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학술저널
저자정보
Zhi Cong Chen (Fuzhou University) Lijun Wu (Fuzhou University) Zhouwei Cai (Fuzhou University) Chenghao Lin (Fuzhou University) Shuying Cheng (Fuzhou University) Peijie Lin (Fuzhou University)
저널정보
국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.30 No.3
발행연도
2022.9
수록면
287 - 301 (15page)

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The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.
#deep learning #machine vision #structural measurement #super-resolution reconstruction

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