The vision system is a device for acquiring images and analyzing and discriminating inspection areas. Demand for use in the automation process has increased, and the introduction of a vision-based inspection system has emerged as a very important issue. These vision systems are used for everyday life and used as inspection equipment in production processes. Image processing technology is actively being studied. However, there is little research on the area definition for extracting objects such as character recognition or semiconductor packages. In this paper, define a region of interest and perform edge extraction to prevent the user from judging noise as an edge. We propose a noise-robust alignment correction model that can extract the edge of a region to be inspected using the distribution of edges in a specific region even if noise exists in the image. Through the proposed model, it is expected that the product production efficiency will be improved if it is applied to production field such as character recognition of tire or inspection of semiconductor packages.
Purpose Recently PET/CT image's attenuation correction is used CTAC(Computed Tomgraphy Attenuation Correction). it can quantitative evaluation by SUV(Standard Uptake Value). This study's purpose is to evaluate SUV and to find proper CT kernel using CTAC with applied various CT kernel to PET/CT construction. Materials and Methods Biograph mCT 64 was used for the equipment. We were performed on 20 patients who had examed at our hospital from february through March 2017. Using NEMA IEC Body Phantom, The data was reconstructed PET/CT images with CTAC appiled various CT kernel. ANOVA was used to evaluated the significant difference in the result. Results The result of measuring the radioactivity concentration of Phantom was B45F 96% and B80F 6.58% against B08F CT kernel, each respectively. the SUVmax increased to B45F 0.86% and B80F 6.54% against B08F CT kernel, In case of patient's parts data, the Lung SUVmax increased to B45F 1.6% and B80F 6.6%, Liver SUVmax increased to B45F 0.7% and B80F 4.7%, and Bone SUVmax increased to B45F 1.3% and B80F 6.2%, respectively. As for parts of patient's about Standard Deviation(SD), the Lung SD increased to B45F 4.2% and B80F 15.4%, Liver SD increased to B45F 2.1% and B80F 11%, and Bone SD increased to B45F 2.3% and B80F 14.7%, respectively. There was no significant difference discovered in three CT kernel (P >.05). Conclusion When using increased noise CT kernel for PET/CT reconstruction, It tends to change both SUVmax and SD in ROI(region of interest), Due to the increase the CT kernel number, Sharp noise increased in ROI. so SUVmax and SD were highly measured, but there was no statistically significant difference. Therefore Using CT kernel of low variation of SD occur less variation of SUV.
Kim, Se-Min;Kang, Kyung-Soo;Kong, Sung-Jae;Yoo, Hye-Mi;Roh, Chung-Wook
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.22
no.4
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pp.277-284
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2017
For passive power factor correction, the valley fill circuit approach is attractive for low power applications because of low cost, high efficiency, and simple circuit design. However, to vouch for the product quality, two dc-link capacitors in the valley fill circuit should be selected to withstand the peak rectified ac input voltage. The common mode (CM) and differential mode (DM) choke should be used to suppress the electromagnetic interference (EMI) noise, thereby resulting in large size volume product. This paper presents the practical design and implementation of a valley fill flyback converter with reduced dc link capacitors and EMI magnetic volumes. By using the proposed over voltage protection circuit, dc-link capacitors in the valley fill circuit can be selected to withstand half the peak rectified ac input voltage, and the proposed CM/DM choke can be successfully adopted. The proposed circuit effectiveness is shown by simulation and experimentally verified by a 78W prototype.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.4
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pp.948-958
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2010
Human body signals collected by the MRI system are very weak, such that they may be easily affected by either external noise or system instability while being imaged. Therefore, this paper analyzes the nonuniformity caused by a design of the RF receiving coil in a low-magnetic-field MRI system, and proposes an efficient method to improve the image uniformity. In this paper, a method for acquiring 3D bias volume data by using phantom data among various methods for correcting such nonuniformity in MRI image is proposed, such that it is possible to correct various-sized images. It is shown by simulations that images obtained by various imaging methods can be effectively corrected using single bias data.
Three dimensional modeling for seafloor topography is essential to monitoring displacements in underwater structures as well as all sorts of disasters along the shore. MBES is a system that is capable of high-density water depth measurement for seafloor topography and is in broad uses for gathering 3D data and detecting displacements. MBES data, however, contain random errors that take place in the equipment offset and surveying process and require systematic researches on the correction of wrong depth measurements. Thus this study set out to propose a post-processing technique to eliminate an array of random errors taking place after equipment offset correction and basic noise correction in the MBES system and analyze its applicability to seafloor topography modeling by applying it to the subject area.
Radiation detection at high count rate suffers from pulse pile-up, where the counting data and energy information of the system are affected by the overlapping of the system output pulses. There exist various pile-up correction strategies to recover the true information of the pulses, among which pulse-tail extrapolation is a well-known method focused on in this study. Present work aims to use a mono-exponential model for extrapolating the pileup-distorted trailing edge of a pulse, to provide a reference line for calculating the true amplitude of its subsequent overlapping pulse. To this goal, the auto-regression on linear operations (ARLO) method is examined and compared with two integration-based methods (the Foss and the Matheson methods), as well as the non-linear least squares (NLS) method. Despite a higher sensitivity to noise, the ARLO method was able to provide a simple, non-iterative solution with a performance over 400 times faster than the NLS algorithm, according to the analysis of a high count rate set of experimental pulses from a NaI(Tl) detection system. Foss and Matheson methods also provided solutions reasonably faster than NLS (but not surpassing ARLO), performing exactly the same as each other with results very close to NLS, benefiting from their non-iterative nature.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.28
no.11
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pp.1198-1206
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2006
We have carried out highway traffic noise prediction and measurement for 10 sites with representative road shapes and structures. A road traffic noise prediction model(NIER('99)) has been developed for environmental impact assessment in Korea. With the fitted regression analysis, the distribution ratio($R^2$) and Pearson correction coefficient(r) was 92.4% and 0.96 in $1^{st}$ floor, 38.7% and 0.66 in $3^{rd}$ floor, 42% and 0.65 in $5^{th}$ floor, 7.5% and 0.27 in $7^{th}$ floor, 28.4% and 0.53 in 10th floor, 35.6% and 0.60 in $13^{th}$ floor, 52.7% and 0.73 in $15^{th}$ floor, respectively. The measured values of the noise level except the 1st floor did not show a good agreement with the predicted noise level in the NIER('99) formula. Also, the NIER('99) formula demonstrated that the measured values weren't reasonably close to the predicted values, indicating the validity and adequacy of the predicted models with the fitted vs residual analysis in the 95% of confidence interval and 95% of predict interval. Using the equal variation on the basis of the residual vs fitted value, there was the significant difference for variation between $3^{rd}$ floor and $15^{th}$ floor except $1^{st}$ floor. The results suggested that the NIER('99) model obtained by the results according to the apartment floor must be improved and developed on the road traffic noise.
This article evaluates the accuracy of noise measurements for 37 noise measurement applications for iPhone 4 and iPhone 3Gs. Noise levels were measured using simultaneously a precision sound level meter and iPhones installed noise measurement applications at the levels of 70 dB, 80 dB and 90 dB at 1,000 Hz. Measurement errors were estimated by subtracting two measurements between iPhone and sound level meter. It was found that measurement errors of 34 applications(89.2%) were greater than ${\pm}2$ dB which is the maximum allowable error range for the Type II sound level meter. It was only 4 applications that measurement errors lie within ${\pm}2$ dB error range. There was no significant differences among measurements with four iPhone 4s. However, there were significant differences between the measurements with iPhone 4 and iPhone 3Gs using the same application. It was due to the different hardware specifications such as microphone. Therefore, noise measurement applications, for example, which has to utilize hardware of the smartphone, should be programmed to identify hardware specifications and to adopt appropriate correction factors upon hardware specifications. In conclusion, it is necessary to check accuracy and validity before using the noise measurement applications for iPhones. Also, it was suggested that it should develop an evaluation guideline or protocol on accuracy testing for the measurement applications using a smartphone.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.7
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pp.611-617
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2004
This paper presents a simple method of rotational motion estimation and correction for roll axis stabilization of an image. The scheme first computes the rotation center by taking least squares of selected local velocity vectors, and the rotational angle is found from special subset of motion vectors. Roll motion correction is then performed by the nearest neighbor interpolation technique. To show the effectiveness of our approach, the synthetic and real images are evaluated, resulting in better performance than the previous ones.
This paper presents a simple approach on the rotational motion estimation and correction for the roll stabilization of the sight system. The algorithm first computes the rotational center from the selected local velocity vectors of related pixels by least square methods. And then, rotational angle is found from the special subset of the motion vector. Finally, motion correction is performed by the nearest neighbor interpolation technique. In order to show the performance of the algorithm, the evaluation for the synthetic and real image was performed. The test results show good performance compared with previous approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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