• 전기학회논문지
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• 제58권5호
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• pp.1025-1034
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• 2009

In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1819-1820
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• 2008

Steel slabs are marked with slab management numbers (SMNs). To increase efficiency, automated identification of SMNs from digital images is desirable. Automatic extraction of SMNs is a prerequisite for automatic character segmentation and recognition. The images include complex background, and the position of the text region of the slabs is variable. This paper describes an pre-processing algorithm for detection of slab information using robust feature points extraction. Using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) algorithm, we can reduce the search region for extraction of SMNs from the slab image.

• 암석학회지
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• 제25권3호
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• pp.261-281
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• 2016

제주도 현무암에 포획된 맨틀 페리도타이트에 대한 암석학적/지화학적 연구는 한반도 상부맨틀 암석권 진화에 대한 우리의 지식을 한층 높이고 있다. 제주도의 페리도타이트 포획암은 대부분 첨정석 레졸라이트이며, 그 외 하즈버가이트와 휘석암으로 이루어져 있다. 제주도 페리도타이트 포획암은 부분용융, 재결정변형작용, 교대작용을 경험한 후 맨틀에 남아있던 잔류맨틀물질임을 나타낸다. 이 포획암은 맨틀웨지 환경에 있었던 암석으로 분별부분용융에 의해 일차적으로 결핍과정을 겪었으며, 소규모의 전단대내 특정한 편압에서 소량의 반상쇄성-압쇄조직이 형성되는 재결정작용도 경험했다. 그 이후 페리도타이트는 섭입하는 슬랩 기원의 $SiO_2$, K, $H_2O$, LREE에 포화된 유체(혹은 용융체)에 의해 다양하게 교대/부화되었다. 슬랩 기원의 이 유체는감람석과 반응하여 사방휘석과 금운모를 이차적으로 형성하였다. 교대작용은 제4기 제주도 마그마 시스템보다 충분히 앞선 사건이었으며, 모마그마와는 성인적으로 관련이 없다. 이러한 교대작용에도 불구하고 제주도 상부맨틀 암석권은 비교적 높은 온도와 교대작용 이후에 주어진 충분한 시간에 의해 지화학적으로 완전한 평형상태에 도달하였다. 그 이후에 동해가 열리고 동아시아 암석권은 확장되어지면서 원시 제주암석권도 맨틀웨지 환경에서 판내부환경으로 변환되어진다. 제4기 판내부환경에서 제주도가 형성되면서 이때 상승하는 알칼리 현무암에 포획된 맨틀 페리도타이트가 지표면에 운반되어졌다. 제주 상부맨틀 암석권에서 일어난 이런 종류의 물질순환은 대륙지각하부 암석권맨틀의 진화에 상당히 중요한 역할을 했었을 것이며, 동아시아 아래 상부맨틀 암석권에 EM I, EM II와 같은 부화된 영역을 형성하는데 기여했을 수도 있다.