Computer vision technology is a component inspection to obtain a video image from the camera to the machine to perform the capabilities of the human eye with a field of artificial intelligence, and then analyzed by the algorithm to determine to determine the good and bad of production parts It is widely applied. Shape inspection method was used as how to identify the location of the start point and the end point of the search range, measure the height to the line scan method, in such a manner as to determine the presence or absence of the bolt tabs average brightness of the inspection area in a circular scan type value And the degree of similarity was calculated. The total time it takes to test in the test performance tests of two types of bolts tab enables test 300 min, and demonstrated the accuracy and efficiency of the inspection on the production line represented a complete inspection accuracy.
Two closely related species, the soybean podworm, Matsumuraeses phaseoli, and the podborer, M. falcana, gives differential economic damages on crops. It is difficult to discriminate these potential sympatric species by morphological characters. The goal of this study was to develop a discriminating molecular marker based on polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP). A partial genomic fragment (500 bp) of mitochondrial cytochrome oxidase I (mtCOI) was sequenced in both species, in which restriction site by Rsa I was selected as a dichotomous marker. PCR-RFLP in the mtCOI region clearly discriminated both species.
This paper deals with Iris recognition as one of biometric techniques which is applied to identify a person using his/her behavior or congenital characteristics. The Iris of a human eye has a texture that is unique and time invariant for each individual. First, we obtain the feature vector from the 2D Iris pattern having a property of size invariant and using the fuzzy LDA which is further through four types of 2D Gabor wavelet. At the recognition process, we compute the similarity measure based on the correlation values. Here, since we use four different matching values obtained from four different directional Gabor wavelet and select the maximum value, it is possible to minimize the recognition error rate. To show the usefulness of the proposed algorithm, we applied it to a biometric database consisting of 300 Iris Patterns extracted from 50 subjects and finally got more higher than $90\%$ recognition rate.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.147-147
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2017
우리나라에서는 수입 개방화 추세에 따라 공정한 유통질서 확립하고 국내 생산자와 소비자를 보호하기 위하여 원산지 표시제가 시행되고 있다. 그러나 수입 농산물과 국산 농산물의 큰 가격차이로 인하여 원산지를 허위 표시하는 경우가 증가하고 있다. 특히 쌀 관세화 전환 의무에 따른 수입산 쌀 증가하고 있으며 단립종과 중립종 수입산 쌀은 국내산 쌀과 외관이 유사하여 육안식별이 어려워 국내산 쌀로 둔갑할 우려가 있다. 이에 신속하고 비파괴적으로 쌀의 원산지를 판별할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내산 쌀과 중국산 쌀의 원산지를 신속하게 판별가능한 영상 처리기술을 개발하였다. 쌀은 국내에서 생산된 중립종 50점과 중국에서 생산된 단립종 및 중립종 51점이 수집되어 사용되었다. 쌀의 분광 영상은 초분광 가시광 및 근적외선 영상 시스템을 이용하여 측정하였다. 이 시스템은 할로겐-텅스텐 라인광, 시료 이송부, 초분광 영상 획득부로 구성되어 있다. 텅스텐-할로겐 라인광은 $15^{\circ}$ 각도로 대칭으로 시료에 조사되고 400 ~ 1000 nm 파장 영역의 반사광 영상 스펙트럼이 측정되었다. 초분광 영상 데이터는 광에 노출되지 않은 암실에서의 파장별 영상과 반사율이 99% 이상인 기준판의 파장별 영상을 이용하여 교정되었다. 부분최소제곱회귀법을 이용하여 쌀 원산지 판별모델 식을 개발하였고, 이 판별 모델식을 교정된 초분광 영상에 적용하여 영상처리 판별 모델을 개발하였다. 그 결과, 원산지 판별정확도가 97.4% 이상으로 나타났으며, 국내산과 중국산 쌀의 원산지 판별이 가능하였다.
What are the identification criteria elementary school teachers prefer? What are the characteristics of students that teachers consider when nominating them to gifted programs? Will those criteria of identification/nomination differ as to teacher experiences related to gifted education or teacher involvement in the professional development? This study aims to find the answer to these questions. For this purpose, a total of 511 elementary school teachers with a varying degree of experiences with gifted education were recruited from 23 schools in 11 school districts in Seoul. The results show that teachers generally preferred task commitment, creativity, curiosity, and domain specific talents as criteria for identifying gifted students, while perceiving achievement records, total grades, leadership, and general intelligence as less important. Teachers experienced in gifted education or having been involved in professional development perceived curiosity, task commitment, and creativity as more important than teachers without such experiences. The importance-performance analysis of identification criteria indicates that teachers reported high importance on task commitment, curiosity, and creativity, but those factors were less considered in actual nomination. On the contrary, teachers reported low importance on quick learning and achievement(total grades, subject grades), but those were highly considered in nomination. A similar pattern was found in both experienced and nonexperienced teachers although the importance-performance gap was higher for the latter. Implications for teacher nominations and professional development were discussed.
The purpose of this study is to explore the perception of the observation and nomination system for the identification of the gifted and to find out the importance and practice level perceived by the gifted education teachers using the concept mapping approach. For this, twelve gifted education teachers brainstormed and gathered ideas for the ideal ways of observation and nomination system and the gathered statements were solicited. Multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis were also used. In addition, 112 gifted education teachers rated the importance of and the practice level for the suggested ideas of observation and nomination system. Results were as follows: First, 36 statements were solicited and as a result of concept mapping the suggested observation and nomination system were categorized as 'attainment of professionality', 'attainment of administrative support', 'attainment of fairness', and 'considering points for recommendation.' Second, there were significant differences between the perceived importance levels and the practice levels. Based on the results, imlications of the study were discussed in depth.
This study established the efficient system that retrieves the 3D model by using a statistical technique called the function of discriminant analysis. This method was suggested to search index, which was formed by the statistics of 128 feature vectors including those scope, minimum value, average, standard deviation, skewness and scale. All of these were sampled with Osada's D2 method and the statistics as a factor effecting a change turned the value of discriminant analytic function into that of index. Through the primary retrieval on the model of query, the class above the top 2% was drawn out by comparing the query with the index of previously saved class from the group of same models. This method was proved an efficient retrieval technique that saved its procedural time. It shortened the retrieval time for 3D model by 57% faster than the existing Osada's method, and the precision that similar models were found in the first place was recorded 0.362, which revealed it more efficient by 44.8%.
Current discriminating technique of rice variety is known to be not objective till this time because of depending on naked eye of well trained inspector. DNA finger print method based on genetic character of rice has been indicated inappropriate for on-site application, because the method need much labor and skilled expert. The purpose of this study was to develops the identification technique of polished rice varieties using CCD camera images. To minimize the noise of the captured image, thresholding and median filtering were carried out, and edge was extracted from the image data. Image data after pretreatment of normalize and FFT(fast fourier transform) were used for library model and feedforward backpropagation neural network model. Image processing technique using CCD camera could discriminate the variety of rice with high accuracy in case of quite different rice of shape, but the accuracy was reached at 85% in the similar shape of rice.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.12
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pp.561-570
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2015
With the advance of IT technology, contents from digital multimedia devices and softwares are widely used and distributed. However, novice uses them for illegal purpose and hence there are needs for protecting contents and blocking illegal usage through multimedia forensics. In this paper, we present a forensic technique for identifying digital imaging source using sensor pattern noise. First, the way to acquire the sensor pattern noise which comes from the imperfection of photon detector against light is presented. Then, the way to identify the similarity of digital imaging sources is explained after estimating the sensor pattern noises from the reference images and the unknown image. For the performance analysis of the proposed technique, 10 devices including DSLR camera, compact camera, smartphone and camcorder are tested and quantitatively analyzed. Based on the results, the proposed technique can achieve the 99.6% identification accuracy.
Nuclear safety law's amendment caused many problems to use radiography testing(RT). Phased array ultrasonic testing(PAUT) was adapted instead of RT for NDE of welding points in boiler tubes these days. Unfortunately, PAUT doesn't give us the discrimination characteristics about flaws distinction and flaws size clearly. In this thesis, the distinction characteristics of flaw types and the detection characteristics of flaw size using PAUT of welding points in boiler tubes were analyzed. It was concluded that PAUT can distinguish between planar flaws and rounded flaws, but it is hard to tell apart the types of flaw respectively. We paid attention to the discrimination of flaws size because PAUT tends to underestimate the flaw size of porosity and underestimate or overestimate the flaw size of porosity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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