With the improvements in computer technologies, utilization of image processing techniques has increased in many areas (such as medicine, defence industry, other industries etc.) Many different image processing techniques are used for surface analysis, detection of manufacturing defects, and determination of physical and mechanical characteristics of composite materials. In this study, cementitious composites were obtained by addition of Grounded Granulated Blast-Furnace Slag (GGBFS), Styrene Butadiene polymer (SBR), and Grounded Granulated Blast-Furnace Slag and Styrene Butadiene polymer together (GGBFS+SBR). Expanded Polystyrene (EPS) beads were added to these cementitious composites in different ratios (20%, 40% and 60%). The mechanical and physical characteristics of the composites were determined, and homogeneity indexes of the composites were determined by image processing techniques to determine EPS distribution forms in them. Physical and mechanical characteristics of the produced samples were obtained by applying consistency, density, water absorption, compressive strength (7 and 28 days), flexural strength (7 and 28 days) and tensile splitting strength (7 and 28 days) tests on them. Also, visual examination by using digital microscope, and image analysis by using image processing techniques with open source coded ImageJ program were performed. As a result of the study, it is determined that GGBFS and SBR addition strengthens the adhesion sites formed as it increases the adhesion power of the mixture and helps to get rid of the segregation problem caused by EPS. As a result of the image processing analysis it is demonstrated that GGBFS and SBR addition has positive contribution on homogeneity index.
In this paper, we propose a method that generates a sketch likely to be drawn by a human from a real image(a computer generated image or a photo image). The method can create human friendly images with pen strokes by using image processing techniques such as spatial filters. In order to create the human friendly image, first, we made the tiny unnecessary contours. Second, we made the second image by inverting the first image and performed a processing similar to the first processing. Last, we subtracted the second image from the first image and added a hatch to it. The sequence of processing enables us to generate a human friendly image with line shading, likely to be sketched by water pen compared to the past method(pencil hatching and sketch effects). Also the proposed method can represent the sketch effects more effectively with applying different hatch to the shading area of a input image.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.79-82
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2009
In this paper, we propose new image processing method to detect fire image. At captured image from camera, we using OpenCV library to implement various image processing techniques such like differential image, binarization image, contour extraction, remove noise(morphology open, close), pixel calculation, flickering extraction, etc.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2000.04a
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pp.115-120
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2000
This study is on the application the image processing algorithm for inspection of the aluminium mill strip surface defect. The image of surface defect data was obtained using the CCD camera with the digital signal board. The edge was found from the difference of pixel intensity between the normal image and defect image. Two step were taken to find the edge in the image processing algorithm. First, noise was removed by using the median filter in the image. Second, the edge was sharpened in detail by using the sharpening convolution filter in the image. Canny algorithm was used to defect the exact edge. The defect section was separated from the original image is to find the coordination point p1 and p2 which include the defect image
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.5
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pp.393-397
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2005
When a real-time image processing application is implemented with a general-purpose computer, CPU (Central Processing Unit) is usually heavily loaded and in many cases that CPU alone cannot meet the real-time requirement at all. Most modern computers are equipped with powerful Graphics Processing Units (GPUs) to accelerate graphics operations. There is a trend that the power of GPU outgrows that of CPU. If we take advantage of the powerful GPU for more general operations other than pure graphics operations, the processing time can be reduced. In this study, we will present techniques that apply GPU to general operations such as image processing procedures. Our experiment results show that significant speed-up can be achieved by using GPU.
In this paper, we analyze the trends of deep-learning based plant data processing technologies. In recent years, the deep-learning technology has been widely applied to various AI tasks, such as vision (image classification, image segmentation, and so on) and natural language processing because it shows a higher performance on such tasks. The deep-leaning method is also applied to plant data processing tasks and shows a significant performance. We analyze and show how the deep-learning method is applied to plant data processing tasks and related industries.
International journal of advanced smart convergence
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v.4
no.2
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pp.84-93
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2015
This study is for the development of Cover Glass Grinding Processing System. This system is developed for manufacturing a mass product system grinding cover glasses with highly precise mechanism, and we improved resulted quality. In the development process, we developed a complete process technology through mechanical design, image processing technology, spindle control, mark identification algorithm etc. With this cover glass grinding development, we could developed process technology, image processing technology, organization mechanisms and control algorithms.
We have developed mathematically precise image-processing algorithms for extracting panoramic images from fisheye images. Furthermore, we have successfully built a DSP-based panoramic camera employing single fisheye lens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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