In the semiconductor manufacturing, yield enhancement is an urgent issue. It is ideal to prevent all the failures. However, when a failure occurs, it is important to quickly specify the cause stage and take countermeasure. Reviewing wafer level and composite lot level yield patterns has always been an effective way of identifying yield inhibitors and driving process improvement. This process is very time consuming and as such generally occurs only when the overall yield of a device has dropped significantly enough to warrant investigation. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. This paper describes the techniques to automatically classifies a failure pattern using a fail bit map.
The objective of this paper is to present a new feature-vector extraction method for the automatic detection and classification of power quality(PQ) disturbances, where FIT, DWT(Discrete Wavelet Transform), and Fisher's criterion are utilized to extract an appropriate feature vector. In particular, the proposed classifier consists of three parts: i.e., (i) automatic detection of PQ disturbances, where the wavelet transform and signal power estimation method are utilized to detect each disturbance, (ii) feature vector extraction from the detected disturbance, and (iii) automatic classification, where Multi-Layer Perceptron(MLP) is used to classify each disturbance from the corresponding extracted feature vector. To demonstrate the performance and applicability of the proposed classification algorithm, some test results obtained by analyzing 10-class power quality disturbances are also provided.
An automatic grading algorithm was developed to replace the manual trading of white ginseng. The algorithm consists of three consecutive stages, (a) image acquisition and preprocessing, (b) mathematical feature extraction, and (c) grade decision using artificial neural network. Mathematical features such as area ratio, mean and standard deviation of graylevel, skewness of graylevel histogram, and the number of run segment are extracted from five equally divided parts of ginseng. An artificial neural network model was used to classify white ginsengs into three categories. The performance of the algorithm was evaluated using 120 ginseng samples and the rate of successful classification was 74%.
Chromosome analysis is an important and difficult task for clinical diagnosis for mutagen dosimetry, and for biological research. It is expensive, time consuming and imprecise when performed manually. Efforts to automate some or all of the procedures have continued for more than 30 years, with only limited success. An acquiring sample from chromosome group is not solved with automatic method. It is still performed by user. This paper represents the method of an automatic chromosome sample extraction which based on region splitting, and scan converted method.
In this paper, we propose efficient content-based image retrieval methods using the automatic extraction of the low-level visual features as image content. Two new feature extraction methods are presented. The first one os an advanced color feature extraction derived from the modification of Stricker's method. The second one is a texture feature extraction using some DCT coefficients which represent some dominant directions and gray level variations of the image. In the experiment with an image database of 200 natural images, the proposed methods show higher performance than other methods. They can be combined into an efficient hierarchical retrieval method.
In this paper, a feature extraction (FE) method is proposed that is comparable to the traditional FE methods used in automatic speech recognition systems. Unlike the conventional spectral-based FE methods, the proposed method evaluates the similarities between an embedded speech signal and a set of predefined speech attractor models in the reconstructed phase space (RPS) domain. In the first step, a set of Gaussian mixture models is trained to represent the speech attractors in the RPS. Next, for a new input speech frame, a posterior-probability-based feature vector is evaluated, which represents the similarity between the embedded frame and the learned speech attractors. We conduct experiments for a speech recognition task utilizing a toolkit based on hidden Markov models, over FARSDAT, a well-known Persian speech corpus. Through the proposed FE method, we gain 3.11% absolute phoneme error rate improvement in comparison to the baseline system, which exploits the mel-frequency cepstral coefficient FE method.
The choice of parameters from various lip information and the robustness of extracting lip parameters play important roles in the performance of bimodal speech recognition system. In this paper, lip parameters are extracted by using an automatic extraction algorithm and inner lip parameters effect on the recognition rate more than outer lip parameters. Compared with a manual extraction algorithm, the automatic extraction method is evaluated about its robustness.
Extraction of building is one of essential issues for the 3D city models generation. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available, and this shows an opportunity for the urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to extract 3D buildings in urban settlements areas from high-spatial resolution panchromatic imagery. The proposed algorithm determines building height interactively by projecting shadow regions for a given building height onto image space and by adjusting the building height until the shadow region and actual shadow in the image match. Proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the algorithm showed promising results. ┌阀 䭏佈䉌ᔀ鳪떭臬隑駭验耀
Kim, Gye-Young;Lee, Bong-Jae;Cho, Seon-Ku;Woo, Hee-Gon
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.10
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pp.1349-1355
/
1999
A power distribution facility map is drawn on cadastral map. Besides, grid lines are added on the map for sectionalization. For automatic recognition of the map, we first extract recognizing regions. In this paper, we propose an extraction method of recognizing regions by partially extending thinned image. The proposed method is consist of three phases, binarization phase, thinning phase and partial extending phase. The first phase generate a binary image using threshold value which is obtained by histogram analysis. The binary image contains many part of recognizing regions, but not all. The second phase generate thinned image which is generated by appling thinning operator to the binary image. And the third phase extends thinned image from terminal point until satisfying termination condition. The proposed method is tested on several power distribution facility maps, and the results are presented.
This study refers to develop a semi-automatic extraction of agricultural land use and vegetation information using high resolution satellite images. Data of IKONOS satellite image (May 25 of 2001) and QuickBird satellite image (May 1 of 2006) which resembles with the spatial resolution and spectral characteristics of KOMPSAT3. The precise agricultural land use classification was tried using ISODATA unsupervised classification technique and the result was compared with on-screen digitizing land use accompanying with field investigation. For the extraction of vegetation information, three crops of paddy, com and red pepper were selected and the spectral characteristics were collected during each growing period using ground spectroradiometer. The vegetation indices viz. RVI, NDVI, ARVI, and SAVI for the crops were evaluated. The evaluation process is under development using the ERDAS IMAGINE Spatial Modeler Tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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