Computer vision based leakage detection system dedicated for use in aviation component test laboratories

• Autorzy: Kabala Tomasz , Weremczuk Jerzy

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2023.09.07

Warianty tytułu

PL

System detekcji wycieków oparty na widzeniu komputerowym przeznaczony do stosowania w laboratoriach badań komponentów lotniczych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Oil is used for lubrication and cooling in every standard jet engine. Therefore, hydraulic installations are one of main parts of most of component test rigs and in some cases, they could be large and complicated. Removing sources of leakages is significant task for engineers and technicians. Oil leakages generate costs, reduce reliability of tests and are difficult to detect with use of classic sensors. This paper describes implementation of computer vision methods in the aviation component test laboratory. Three algorithms were proposed and successfully tested.

PL

Olej jest wykorzystywany do smarowania i chłodzenia w każdym silniku odrzutowym. Z tego względu instalacje olejowe s ˛a jednymi z głównych części stanowisk badawczych, a usuwanie przyczyn wycieków jest znaczącym zadaniem inżynierów i techników. Wycieki oleju generują koszty, ograniczają wiarygodność testów i są trudne do wykrycia przy pomocy klasycznych czujników pomiarowych. Dokument opisuje implementację metod widzenia maszynowego w lotniczych laboratoriach badawczych. W ramach prac zostały zaproponowane i przetestowane trzy algorytmy.

Słowa kluczowe

EN

aviation; laboratories; computer vision; leakage detection

PL

lotnictwo; laboratoria; widzenie komputerowe; detekcja wycieków

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2023
• Tom: R. 99, nr 9
• Strony: 37--41
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys.

Twórcy

autor

Kabala Tomasz

• Łukasiewicz Reserach Network - Institute of Aviation

autor

Weremczuk Jerzy

• Faculty of Electronics and Information Technology, Warsaw University of Technology

Bibliografia

• [1] T. Hussain, N. Sarangi, M. Sivaramakrishna, M. Udaya Kumar: A Simulation Study of Lubricating Oil Pump for an Aero Engine, Journal of Mechanical Engineering , Vol 18(3), 113-129, 2021.
• [2] B. Leal, J. Ordieres , S.F. Capuz-Rizo, P. Cifuentes: Contaminants Analysis in Aircraft Engine Oil and its Interpretation for the Overhaul of the Engine, WSEAS Transactions on Information Science and Applications, vol 6, pp. 1729–1738, 2009.
• [3] T. Kabala, J. Weremczuk: Rotary Telemetry System for Temperature Measurements in Aircraft Component Testing, Journal of Electronics and Telecommunications, vol. 68, no. 3, pp. 556-564, 2022.
• [4] L.P.Manikandan, S.S.Kulkarni, M. Radhakrishna, S. Jana, G. Gouda, N. Rajaram, A. Mahibalan, A. Kumar, V. A. Kumar: Testing of main shaft bearing of typical aero engine, Conference, Madras, Jan. 2018.
• [5] N. Bao, Y. Fan, Z. Ye, A. Simeone: A Machine Vision—Based Pipe Leakage Detection System for Automated Power Plant Maintenance, Sensors, vol 22(4), 2022.
• [6] J. Suder: Parameters evaluation of cameras in embedded systems, Przegl ˛ad Elektrotechniczny - R. 98, nr 9, s. 216-219, 2022
• [7] M. Naveenkumar, A. Vadivel: OpenCV for Computer Vision Applications, Proceedings of National Conference on Big Data and Cloud Computing, March 20, 2015.
• [8] M. Abdulhamid, O. Odondi, M. Al-Rawi: Computer vision based on Raspberry Pi system, Applied Computer Science, vol. 16, no. 4, pp. 85–102, 2020.
• [9] Neelam Dwivedia , Dushyant Kumar Singhb, Dharmender Singh Kushwahab: An Approach for Unattended Object Detection through Contour Formation using Background Subtraction, Third International Conference on Computing and Network Communications (CoCoNet’19).
• [10] V. Verma, N. Saklani, Ramnarayan : A Review on Edge detection Technique “Canny Edge Detection", International Journal of Computer Applications, Volume 178, No. 10, May 2019.
• [11] Pooja Ameta, Mahesh Kumar Porwal: A Review on Edge Detection Technique, International Journal of Advanced Engineering Research and Science (IJAERS), Vol 2, Issue 4, April 2015

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).