W artykule przedstawiono strukturę i działanie automatycznego wizyjnego systemu pozycjonowania (PVS), który został zainstalowany na maszynie waterjet (WJ). Ponadto przeprowadzono analizę wpływu kalibracji na działanie PVS. Podstawę systemu stanowią dwie kamery internetowe zamontowane na przemysłowej maszynie WJ. W połączeniu z algorytmem identyfikacji, system przeznaczony jest do pozycjonowania WJ z dużą dokładnością. W tym celu opracowano dwustopniową procedurę kalibracyjną wykorzystującą zestaw znaczników kalibracyjnych w kolorze kontrastującym do tła. Analiza uzyskanych wyników, pokazuje że proponowana metoda pomimo wymagających warunków środowiskowych pozwala na niezawodne pozycjonowanie maszyny WJ z wysoką dokładnością.
EN
This paper presents the structure and principle of operation of the Automatic Waterjet Positioning Vision System (PVS), which was implemented on the waterjet (WJ) machine. Moreover, it presents the impact of calibration method on PVS performance. Two webcams mounted on industrial WJ, form a basis of the system, and constitute its characteristics features. By a combination with the identification algorithm, the PVS was designed for high accuracy positioning of WJ machine. For this purpose, the two-step calibration procedure that uses a set of specific calibration markers in color contrasting to the background, has been developed. The analysis of results shows that, proposed method despite demanding environmental conditions, enables reliable high accuracy positioning of WJ machine.
This study investigates the evaluation of subjective video quality utilizing short video clips on a crowdsourcing platform. A total of 47 participants provided ratings for 170 short videos using the Absolute Category Rating (ACR) scale. Although all short videos are in full HD, clips of fair quality resulted in lengthier response times (1867.19 ms), exceeding other categories within a 5000 ms limit. The experiment was only conducted on Google Chrome in incognito mode to eliminate extraneous interference. The use of automated sequential playing allowed for efficient data collection, resulting in the completion of the experiment in around 55 minutes. The results indicate that videos of Fair quality regularly received higher timings, suggesting the presence of potential biases in subjective evaluations. The study emphasizes the significance of taking into account contextual variables, such as monitor resolution and experimental design, when evaluating video quality. The findings improve our understanding of how users perceive video quality and provide valuable insights for future research on multimedia technology.
PL
Niniejsze badanie bada ocenę subiektywnej jakości wizyjnej za pomocą krótkich sekwencji wizyjnych na platformie crowdsourcingowej. Łącznie 47 uczestników oceniło 170 krótkich sekwencji wizyjnych, korzystając z skali Absolute Category Rating (ACR). Mimo że wszystkie krótkie sekwencje wizyjne były w pełnej rozdzielczości HD, sekwencje wizyjne o jakości „dostatecznej” skutkowały dłuższym czasem odpowiedzi (1867,19 ms), przekraczającym inne kategorie przy limicie 5000 ms. Eksperyment przeprowadzono wyłącznie w przeglądarce Google Chrome w trybie incognito, aby wyeliminować zewnętrzne zakłócenia. Użycie automatycznego sekwencyjnego odtwarzania umożliwiło efektywne zbieranie danych, co pozwoliło użytkownikowi zakończyć eksperyment w około 55 minut. Wyniki wskazują, że sekwencje wizyjne o jakości „dostatecznej” regularnie otrzymywały oceny po upływie dłuższego czasu, co sugeruje obecność potencjalnych stronniczości w subiektywnych ocenach. Badanie podkreśla znaczenie uwzględniania zmiennych kontekstowych, takich jak rozdzielczość monitora i projekt eksperymentu, podczas oceny jakości sekwencji wizyjnych. Wyniki poprawiają nasze zrozumienie sposobu, w jaki użytkownicy postrzegają jakość sekwencji wizyjnych, i dostarczają cennych wniosków na przyszłe badania nad technologią multimedialną.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.