This study proposes a novel islanding detection method for distributed photovoltaic (PV) systems with multi-inverters based on a combination of the power line carrier communication and Sandia frequency shift islanding detection methods. A parameter design method is provided for the novel scheme. On the basis of the designed parameters, the effect of frequency measurement errors and grid line impedance on the islanding detection performance of PV systems is analyzed. Experimental results show that the theoretical analysis is correct and that the novel method with the designed parameters has little effect on the power quality of the inverter output current. Non-detection zones are not observed, and a high degree of reliability is achieved. Moreover, the proposed islanding detection method is suitable for distributed PV systems with multi-inverters.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.317-322
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2018
We use edge detection technique for the input image to extract the entire edges of the object in the image and then select only the edges that construct the outline of the object. By examining the positional relation between these pixels composing the outline, a simplified version of the outline of the object in the input image is generated by removing unnecessary pixels while maintaining the condition of connection of the outline. For each pixel constituting the outline, its direction is calculated by examining the positional relation with the next pixel. Then, we group the consecutive pixels with same direction into one and then change them to a line segment instead of a point. Among those line segments composing the outline of the object, a line segment whose length is smaller than a predefined minimum length of acceptable line segment is removed by merging it into one of the adjacent line segments. As a result, an outline composed of line segments of over a certain length is obtained through this process.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.805-807
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2011
In this paper, we propose a method to inspect defects of injection molded automotive parts. In order to inspect them, we developed and used a line detection algorithm and a defect analysis algorithm. The line detection algorithm defines center point of a laser line and the inspection algorithm determines the defects of automotive parts using pattern data of inspected objects and the data results from the line detection algorithm. We evaluated the accuracy and the processing time of inspection and they showed good performance.
This paper presents the vision-based camber and optimal cutting line detection algorithm for hot-rolling process. It is important to measure the camber of head and tail part of strips because many problems are caused by the camber in the hot-rolling process. The hot-rolling process has time constraints. The camber detection algorithm of head and tail parts requires fast and less complex for satisfying time constraints. The proposed algorithm consists of two parts: measurement of the camber in the head and tail part of strips and decision part of the optimal cutting line of hot-rolled strip. First, we obtain the camber value of the strip from the difference between the real center line and the center line of head, tail part. Second, the head and tail part of strips isn't suitable for strips connections. Therefore, the cutting process is needed in the hot-rolling process. The optimal cutting line is determined by the head and tail images obtained from cameras. The algorithm is applied into the vision system with two area cameras, Matrox image processing board and host PC for verification.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.2
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pp.227-232
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2018
In a Hough transform that is a representative algorithm for the straight line detection, a great number of edge pixels generated from noisy or complex images cause enormous amount of computation and pseudo straight lines. This paper proposes a two step straight line detection algorithm to improve the conventional Hough transform. In the first step, the proposed algorithm divides an image into non-overlapping blocks and detects the information related to the straight line of the edge pixels in the block using a principal component analysis (PCA). In the second step, it detects the straight lines by performing the Hough transform limited slope area to the pixels associated with the straight line. Simulation results show that the proposed algorithm reduces average of ${\rho}$ computation by 94.6% and prevents the pseudo straight lines although some additional computation is needed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.12
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pp.2785-2791
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2015
In this paper, neddle detection algorithm for the removal of needle stuck into skin in oriental clinic is presented. First, in the proposed method, potential candidate areas of each needle are selected by using the morphological open operation in a gray image, and the false candidates are removed by considering their area size. Next, edge points are extracted using canny edge detector in selected candidate areas, line segments are approximated using the edge points. Based on the direction of line segment and the distance between two line segments, two main line segments of the needle are extracted. The final verification of needle is accomplished by using the morphological analysis of these two line segments. In the experiments, the detection rate of proposed method reaches to 97.5% for the 16 images containing 119 needles.
This paper proposes a method to detect vanishing points of an indoor scene using line segment classification. Two-stage vanishing points detection is carried out to detect vanishing point in indoor scene efficiently. In the first stage, the method examines whether the image composition is a one-point perspective projection or a two-point one. If it is a two-point perspective projection, a horizontal line through the detected vanishing point is found for line segment classification. In the second stage, the method detects two vanishing points exactly using line segment classification. The method is evaluated by synthetic images and an image DB. In the synthetic image which some noise is added in, vanishing point detection error is under 16 pixels until the percent of the noise to the image becomes 60%. Vanishing points detection ratio by A.Quattoni and A.Torralba's image DB is over 87%.
Park, Eun-Soo;Kim, Seunghwan;Lee, Sangsoon;Ryu, Eun-Seok
Journal of Broadcast Engineering
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v.25
no.1
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pp.13-24
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2020
There are about nine million power line poles and 1.3 million kilometers of the power line for electric power distribution in Korea. Maintenance of such a large number of electric power facilities requires a lot of manpower and time. Recently, various fault diagnosis techniques using artificial intelligence have been studied. Therefore, in this paper, proposes a power line deflection detect system using artificial intelligence and computer vision technology in images taken by vision system. The proposed system proceeds as follows. (i) Detection of transmission tower using object detection system (ii) Histogram equalization technique to solve the degradation in image quality problem of video data (iii) In general, since the distance between two transmission towers is long, a panoramic video stitching process is performed to grasp the entire power line (iv) Detecting deflection using computer vision technology after applying power line detection algorithm This paper explain and experiment about each process.
In this paper, an automated line-defect detection method for TFT-LCD panel is presented. A DFB(Directional Filter Bank) and line-projection method are used to find line-defect which is one of the major defects occurred in TFT-LCD panel. The experimental results show that the proposed algorithm gave promising results for applying automated inspection technique for TFT-LCD panel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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