To utilize sea tangle single cell detritus (SCD) as food additive, SCD noodle was developed using mixture model. Flour improved, whereas water decreased texture of SCD noodles. Texture of SCD noodle decreased initially and then increased as SCD content increased. Flour and SCD increased, whereas water decreased $L^*$ and $b^*$ values of dried and cooked noodles. Flour decreased $a^*$ values of dried and cooked noodles, while SCD increased $a^*$ value of cooked noodle. Response constraint coefficient showed SCD influence on texture, and $L^*$ and $b^*$ values of dried and cooked noodles was higher than those of flour and water, whereas water influence on $a^*$ value was higher than those of flour and SCD. Texture and color values fitted nonlinear model with interaction terms for flour-water, flour-SCD, and water-SCD. Optimum mixing ratio value of flour : water : SCD was 63.3 : 31.0 : 3.7%. Sensory evaluation value of SCD noodles was lower than those of industrial and electrolyzed SCD noodles.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.9
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pp.1086-1093
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2011
To fabricate the aluminum alloys with good drawability, the textures evolution of the AA5182 sheets due to the change of lid parameter after rolling and subsequent annealing was studied. The measurement of the deformation textures was carried out for the sheets with high reduction ratio and the change of the recrystallization texture was investigated after heat-treatments of the rolled sheets in various I/d parameters. Rolling without lubrication and subsequent annealing led to the formation of favorable rot-$C_{ND}$ {001}<110> and ${\gamma}$-fiber ND//<111> textures in AA5182 sheets. From the results, the ${\gamma}$-fiber ND//<111> component well evolved during rolling at high lid parameter of 6.77. The initial shear deformation texture, especially, ${\gamma}$-fiber ND//<111> was not rotated during heat treatment in holding time of 180~7,200 seconds on AA5182 with I/d parameter of 6.77. Therefore, the AA5182 sheets were fabricated by controlling I/d parameter having well evolved ${\gamma}$-fiber ND//<111> which was advantageous in good drawability of the sheets.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.1145-1150
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2005
The aim of this paper is to investigate the effect of surface texturing on metal surface and to understand the potential of friction reduction through micro-scale dimple to fabricate by photolithography on pin-on-disk test using flat-on-flat contact geometry. It was verify that the friction property with respect to the same pitch has been influence on the size of dimple under lubricated sliding contact. Also, we can recognize from Stribeck curve that the friction property has a connection with the size of dimple. It can explain a relationship between the friction coefficient and a dimensionless parameter for lubrication condition. The friction property has been an effect on the size of surface texture on reduction friction, not only because the density of dimple, but also because the ratio of diameter/pitch. This ratio of approximately 0.5 is recommend under the tested friction condition. It suggested that the ratio of d/p is an important parameter for surface texture design.
Seo, Kwang-Wook;Min, Byung-Ro;Kim, Dong-Woo;Fwa, Yoon-Il;Lee, Min-Young;Lee, Bong-Ki;Lee, Dae-Weon
Journal of Biosystems Engineering
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v.37
no.4
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pp.271-278
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2012
Worldwide trends in animal welfare have resulted in an increased interest in individual management of sows housed in groups within hog barns. Estrus detection has been shown to be one of the greatest determinants of sow productivity. Purpose: We conducted this study to develop a method that can automatically detect the estrus state of a sow by selecting optimal texture parameters from images of a sow's pudendum and by optimizing the number of neurons in the hidden layer of an artificial neural network. Methods: Texture parameters were analyzed according to changes in a sow's pudendum in estrus such as mucus secretion and expansion. Of the texture parameters, eight gray level co-occurrence matrix (GLCM) parameters were used for image analysis. The image states were classified into ten grades for each GLCM parameter, and an artificial neural network was formed using the values for each grade as inputs to discriminate the estrus state of sows. The number of hidden layer neurons in the artificial neural network is an important parameter in neural network design. Therefore, we determined the optimal number of hidden layer units using a trial and error method while increasing the number of neurons. Results: Fifteen hidden layers were determined to be optimal for use in the artificial neural network designed in this study. Thirty images of 10 sows were used for learning, and then 30 different images of 10 sows were used for verification. Conclusions: For learning, the back propagation neural network (BPN) algorithm was used to successful estimate six texture parameters (homogeneity, angular second moment, energy, maximum probability, entropy, and GLCM correlation). Based on the verification results, homogeneity was determined to be the most important texture parameter, and resulted in an estrus detection rate of 70%.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1996.03a
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pp.24-29
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1996
The seniconductor, which is precision product, requires many inspection processes. The surface conditions of the semiconductor chip effect on the functions of the semiconductors. The defects of the chip surface is crack or void. Because general inspection method requires many inspection processes, the inspection system which searches immediately and preciselythe defects of the semiconductor chip surface. We propose the inspection method by using the computer vision system. This study presents an image processing algorithm for inspecting the surface defects(crack, void)of the semiconductor test samples. The proposed image processing algorithm aims to reduce inspection time, and to analyze those experienced operator. This paper regards the chip surface as random texture, and deals with the image modeling of randon texture image for searching the surface defects. For texture modeling, we consider the relation of a pixel and neighborhood pixels as noncasul model and extract the statistical characteristics from the radom texture field by using the 2D AR model(Aut oregressive). This paper regards on image as the output of linear system, and considers the fidelity or intelligibility criteria for measuring the quality of an image or the performance of the processing techinque. This study utilizes the variance of prediction error which is computed by substituting the gary level of pixel of another texture field into the two dimensional AR(autoregressive model)model fitted to the texture field, estimate the parameter us-ing the PAA(parameter adaptation algorithm) and design the defect detection filter. Later, we next try to study the defect detection search algorithm.
This study aimed to examine variations in the texture profile analysis (TPA) of cooked rice in relation to the instrumental parameter conditions. The TPA of four types of ready-to-eat, white rice products was conducted in two levels of compression ratio (30 and 70%) and cross-head speed (0.5 and 1.0 mm/s). The properties of the four rice products significantly or non-significantly differed, depending on the instrumental parameter condition. Agglomerative hierarchical clustering, based on the five TPA properties such as hardness, adhesiveness, cohesiveness, chewiness, and springiness, revealed that clustering of the four rice products varied with the instrumental parameter condition. Additionally, the ratio of adhesiveness to hardness, an index of rice texture quality, showed a variation depending on the two instrumental parameter conditions. In conclusion, our findings demonstrate that the texture profile, texture-based sample clustering, and the ratio of adhesiveness to hardness vary with the compression ratio and cross-head speed in the TPA.
The aim of this paper is to investigate the effect of surface texturing on reduction friction and to understand the potential of friction reduction through micro-scale dimple to fabricate by photolithography on pin-on-disk test using flat-on-flat contact geometry. It was verify that the friction property with respect to the same pitch has been influence on the size of dimple under lubricated sliding contact. Also, we can recognize from Stribeck curve that the friction property has a connection with the size of dimple. It can explain a relationship between the friction coefficient and a dimensionless parameter for lubrication condition. The friction property has been an effect on the size of surface texture on reduction friction, not only because the density of dimple, but also because the ratio of diameter/pitch. This ratio of approximately 0.5 recommend under the tested friction condition. It suggested that the ratio of d/p is an important parameter for surface texture design.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.217-222
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2004
The aim of this paper is to investigate the effect of micro-dimple size on reduction friction and to understand the potential of friction reduction through micro-scale dimple to fabricate by photolithography on pin-on-disk test using flat-on-flat contact geometry. It was verify that the friction property with respect to the same pitch has been influence on the size of dimple under lubricated sliding contact. Also, we can recognize from Stribeck curve that the friction property has a connection with the size of dimple. It can explain a relationship between the friction coefficient and a dimensionless parameter for lubrication condition. The friction property has been an effect on the size of surface texture on reduction friction, not only because the density of dimple, but also because the ratio of diameter/pitch. This ratio of approximately 0.5 is recommend under the tested friction condition. It suggested that the ratio of d/p is an important parameter for surface texture design.
We tested the ability of two-dimensional echocardiograms of complete heart cycle in closed-chest human to discriminate between normal and infarcted myocardium using fixed window, Inter- and Intra-frame analysis. The results show that statistical parameter, MEAN, second order gray level statistics parameter, ASM and proposed parameter, HGE, I.T, can quantitatively distinguish between normal and Infarcted regions. The manner in which these parameters vary over the cardiac cycle is also a good indicator of the state of myocardium. The infarcted areas yield regions of higher Intensity throughout the cardiac cycle. Whereas, normal tissue demonstrates greater variability throughout the cardiac cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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