situational awareness camera is utilized to collect video data of the cable interface region, machine vision algorithms are applied to reduce noise, remove background clutter, focus on regions of interest, and detect changes in the image representative of slack formations. Some algorithms employed in this system include bilateral image filters, least squares polynomial fit, Canny Edge Detection, K-Means clustering, Gaussian Mixture-based Background/Foreground Segmentation for background subtraction, Hough Circle Transforms, and Hough line Transforms. The resulting detections are filtered and highlighted to create an indication to the shipboard operator of the presence of slack and a need for a maintenance action. A user interface was designed to provide operators with an easy method to redefine regions of interest and adjust the methods to specific locations. The algorithms were validated on shipboard footage and were able to accurately identify slack with minimal false positives.
• Abstract（参考訳）: ケーブルをベースとした逮捕システムは、航空母艦の打ち上げと回収、および遠征用陸上基地の設置に不可欠である。 これらの現代の逮捕システムは、逮捕サイクル中に航空機からエネルギーを吸収し、航空機をフルストップさせる様々なメカニズムに依存している。 このシステムの主要なコンポーネントの1つは、エンジンへのケーブル接続である。 この界面におけるケーブルのスラックの形成は効率を低下させ、継続動作前にケーブルのスラックを除去するためのメンテナンスを駆動する。 本稿では,マシンビジョンに基づくスラック検出システムについて述べる。 状況認識カメラを用いて、ケーブルインターフェース領域のビデオデータを収集し、ノイズを低減し、背景乱れを除去し、関心領域に着目し、スラック形成を表す画像変化を検出するマシンビジョンアルゴリズムを適用する。 このシステムで使用されるアルゴリズムには、両側画像フィルタ、最小二乗多項式適合、カニーエッジ検出、K平均クラスタリング、背景サブトラクションのためのガウス混合/フォアグラウンドセグメンテーション、ハフサークル変換、ハフライン変換などがある。 得られた検出はフィルタリングされハイライトされ、スラックの存在とメンテナンスアクションの必要性を船上操作者に通知する。 ユーザインタフェースは、オペレーターに興味のある領域を再定義し、メソッドを特定の場所に調整するための簡単な方法を提供するように設計された。 アルゴリズムは船載映像で検証され、slackを最小の偽陽性で正確に識別することができた。

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