Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.11
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pp.1445-1454
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1995
In this study, we have developed a prototype of the automatic defects detection system for capsule inspection using the computer vision techniques. The subjects for inspection are empty hard capsules of various sizes which are made of gelatine. To inspect both sides of a capsule, 2-stage recognition is performed. Features we have used are various lengths of a capsule, area, linearity, symmetricity, head curvature and so on. Decision making is performed based on average value which is computed from 20 good capsules in training and permission bounds in factories. Most of time-consuming process for feature extraction is computed by hardware to meet the inspection speed of more than 20 capsules/sec. The main logic for control and arithmetic computation is implemented using EPLD for the sake of easy change of design and reduction in time for developement. As a result of experiment, defects on size or contour of binary images are detected over 95%. Because of dead zone in imaging system, detection ratio of defects on surface, such as bad joint, chip, speck, etc, is lower than the former case. In this case, detection ratio is 50-85%. Defects such as collet pinch and mashed cap/body seldom appear in binary image, and detection ratio is very low. So we have to process the gray-level image directly in partial region.
In recent, the contactless IC card is widely used in traffic, access control system and so forth. Contactless smart cards use a technology that enables card readers to provide power for transactions and communications without making physical contact with the cards. Usually electromagnetic signal is used for communication between the card and the reader. Contactless card is highly suitable for large quantity of card access and data transaction. And its use becomes a general tendency more and more because of the development of RF technology and improvement of requirement for user convenience. This paper describes the hardware module to process contactless protocol for implementation contactless IC card. And the hardware module consists of specific digital logic circuits that analyze digital signal from analog circuit and then generate data & status signal for CPU, and that convert the data from CPU into digital signal for analog circuit.
A series of high gradient superconducting magnetic separator (HGMS) for kaolin has been developed. It is used for processing kaolin to increase the brightness or whiteness whether it is for paper or ceramic applications. The HGMS system mainly consists of a solenoid magnet with a zero boil-off helium cryostat, a double reciprocating canisters system, and a PLC (Process Logic Controller) fully automatic control system based on SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) system. We have successfully developed CGC-5.5/300 and CGC-5.0/500 HGMS systems in the recent years, and now three sets of them are on-site operation in different customers. This paper will present recent progress of the HGMS system, the results of some experiments on processing kaolin clay used HGMS, and the on-site operation.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.1
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pp.111-118
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2004
In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the solution of the tracking problem for mobile robots. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting the fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our wavelet based FNN is to realize the process of fuzzy reasoning of wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. And our network can automatically identify the fuzzy rules by modifying the connection weights of the networks via the gradient descent scheme. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the tracking performance for mobile robot and compare it with those of the FNN and the WFM.
An, Sang-Seop;No, Byeong-Ok;Yu, Yeong-Gi;Jo, Hyeong-Seok
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.4
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pp.337-343
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1996
In this paper, we investigate the defect detection by making use of pre-made reference image data and classify the defects by using the artificial neural network. The approach is composed of three main parts. The first step consists of a proper generation of two reference image data by using a low level morphological technique. The second step proceeds by performing three times logical bit operations between two ready-made reference images and just captured image to be tested. This results in defects image only. In the third step, by extracting four features from each detected defect, followed by assigning them into the input nodes of an already trained artificial neural network we can obtain a defect class corresponding to the features. All of the image data are formed in a bit level for the reduction of data size as well as time saving. Experimental results show that proposed algorithms are found to be effective for flexible defect detection, robust classification, and high speed process by adopting a simple logic operation.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.1
no.1
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pp.95-103
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2001
The purpose of Introducing a combined cycle with gas turbine in power plants is to reduce losses of energy, by effectively using exhaust gases from the gas turbine to produce additional electricity or process. The efficiency of a combined power plant with the gas turbine increases, exceeding 50%, while the efficiency of traditional steam turbine plants is approximately 35% to 40%. Up to the present time, the PID controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain without any experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error procedures. This paper focuses on the neural network tuning of the 2-DOF PID controller with a combined 2-DOF parameter (NN-Tuning 2-DOF PID controller), for optimal control of the Gun-san gas turbine generating plant in Seoul, Korea. In order to attain optimal control, transfer function and operating data from start-up, running, and stop procedures of the Gun-san gas turbine have been acquired and a designed controller has been applied to this system. The results of the NN-Tuning 2-DOF PID are compared with the PID controller and the conventional 2-DOF PID controller tuned by the Ziegler-Nichols method through experimentation. The experimental results of the NN-Tuning 2-DOF PID controller represent a more satisfactory response than those of the previously-mentioned two controllers.
Kim, Sung-Shin;Bae, Hyeon;Jung, Jae-Ryong;Vachtsevanos, George J.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.1
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pp.89-93
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2002
This paper introduces a vision-based on-line fabric inspection methodology of woven textile fabrics. Current procedure for determination of fabric defects in the textile industry is performed by human in the off-line stage. The advantage of the on-line inspection system is not only defect detection and identification, but also 벼ality improvement by a feedback control loop to adjust set-points. The proposed inspection system consists of hardware and software components. The hardware components consist of CCD array cameras, a frame grabber and appropriate illumination. The software routines capitalize upon vertical and horizontal scanning algorithms characteristic of a particular deflect. The signal to noise ratio (SNR) calculation based on the results of the wavelet transform is performed to measure any deflects. The defect declaration is carried out employing SNR and scanning methods. Test results from different types of defect and different style of fabric demonstrate the effectiveness of the proposed inspection system.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2012.05a
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pp.436-442
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2012
In the process of liquid rocket engine design, obtaining method of the dynamic characteristics of engine should be emphasized typically to determine the control logic and algorithms of the throttle valves in the propellant feed pipeline. However, determining the dynamic characteristics of an engine through the autonomous test is very hard and laborious, so that the numerical approach is prevailing. In this study, using the previously developed dynamic analysis model of the engine around the steady state, we introduced a disturbance to this model, and obtained the dynamic response in the time domain. And by applying the well-known Levy method to this temporal response, we could deduce the transfer function of that system that can give us various information of engine and can be manipulated to design the control system.
Advanced reactor designs often feature longer operating cycles between refueling and new concepts of operation beyond traditional baseload electricity production. Owing to this increased complexity, traditional proportional-integral control may not be sufficient across all potential operating regimes. The prototypical advanced reactor (PAR) design features two independent reactor modules, each connected to a single dedicated steam generator that feeds a common balance of plant for electricity generation and process heat applications. In the current research, the PAR is expected to operate in a load-following manner to produce electricity to meet grid demand over a 24-hour period. Over the operational lifetime of the PAR system, primary and intermediate sodium pumps are expected to degrade in performance. The independent operation of the two reactor modules in the PAR may allow the system to continue operating under degraded pump performance by shifting the power production between reactor modules in order to meet overall load demands. This paper proposes a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy logic-based power distribution system. Two T-S fuzzy power distribution controllers have been designed and tested. Simulation shows that the devised T-S fuzzy controllers provide improved performance over traditional controls during daily load-following operation under different levels of pump degradation.
The process of automation and monitoring in industrial control system involves the use of many types of sensors. A programmable logic controller plays an important role in the automation of the different processes in the power plant system. The major control units are boiler for temperature and pressure, turbine for speed of motor, generator for voltage, conveyer belt for fuel. The power plant units are controlled using microcontrollers and PLCs, but FPGA can be the feasible solution. The paper focused on the design and simulation of hardware chip to monitor boiler, turbine, generator and conveyer belt. The hardware chip of the plant is designed in Xilinx Vivado Simulator 17.4 software using VHDL programming. The methodology includes VHDL code design, simulation, verification and testing on Virtex-5 FPGA hardware. The system has four independent buzzers used to indicate the status of the boiler, generator, turbine motor and conveyer belt in on/off conditions respectively. The GSM is used to display corresponding message on the mobile to know the status of the device in on/off condition. The system is very much helpful for the industries working on plant automation with FPGA hardware integration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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