This paper presents the control problem for the motion of sphere with robot manipulator. The robot manipulator is controlled to regulate the angle of plate for the sphere to track given trajectories on the plate. The center position of the sphere is measured with machine vision system and the advanced algorithm for center detection is proposed in which the change of shape is considered to solve the problem of image distortion. To cope with the variation of plate material and the structure of sphere (size, mass, etc.), sliding mode control, which has robustness to model uncertainty, is applied to the control of robot manipulator.
In this paper, a new approach to detect surface cracks from a noisy thermal image in the infrared thermography is presented using an holomorphic characteristic of temperature field in a thin plate under steady-state thermal condition. The holomorphic function for 2-D heat flow field in the plate was derived from Cauchy Riemann conditions to define a contour integral that varies according to the existence and strength of a singularity in the domain of integration. The contour integral at each point of thermal image eliminated the temperature variation due to heat conduction and suppressed the noise, so that its image emphasized and highlighted the singularity such as crack. This feature of holomorphic function was also investigated numerically using a simple thermal field in the thin plate satisfying the Laplace equation. The simulation results showed that the integral image selected and detected the crack embedded artificially in the plate very well in a noisy environment.
In this paper, to overcome the failure of binarization for the characters suffered from low contrast and non-uniform illumination in license plate character recognition system, we improved the binarization method by combining local thresholding with global thresholding and edge detection. Firstly, apply the local thresholding method to locate the characters in the license plate image and then get the threshold value for the character based on edge detector. This method solves the problem of local low contrast and non-uniform illumination. Finally, back-propagation Neural Network is selected as a powerful tool to perform the recognition process. The results of the experiments i1lustrate that the proposed binarization method works well and the selected classifier saves the processing time. Besides, the character recognition system performed better recognition accuracy 95.7%, and the recognition speed is controlled within 0.3 seconds.
In this paper, a fused illumination mechanism for detecting surface defects in steel plates was designed by applying the discriminant function that can differentiate the contrast of defects and non-defects. There is low contrast, non-uniformity, and no feature characteristics in steel plate surfaces. The fused illumination mechanism is devised, based on those characteristics. Optimum parameters of the fused illumination mechanism are determined by applying the discriminant function after acquiring the defect image in steel plate surfaces. The performance of the proposed mechanism is verified by experminets.
차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.
A rapid and quantitative real-time PCR was developed to target the invasion A (invA) gene of Salmonella spp. We developed quantitative standard curves based on plasmids containing the invA gene. Based on these curves, we detected Salmonella spp. in artificially contaminated buffered peptone water (BPW) and milk samples. We were able to determine the invA gene copy number per ml of food samples, with the minimum detection limit of $4.1{\times}10^{3}$ copies/ml of BPW and $3.3{\times}10^{3}$ copies/ml of milk. When applied directly to detect and quantify Salmonella spp. in BPW and milk, the present real-time PCR assay was as sensitive as the plate count method; however, copy numbers were one to two logs higher than the colony-forming units obtained by the plate count methods. In the present work, the real-time PCR assay was shown to significantly reduce the total time necessary for the detection of Salmonella spp. in foods and to provide an important model for other foodborne pathogens.
To evaluate which dye is effective in a plate assay for detecting extracellular cellulase activity produced by fungi, four chromogenic dyes including remazol brilliant blue, phenol red, congo red, and tryphan blue, were compared using chromagepic media. For the comparison, 19 fungal species belonging to three phyla, ascomycota, basidiomycota, and zygomycota were inoculated onto yeast nitrogen-based media containing different carbon substrates such as cellulose (carboxylmethyl and avicel types) and cellobiose labeled with each of the four dyes. Overall, the formation of clear zone on agar media resulting from the degradation of the substrates by the enzymes secreted from the test fungi was most apparent with media containing congo red. The detection frequency of cellulase activity was also most high on congo red-supplemented media. The results of this study showed that congo red is better dye than other three dyes in, a plate assay for, fungal enzyme detection.
This paper presents an analytical investigation for a baseline-free imaging of a defect in plate-like structures using the time-reversal of Lamb waves. We first consider the flexural wave (A0 mode) propagation in a plate containing a defect, and reception and time reversal process of the output signal at the receiver. The received output signal is then composed of two parts: a directly propagated wave and a scattered wave from the defect. The time reversal of these waves recovers the original input signal, and produces two additional side bands that contain the time-of-flight information on the defect location. One of the side band signals is then extracted as a pure defect signal. A defect localization image is then constructed from a beamforming technique based on the time-frequency analysis of the side band signal for each transducer pair in a network of sensors. The simulation results show that the proposed scheme enables the accurate, baseline-free detection of a defect, so that experimental studies are needed to verify the proposed method and to be applied to real structure.
전자 빔 조사 민감 물질인 gibbsite(${\gamma}-Al(OH)_3$)의 전자 빔 조사 상전이 연구에서 전자회절 자료의 기록에 대한 imaging plate와 필름의 기록 특성을 실험적으로 비교하였다. Imaging plate는 극단적으로 낮은 전자 강도와 높은 전자 강도를 동시 기록하기에 충분한 선형 dynamic range를 갖기 때문에, 매우 낮은 전자 조사 조건(${\leq}0.1\;e^-/{\mu}m^2$)에서 전자 회절 자료를 기록할 때 필름에 비해 회절 자료의 spatial frequency 범위가 두 배 이상 확장되었다. 심지어 이미 기록 포화된 투과 빔 주위의 신호 정보 레벨을 세분화하는 데에도 훨씬 우수한 분해 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구 결과는 imaging plate가 극단적으로 낮은 전자 강도 기록이 필요한 전자 빔 조사 민감 물질이나 cryo-biological 시편들의 구조 연구 관점에서 가장 적절한 기록 매체임을 나타낸다.
Existing license plate recognition system is used as an optical character recognition method, but a method of using deep learning has been proposed in recent studies because it has problems with image quality and Korean misrecognition. This requires a lot of data collection, but the collection of license plates is not easy to collect due to the problem of the Personal Information Protection Act, and labeling work to designate the location of individual license plates is required, but it also requires a lot of time. Therefore, in this paper, to solve this problem, five types of license plates were created using a virtual Korean license plate generation program according to the notice of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. And the generated license plate is synthesized in the license plate part of collectable vehicle images to construct 10,147 learning data to be used in deep learning. The learning data classifies license plates, Korean, and numbers into individual classes and learn using YOLOv5. Since the proposed method recognizes letters and numbers individually, if the font does not change, it can be recognized even if the license plate standard changes or the number of characters increases. As a result of the experiment, an accuracy of 96.82% was obtained, and it can be applied not only to the learned license plate but also to new types of license plates such as new license plates and eco-friendly license plates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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