We present a catalog of infrared supernova remnants (SNRs) in the Large Magellanic Cloud (LMC). We have searched the Spitzer archival data for infrared counterparts to all 45 known SNRs in the LMC, and identified 21 which is 47% of the known SNRs. Seven of them are newly detected: SNR 0450-70.9, SNR in N4, N103B, DEM L241, DEM L249, DEM L316A, and DEM L316B. All newly discovered SNRs show emission at several IRAC 3.4, 4.5, 5.8, and 8.0 micron bands and/or MIPS 24 and 70 micron bands. Most SNRs show shell structures. We derive infrared fluxes of these newly detected SNRs. The catalog contains general information of each SNR such as location, age, and SN type together with AKARI and/or Spitzer fluxes. For the entire SNR sample, we examine their infrared colors and the possible correlation of the infrared fluxes with the fluxes at other wavelengths. For the newly detected SNRs except the SNR in N4, we also performed follow-up imaging observations of [Fe II] 1.644 micron line using IRIS2 mounted on the Anglo Australian Telescope. Three out of six SNRs show [Fe II] emission corresponding to their infrared shells. [Fe II] knots are also detected in N103B which show good spatial correlation to infrared emission seen at Spitzer images as well as knotty $H{\alpha}$ emission. We investigate the characteristics and origin of the infrared emission in individual SNRs, and discuss the environmental and evolutionary effects.
Matsumoto, T.;Seo, H.J.;Jeong, W.S.;Lee, H.M.;Matsuura, S.;Matsuhara, H.;Oyabu, S.;Pyo, J.;Wada, T.
천문학논총
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제27권4호
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pp.363-365
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2012
We report a search for fluctuations of the sky brightness toward the North Ecliptic Pole with AKARI, at 2.4, 3.2, and $4.1{\mu}m$. The stacked images with a diameter of 10 arcminutes of the AKARI-Monitor Field show a spatial structure on the scale of a few hundred arcseconds. A power spectrum analysis shows that there is a significant excess fluctuation at angular scales larger than 100 arcseconds that cannot be explained by zodiacal light, diffuse Galactic light, shot noise of faint galaxies, or clustering of low-redshift galaxies. These findings indicate that the detected fluctuation could be attributed to the first stars of the universe, i.e., Population III stars.
When a high-energy ultrasound propagates through a solid body that contains a crack or a delamination, the two faces of the defect do not ordinarily vibrate in unison, and dissipative phenomena such as friction, rubbing and clapping between the faces will convert some of the vibrational energy to heat. By combining this heating effect with infrared imaging, one can detect a subsurface defect in material efficiently. In this paper a detection of the welding defect of thin SUS 304 plates using the UIR (ultrasonic infrared imaging) technology is described. A low frequency (20kHz) ultrasonic transducer was used to infuse the welded thin SUS 304 plates with a short pulse of sound for 280ms. The ultrasonic source has a maximum power of 2kW. The surface temperature of the area under inspection is imaged by a thermal infrared camera that is coupled to a fast frame grabber in a computer. The hot spots, which are a small area around the defect tip and heated up highly, are observed. From the sequence of the thermosonic images, the location of defective or inhomogeneous regions in the welded thin SUS 304 plates can be detected easily.
Aiming at infrared thermal images with different buried depth defects, we study a variety of image segmentation algorithms based on the threshold to develop global search ability and the ability to find the defect area accurately. Firstly, the iterative thresholding method, the maximum entropy method, the minimum error method, the Ostu method and the minimum skewness method are applied to image segmentation of the same infrared thermal image. The study shows that the maximum entropy method and the minimum error method have strong global search capability and can simultaneously extract defects at different depths. However none of these five methods can accurately calculate the defect area at different depths. In order to solve this problem, we put forward a strategy of "divide and conquer". The infrared thermal image is divided into several local thermal maps, with each map containing only one defect, and the defect area is calculated after local image processing of the different buried defects one by one. The results show that, under the "divide and conquer" strategy, the iterative threshold method and the Ostu method have the advantage of high precision and can accurately extract the area of different defects at different depths, with an error of less than 5%.
도로 하부의 노후하 된 매설물이 손상되면 공동 및 지반 함몰 등의 재해가 발생할 가능성이 있고 이는 사회적인 비용을 발생시킨다. 본 연구의 목적은 적외선 카메라를 활용하여 공동 위치에 따른 열적 특성을 평가하고 CNN 알고리즘으로 각 공동 위치에 적합한 분류를 수행하고자 하였다. 가로×세로×깊이가 400cm×50cm×40cm인 대상 부지에서 PVC pipe를 상부, 중부 그리고 하부에 매설하여 공동을 조성하였다. 실험부지의 상부에는 포장층을 모사하기 위하여 콘크리트 블록을 설치하였고, 오후 4시부터 다음날 12시까지 측정이 진행되었다. 적외선 카메라로 측정된 초기 온도는 각각 43.7℃, 43.8℃ 그리고 41.9℃로 관측되었고, 측정값은 대기온도 변화가 반영되었다. CNN 알고리즘으로 분류를 진행하기 위해서는 이미지 데이터가 필요하며, 해당 연구에서는 RP 알고리즘을 통해 수치데이터를 이미지로 변환하였다. RP 알고리즘은 4가지 방법을 활용하여 이미지를 생성하였고, 각각의 이미지는 10,000×10,000, 2,000×2,000, 1,000×1,000 그리고 100×100 픽셀로 구성된다. CNN 학습 정확도는 각각 99%, 97%, 98% 그리고 96%로 매우 높게 나타났다. 제안된 방법의 신뢰성은 수치데이터의 정확도와 비교하였으며, 신뢰성이 약 20% 이상 향상된 결과가 나타났다. 이와 같은 결과는 RP 알고리즘으로 전환된 데이터가 적외선 측정된 값의 신뢰성 있는 결과 제공이 가능함을 시사한다.
최근 비전분야에 소개된 Mask R-CNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 이 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션 마스크를 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. Mask R-CNN 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가함으로써 Faster R-CNN을 확장한 알고리즘이다. Mask R-CNN은 훈련이 간단하고 빠르게 실행하는 고속 R-CNN에 추가된다. 더욱이, Mask R-CNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 연구에서는 이 R-CNN기반 적외선 영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 발열체를 탐지하였다. 실험결과 Mask R-CNN에서 변별하지 못하는 발열객체를 성공적으로 검출하였다.
본 논문에서는 퍼지 추론 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다 영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시 영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법 이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분석 성능이 개선된 것을 확인하였다.
Key part of main equipment in a gas turbine may be likely to be damaged due to operation under high temperature, high pressure, high-speed rotation, etc. Accordingly, the cost for maintenance increases and the damaged parts may cause generation to stop. The number of parts for maintenance also increases, but diagnostics technology fur the maintenance actually does not catch up with the demand. Blades are made of precipitation hardening Ni superalloy IN738 and the like for keeping hot strength. The surface of a blade is thermal-sprayed, using powder with main compositions such as Ni, Cr, Al, etc. in order to inhibit hot oxidation. Conventional regular maintenance of the coating layer of a blade is made by FPI (Fluorescent Penetrant Inspection) and MTP (Magnetic Particle Testing). Such methods, however, are complicated and take long time and also require much cost. In this study, defect diagnostics were tested for the coating layer of an industrial gas turbine blade, using an infraredthermography camera. Since the infrared thermography method can check a temperature distribution on a wide range of area by means of non-contact, it can advantageously save expenses and time as compared to conventional test methods. For the infrared thermography method, however, thermo-load must be applied onto a tested specimen and it is difficult to quantify the measured data. To solve the problems, this essay includes description about producing a specimen of a gas turbine blade (bucket), applying thermo-load onto the produced specimen, photographing thermography images by an infrared thermography camera, analyzing the thermography images, and pre-testing for analyzing defects on the coating layer of the gas turbine blade.
Objective: As a manual accupucture method, the twirling-needle treatment has been known more effective in relieving pain than the conventional simple accupuncture treatment. Finding a proper treatment condition is difficult because of the lack of a quantative measurement of the alleviation of pain made by acupuncture. In this research, the authors propose the use of infrared thermal images in a formalin test to quantatively verify the effect of twirling. Methods: After injecting 10%~20% formalin into the tail of rats, the infrared thermal images(ITI) have been obtained to estimate the thermal distribution caused by inflammation. The authors propose a processing method to measure the thermal distribution from the thermal images obtained from the infrared camera as a pain model of the formalin test. Results: The pain model obtained from the infrared thermal image has two phases. The first phase, which is a transient period, is the initial 20 minutes when the pain is developed after the formalin injection. The second phase, which is a steady state, is where the development of pain lasts for 60 minutes or more after the first stage. This characteristic of the proposed model based on ITI is consistent with that of the pain model reported by other researchers whose works are based on the time-course of flinching and licking/biting, following a different concentration of formalin. It is noticed that the response of the thermal distribution obtained from ITI shows very high correlation to the behavioral response in the formalin test performed by Kazuhiro Okuda and four others5). In addition, the authors propose an ITI method to determine the pain-reducing effect of the acupuncture. The thermal distribution obtained from the experiment shows that there is significant pain reducing effect made by the twirling-needle method.
In this paper, we propose an automatic image registration method for multi-sensor image fusion such as visible and infrared images. The registration is achieved by finding corresponding feature points in both input images. In general, the global statistical correlation is not guaranteed between multi-sensor images, which bring out difficulties on the image registration for multi-sensor images. To cope with this problem, mutual information is adopted to measure correspondence of features and to select faithful points. An update algorithm for projective transform is also proposed. Experimental results show that the proposed method provides robust and accurate registration results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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