This paper presents a novel method for real-time malfunction detection of plasma etching process using EPD signal traces. First, many reference EPD signal traces are collected using monochromator and data acquisition system in normal etching processes. Critical points are defined by applying differentiation and zero-crossing method to the collected reference signal traces. Critical parameters such as intensity, slope, time, peak, overshoot, etc., determined by critical points, and frame attributes transformed signal-to symbol of reference signal traces are saved. Also, UCL(Upper Control Limit) and LCL(Lower Control Limit) are obtained by mean and standard deviation of critical parameters. Then, test EPD signal traces are collected in the actual processes, and frame attributes and critical parameters are obtained using the above mentioned method. Process malfunctions are detected in real-time by applying SPC(Statistical Process Control) method to critical parameters. the Real-time malfunction detection method presented in this paper was applied to actual processes and the results indicated that it was proved to be able to supplement disadvantages of existing quality control check inspecting or testing random-selected devices and detect process malfunctions correctly in real-time.
Rapid, real-time detection of pathogenic microorganisms is an emerging and quickly evolving field of research, especially with regard to microorganisms that pose a major threat to public health. Herein, a new method that uses bioimpedance and solid culture medium for the real-time detection of microorganisms is introduced. We fabricated a new impedimetric biosensor by integrating solid media and two plane electrodes attached on two facing sides of an acryl well. During bioelectrical impedance analysis, the solid medium showed the characteristics of a homogenous conductive material. In a real-time impedance measurement, our solid-medium biosensor could monitor bacterial growth in situ with a detection time of ${\sim}4$ hrs. Our data indicate that the solid-medium biosensor is useful for detecting airborne microorganisms, thereby providing a new analytical tool for impedance microbiology.
Cracks are an important distress of concrete bridges, and may reduce the life and safety of bridges. However, the traditional manual crack detection means highly depend on the experience of inspectors. Furthermore, it is time-consuming, expensive, and often unsafe when inaccessible position of bridge is to be assessed, such as viaduct pier. To solve this question, the real-time automatic crack detecting system with unmanned aerial vehicle (UAV) become a choice. This paper designs a new automatic detection system based on real-time comprehensive image processing for bridge crack. It has small size, light weight, low power consumption and can be carried on a small UAV for real-time data acquisition and processing. The real-time comprehensive image processing algorithm used in this detection system combines the advantage of connected domain area, shape extremum, morphology and support vector data description (SVDD). The performance and validity of the proposed algorithm and system are verified. Compared with other detection method, the proposed system can effectively detect cracks with high detection accuracy and high speed. The designed system in this paper is suitable for practical engineering applications.
Chatter Vibration is an unwanted phenomenon in metal cutting and it always affects surface finish, tool life, machine life and the productivity of machining process. The real-time detection of the chatter vibration is is necessarily required to automation system. In this study, we constructed the multi-sensing system using Tool Dynamometer, Accelermeter and AE sensor. Especially, Acoustic Emission(AE) generated during turning was investigated the possibility for real-time detection of chatter vibration. Turning experiments were performed using carbide insert tip under realistic cutting conditions and tapered workpiece of SM45C. Consquently, the real-time detection using multi-sensing system can be used for Inprocess monitoring of chatter vibration.
Mycoplasma is well recognized as one of the most prevalent and serious microbial contaminants of biologic manufacturing processes. Conventional methods for mycoplasma testing, direct culture method and indirect indicator cell culture method, are lengthy, costly and less sensitive to noncultivable species. In this report, we describe a new TaqMan probe-based real-time PCR method for rapid and quantitative detection of mycoplasma contamination during manufacture of biologics. Universal mycoplasma primers were used for mycoplasma PCR and mycoplasma DNA was quantified by use of a specific TaqMan probe. Specificity, sensitivity, and robustness of the real-time PCR method was validated according to the European Pharmacopoeia. The validation results met required criteria to justify its use as a replacement for the culture method. The established real-time PCR assay was successfully applied to the detection of mycoplasma from human keratinocyte and mesenchymal stem cell as well as Vero cell lines artificially infected with mycoplasma. The overall results indicated that this rapid, specific, sensitive, and robust assay can be reliably used for quantitative detection of mycoplasma contamination during manufacture of biologics.
Salmonella는 전세계적으로 식중독을 유발하는 주요 원인 균으로서, 식중독을 유발하는 Salmonella를 신속하게 검출하는 방법은 식품 안전을 위한 중요한 도구이다. Real-time PCR은 식중독균을 검출하기 위한 신속검사법으로 널리 사용되어 왔다. 최근에는 NBS LabChip real-time PCR이라는 새로운 시스템이 칩타입으로 조작이 간편하며 초고속의 real-time PCR 시스템이라는 보고가 있었다. 본 연구에서는 살모넬라의 신속한 검출을 위하여 NBS LabChip real-time PCR에 기반하여 real-time PCR 반응 시간이 20분 이내인 검출법을 확인하고자 하였다. 프라이머와 프로브 설계를 위해 두 개의 타겟 유전자(invA, stn)가 선택되었으며, 특이도와 민감도(검출한계)를 평가함으로 개발된 검출법을 검증하고자 하였다. 본 연구에서는 특이도 검증을 위해 Salmonella 균주 42주와 Non-Salmonella 균주 21주를 포함하였으며, 본 방법으로 Salmonella 42주에 대해서만 정확하게 검출이 가능하였다. 검출한계는 살모넬라 genome DNA 기준으로 $10^1copies/{\mu}L$으며, 소시지에서는 4시간 증균 이후 접종균수로서 $10^1CFU/g$에서 $10^2CFU/g$까지 검출이 가능하였다. 본 연구에서 개발된 검출법은 신속한 식중독 원인조사에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권4호
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pp.76-85
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2019
We introduce a vision-based object detection method for real-time video surveillance system in low-end edge computing environments. Recently, the accuracy of object detection has been improved due to the performance of approaches based on deep learning algorithm such as Region Convolutional Neural Network(R-CNN) which has two stage for inferencing. On the other hand, one stage detection algorithms such as single-shot detection (SSD) and you only look once (YOLO) have been developed at the expense of some accuracy and can be used for real-time systems. However, high-performance hardware such as General-Purpose computing on Graphics Processing Unit(GPGPU) is required to still achieve excellent object detection performance and speed. To address hardware requirement that is burdensome to low-end edge computing environments, We propose sub-frame analysis method for the object detection. In specific, We divide a whole image frame into smaller ones then inference them on Convolutional Neural Network (CNN) based image detection network, which is much faster than conventional network designed forfull frame image. We reduced its computationalrequirementsignificantly without losing throughput and object detection accuracy with the proposed method.
Any system has the possibility of an error occurrence. Even if trivial errors were occurred, the original system would be fatally affected by the occurring errors. Accordingly, the error detection must be demanded. In this paper, we developed a real-time error detection system would be able to apply to an electronic Jacquard system. A Jacquard is a machine, which controls warps while weaving textiles, for manufacturing patterned cloth. There are two types of mechanical and electronic Jacquard. An electronic Jacquard is better than a mechanical Jacquard in view of the productivity and realizability for weaving various cloths. Recent weaving industry is growing up increasingly due to the electronic Jacquard. But, the problem of wrong weaving from error data exists in the electronic Jacquard. In this research, a real-time error detection system for an electronic Jacquard is developed for detecting errors in an electronic Jacquard in real-time. The real-time system is constructed using PC-based embedded system architecture. The system detects the occurring errors in real-time by storing 1344 data transferred in serial from an electronic Jacquard into memory, and then by comparing synchronously 1344 data stored into memory with 1344 data in a design file before the next data would be transferred to the Jacquard for weaving. The information of detected errors are monitored to the screen and stored into a file in real-time as the outputs of the system. In this research, we solve the problem of wrong weaving through checking the weaving data and detecting the occurred errors of an electronic Jacquard in real-time.
Assay for the detection and quantification of porcine circovirus type 2 (PCV 2) with the real-time PCR were developed. TaqMan probe real-time using a set of primer/probe was developed for detection of PCV 2. In this study we applied real-time PCR assay to 320 samples, collected from pig farms. In 151 of 320 samples, PCV 2 DNA was detected by conventional PCR assay. All samples positive for PCV 2 DNA in conventional PCR assay were also positive in Real-time PCR assay, but 69 of 169 samples that tested negative for PCV 2 DNA in conventional assay were tested positive in TaqMan probe real-time PCR assay. The test of TaqMan probe real-time PCR resulted in detection and quantification limits of 101 copies per sample. TaqMan probe real-time PCR assay increased the number of samples in which PCV 2 was detected by 21%. TaqMan probe real-time PCR assay is very efficient method in contrast to the conventinal PCR, becoming increasingly important method for gene analysis.
The system for the real time face detection is described in this paper. For face verification, support vector machine (SVM) was utilized. Although SVM performs quit well, SVM has a drawback that the computational cost is high because all pixels in a mask are used as an input feature vector of SVM. To resolve this drawback, a method to reduce the dimension of feature vectors using the integer DCT was proposed. Also for the real time face detection applications, low-complexity methods for face candidate detection in a gray image were used. As a result, the accurate face detection was performed in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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