The ballast or other objects may be located on the rail road by a lump of ice, repairing operation on the track, or the strong gust due to the high speed running of the train. When a train operated in this condition, it causes serious damages to the wheel, train, and structures near the track, or the secondary ballast flying. To remove these objects safely, a ballast blower is suggested which was attached under the train. Firstly, the numerical analyses are investigated to find out the basic flow characteristics of the ballast blower. Next, the performance of the ballast blower is verified by wind tunnel experiments. Through these studies, it is expected that the ballast blower can be applied practically.
An effective do-blurring algorithm is proposed to remove the blur of the even and the odd line images of the interlaced scan type camera. n the object or the camera moves fast while the interlaced scan type digital camera is acquiring images, blur is often created due to the misalignment between two images of even and odd lines. In this paper, the blurred original image is separated into the even and the odd line images of the half size. Two full sized images are generated using interpolation technique based on these two in ages. Again, these images are signed and combined through the processes of feature extraction, matching, sub-pixel matching, outlier removal, and mosaicking. De-blurring simulations about the images of different camera motions have been done.
Reverse osmosis filtration(RO) system and ultrafiltration(UF) system are principally use for domestic home drinking water treatment systems. The object of this study is to make a comparison between two systems in terms of theirs abilities to remove RNA coilphage QB as an indicator of pathogenic enteroviruses. The virus removal ratio of RO system was 99.999%, which was higher than EPA virus treatment guideline(99.99%). In the course of filtration, removal ratios of sediment filter, pre-carbon filter, reverse osmosis membrane and post-carbon filter were 75.000%, 93.208%, 99.997% and 99.999%, repectively. In case of UF system, virus removal ratio was 99.708%. Removal ratios of sediment filter, pre-carbon filter, post-carbon filter and ultrafiltration membration membrane were 71.038%, 91.530%, 98.283% and 99.708%, respecively, in UF steps. Therefore, RO system is more effective than UF system in virus removal.
This paper proposes an improved image segmentation algorithm by the watershed algorithm based on the local adaptive threshold on local minima search and the fixing threshold on label allocation. The previous watershed algorithm generates the problem of over-segmentation. The over-segmentation makes the boundary in the inaccuracy region by occurring around the object. In order to solve those problems we quantize the input color image by the vector quantization, remove noise and find the gradient image. We sorted local minima applying the local adaptive threshold on local minima search of the input color image. The simulation results show that the proposed algorithm controls over-segmentation and makes the fine boundary around segmented region applying the fixing threshold based on sorted local minima on label allocation.
The process of detecting edge in an image is an important component of many Pattern Recognition and Computer Vision applications. In many practical cases, there exist blurred images due to defocussing, movement of an object and so on. In addition, local perturbation noise can be added to the images. We propose the edge detection technique in blurred and noisy image. For this, we use Fuzzy pyramid linking mothod to remove noise and enhance the edge in images. We develop contrast intensifier using the concept of Fuzzy sets as a postprocessing.
This paper proposes an efficient matching algorithm based on ASIFT (Affine Scale-Invariant Feature Transform) which is fully invariant to affine transformation. In our approach, we proposed a method of reducing similar measure matching cost and the number of outliers. First, we combined the Manhattan and Chessboard metrics replacing the Euclidean metric by a linear combination for measuring the similarity of keypoints. These two metrics are simple but really efficient. Using our method the computation time for matching step was saved and also the number of correct matches was increased. By applying an Optimized Random Sampling Algorithm (ORSA), we can remove most of the outlier matches to make the result meaningful. This method was experimented on various combinations of affine transform. The experimental result shows that our method is superior to SIFT and ASIFT.
Corners play an important role in describing object features for pattern recognition and identification. This paper proposed a fast and adaptive corner detector in both coarse and fine scale, followed by the framework of the curvature scale space (CSS). An adaptive curvature threshold and evaluating of angles of corner candidates are added to original CSS to remove round corners and false corners in the detecting process. The efficiency of proposed method is compared to other popular detectors in both accuracy criteria, stability and time consuming. Results illustrate that the proposed method performs extremely surpass in both areas.
It is important to remove fog for accurate object recognition and detection during preprocessing because images taken in foggy adverse weather suffer from poor quality of images due to scattering and absorption of light, resulting in poor performance of various vision-based applications. This paper proposes an end-to-end deep learning-based single image de-fogging method using U-Net architecture. The loss function used in the algorithm is a loss function based on Mahalanobis distance with fog features, which solves the problem of domain shifts, and demonstrates superior performance by comparing qualitative and quantitative numerical evaluations with conventional methods. We also design it to generate fog through the VGG19 loss function and use it as the next training dataset.
In this paper, we propose soft dead pixels detection method by analysing different response at hot and cold images. Abnormal pixels are able to effect detecting a small target. It also makes confusing real target or not cause of changing target size. Almost exist abnormal pixels after image signal processing even if dead pixels are removed by dead pixel compensation are called soft dead pixels. They are showed defect in final image. So removing or compensating dead pixels are very important for detecting object. The key idea of this proposed method, detecting dead pixels, is that most of soft deads have different response characteristics between hot image and cold image. General infrared cameras do NUC to remove FPN. Working 2-reference NUC must be needed getting data, hot & cold images. The way which is proposed dead pixel detection is that we compare response, NUC gain, at each pixel about two different temperature images and find out dead pixels if the pixels exceed threshold about average gain of around pixels.
Park, B.S.;T.G. Song;Lee, J.Y.;D.H. Hong;J.S. Yoon;E.S. Kang
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.45.2-45
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2001
In case that the perfect model following conditions are not satisfied in the system, a perfect model-following controller is difficult to apply to the system. To deal with this problem, in this paper, a robust imperfect stable model-following controller is designed by combining time delay controller and sliding mode controller based on the concept of two degrees of freedom(2-DOF) controller design method. The experimental dynamic modeling of the commercial overhead crane with capacity of two tons is carried out. To remove the noise of the measuring signals from the swing angle measurement device and estimate the state of the swing angles of the transported object at each time instant, realtime tracker is designed using Kalman filter. The performance of the designed robust controller is tested through the commercial overhead. The experimental results show that the designed controller is robust and applicable to real systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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