Development Of Moiré Fringe Recognition System Using Artificial Neural Network For 2-D Displacement Measurement - Woo, Wing Hon (2018)
Pelbagai kaedah telah dicadangkan untuk mendapatkan maklumat anjakan dalam analisis corak moiré. Kaedah-kaedah ini boleh dikategorikan kepada analisis manual oleh inspektor manusia, kaedah komputasi dan kaadah analisis berasaskan imej. Analisa manual terdedah kepada ralat manusia kerana ia bergantung kepada keputusan manusia dalam analisa corak moiré. Penggunaan kaedah pengiraan dalam analisa corak moiré adalah terhad kepada corak moiré yang dihasil daripada parutan berfrekuensi tinggi yang sinusoid. Dalam kaedah berasaskan analisis imej, Algoritma yang kompleks menyebabkan butir-butir halus dalam corak moiré terhilang dalam operasi pra-proses imej. Situasi ini menyebabkan ketidakpastian dalam analisa corak moiré. Untuk mengatasi kelemahan yang disebut di atas, kaedah rangkaian saraf buatan (ANN) dicadangkan untuk sistem pengenalan corak moiré dalam pengukuran anjakan 2-D. Sistem pengenalan corak moiré terdiri daripada dua ANN dengan dua tugas yang berbeza iaitu (i) penentuan pusat pinggiran moiré dan (ii) penentuan kesipian berdasarkan corak moiré. Kaedah ANN dibandingkan dengan kaedah analisa grafik (GAM), sejenis kaedah analisa berasaskan imej, dari segi ketepatan dan masa pengiraan untuk pengukuran anjakan 2-D pola moiré. The experiments prove that ANN approach has a higher accuracy to GAM with mean errors with 95% confidence of 0.068 ± 0.013 mm for eccentric magnitudes and 1.85 ± 0.465º. An improvement of 66.18% in the computation time is also reported in the comparison. A straightforward solution for the moire fringe recognition system of circular grating moire pattern is achieved using ANN approach.