Automated vision inspection has become a vital part of computer related industries. Most of the existing inspection systems mainly utilize black and white images. In this paper, we consider an application of automated vision inspection in which cable color has to be recognized in order to detect the quality status of assembled wire harness. A back-propagation neural network is proposed to classify seven different cable colors. To represent a single point in image space, we use the ($L^*,\;a^*,\;b^*$) model which is one of commonly used color-coordinate systems in image processing. After training the neural network with ($L^*,\;a^*,\;b^*$) data obtained from color image, we tested its performance. The results show that the neural network is able to classify cable colors with high performance.
In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
$Premi\grave{e}re$ Vision is a leading textile collection held since 1973. In this study, textiles for 2004/05 F/W season in $Premi\grave{e}re$ Vision were analyzed at the various point of view, such as general trend, sub-theme, fiber content, color trend, structure, yarn trend, pattern, texture, decoration, finishing and other technical treatment, and functionality. There were three general trends; natural/ecology, geometry, and combination. Natural color and texture were widely used over the fabric exhibited, and irregularities expressed the natural trend of textiles. Geometric patterns were used for knit as well as for woven. Geometry expressed by various methods such as weaving, knitting, printing, shearing, embossing, and etc. However, geometry shown in this season was not a clear form expressed by weaving, but a blurry, irregular form expressed by various other methods such as knitting. The combination among heterogeneous fibers, yarns, colors, images, and textures was usual, however, the harmony among them was accomplished.
Junyeong Lee;Seungyun Oh;Dongmin Kim;Young Wung Kim;Jungseok Heo;Dae-Sik Lee
Journal of Sensor Science and Technology
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v.33
no.2
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pp.112-116
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2024
Gas-sensor technology for volatile organic compounds (VOC) biomarker detection offers significant advantages for noninvasive diagnostics, including rapid response time and low operational costs, exhibiting promising potential for disease diagnosis. Colorimetric gas sensors, which enable intuitive analysis of gas concentrations through changes in color, present additional benefits for the development of personal diagnostic kits. However, the traditional method of visually monitoring these sensors can limit quantitative analysis and consistency in detection threshold evaluation, potentially affecting diagnostic accuracy. To address this, we developed a machine vision platform based on metal-organic framework (MOF) for colorimetric gas sensor arrays, designed to accurately detect disease-related VOC biomarkers. This platform integrates a CMOS camera module, gas chamber, and colorimetric MOF sensor jig to quantitatively assess color changes. A specialized machine vision algorithm accurately identifies the color-change Region of Interest (ROI) from the captured images and monitors the color trends. Performance evaluation was conducted through experiments using a platform with four types of low-concentration standard gases. A limit-of-detection (LoD) at 100 ppb level was observed. This approach significantly enhances the potential for non-invasive and accurate disease diagnosis by detecting low-concentration VOC biomarkers and offers a novel diagnostic tool.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.49
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pp.135-142
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1999
The objective of this paper is to provide an automatic color image testing system capable of synthetically testing a color element like a color tone and a luminance for a color image displayed on the screen, using a CCD camera and a microprocess. The system consists of a CCD camera, a line conveyor, a camera driving part, a remocon, a remote sensing part, a display and a PC including a color vision board and a CPU board. By applying the system to a process, reliability for a testing result can be improved and the absolute criterion to judge a part can be made.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.2
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pp.106-110
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2014
This paper proposed the face recognition method which can be effectively applied to the robot's vision system. The proposed algorithm is recognition using hue extraction and feature point. hue extraction was using difference of skin color, pupil color, lips color. Features information were extraction from eye, nose and mouth using feature parameters of the difference between the feature point, distance ratio, angle, area. Feature parameters fuzzified data with the data generated by membership function, then evaluate the degree of similarity was the face recognition. The result of experiment are conducted with frontal color images of face as input images the received recognition rate of 96%.
Purpose: The aim of this study was to assess vision-related quality of life and modes of refractive error correction. We administered NEI-VFQ (National Eye Institute Visual Function Questionnaire) to 137 subjects in two modes of refractive error correction: spectacles and contact lens wearers. The NEL-VFQ was developed to assess vision-related quality of life with respect to 1) visual symptoms 2) social function as well as difficulty with tasks and symptoms 3) economic issues and health concerns 4) psychological well-being. The NEL-VFQ was translated from English into Korean. Methods: All data were analyzed using SAS 8.0. Student's T-test was conducted to determine significant differences in each of the subscale (${\alpha}=0.05$). Result: The Peripheral Vision subscale score ($mean{\pm}SD$) was $52.2{\pm}32.7$ for the spectacle wearers, $88.6{\pm}18.1$ for contact lens wearers; the spectacle wearers' Peripheral Vision score was significantly lower than contact lens wearers (p=0.0001). There were also significant differences between two groups detected in Color Vision (p=0.001), General Vision (p=0.01) and Health Perception (p=0.01). Conclusion: Contact lens wearers and spectacle wearers were mostly high vision-related quality of life except General Vision and Health Perception. Especially, contact lens wearers were higher vision-related quality of life than spectacle wearers. Further studies on developing of good quality of contact lens will be needed to improve quality of life in ametropia.
Two different methods to extract the license plate area of a vehicle have been used for automatic recognition purposes. One method is with a color vision system and the other is with an edge detecting operator. The system with color vision has some problems if the colors of license plate and vehicle's body are similar. The various plate colors in Korea also drops the system performance. The edge detecting operator also has a problem for a real time processing since it performs on all pixels of the scene. In this paper a possible method using gray level vision system and available pre-known information of license plates is suggested. The suggested procedure searches the lower boundary of the plate by counting high contrast points between one and near pixel from the bottom line of the scene. It finds the upper boundary from the bottom line by adding number plate height after finding the lower boundary. The left and right boundaries are found by similar processes.
Usually, the skin pigmentation detection and diagnosis are made by clinicians. In this process it is subjective and non-quantitative. We develop an approach to detect and measure the different pigmentation lesions base on computer vision technology. In the paper we study several usually used skin-detecting color space like HSV, YCbCr and normalized RGB. We compare their performance with illumination influence for detecting the pigmentation lesions better. Base on a relatively stable color space, we propose an approach which is RGB channels vector difference characteristic for the detection. After the object region detection, we also use the difference to measure the difference between the lesion and the surrounding normal skin. From the experiment results, our approach can effectively detect the pigmentation lesion, and perform robustness with different illumination.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.2
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pp.65-76
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1996
This paper describes the issue relating to the design and implementation of a high-precision vision system for monitor inspection. We present several monitor inspection algorithms which evaluate the geometric distrotions of the patterns on the inspection target monitor. Also, to inspect color distortion acquired form color CCD camera into the XYy coordinate, accurately. The proposed monitor inspection system is implemented on IBM PC/486, and the user interface is developed on microsoft windows to assist unskilled users for easy use. Using the developed vision system, Experiments on the inspection accuracy and speed were performed and the results are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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