The existing fruit sorter has the method of tilting tray and extracting fruits by the action of solenoid or springs. In peaches, the most sort processing is supported by man because the sorter make fatal damage to peaches. In order to sustain commodity and quality of peach non-destructive, non-contact and real time based sorter was needed. This study was performed to develop peach sorter using near-infrared spectroscopy in real time and nondestructively. The prototype was developed to decrease internal and external damage of peach caused by the sorter, which had a way of extracting tray with it. To decrease positioning error of measuring sugar contents in peaches, fiber optic with two direction diverged was developed and attached to the prototype. The program for sorting and operating the prototype was developed using visual basic 6.0 language to measure several quality index such as chlorophyll, some defect, sugar contents. The all sorting result was saved to return farmers for being index of good quality production. Using the prototype, program and MLR(multiple linear regression) model, it was possible to estimate sugar content of peaches with the determination coefficient of 0.71 and SEC of 0.42bx using 16 wavelengths. The developed MLR model had determination coefficient of 0.69, and SEP of 0.49bx, it was better result than single point measurement of 1999's. The peach sweetness grading system based on NIR reflectance method, which consists of photodiode-array sensor, quartz-halogen lamp and fiber optic diverged two bundles for transmitting the light and detecting the reflected light, was developed and evaluated. It was possible to predict the soluble solid contents of peaches in real time and nondestructively using the system which had the accuracy of 91 percentage and the capacity of 7,200 peaches per an hour for grading 2 classes by sugar contents. Draining is one of important factors for production peaches having good qualities. The reason why one farm's product belows others could be estimated for bad draining, over-much nitrogen fertilizer, soil characteristics, etc. After this, the report saved by the peach grading system will have to be good materials to farmers for production high quality peaches. They could share the result or compare with others and diagnose their cultural practice.
선별은 청과물을 포장하기 이전에 크기, 중량, 색깔등 정해진 규격에 따라 고르는 과정을 말하고, 크게 인력선별과 기계선별, 개별선별과 공동선별로 구분한다. 국내의 경우 아직까지도 수확된 청과물은 농가단위로 개별선별하고 있으며, 중량식 선별기를 이용하여 등급선별 한 후 15kg, 10kg 상자에 포장하는 것이 가장 일반적이다. 근래에 청과물의 부가가치를 높이기 위해서 중량에 색깔을 선별할 수 있는 기능을 추가한 기계시스템이 개발되어 산업화된 바 있다(최 등, 1997). 또한 근적외선 분광분석법을 이용하여 과일의 당도를 비파괴적으로 측정 선별할 수 있는 시스템이 개발 실용화 단계에 있다(이 등, 1998). (중략)
Factory-style plant production system aims to produce the standardized horticultural products with high quality and cleanness. In Korea, researches for year-round leaf vegetables production system are in progress and the most of them are focused on environment control. Automating technologies for harvesting, transporting and grading need to be developed. A lettuce harvesting system applicable to the plant factory was studied. It was composed of an articulated robot with a cutter and a gripper, lettuce feeding conveyor and air blower. Success rate of the developed system was 94.7 %. The system carried out harvesting a lettuce smoothly and the harvesting time was about 6 seconds per lettuce. The results showed a feasibility of robotic lettuce harvesting.
The purpose of this research was to develop an automatic design with dialogue function in computer for pants pattern making. AutoCAD including AutoLISP was the programable software package, so AutoCAD were used basically for this research. The conclusions were like these; 1. Dialogue functions of computer allowed the designer to choose emotional elements. 2. The coordinate points needed in drafting for women's pants pattern making were suggest-ed by numerical fomula. So, if the input data of body sizes needed were used, pants patterns for person were automatically obtained as the output. 3. The several curvature parts were presented by using exponent function and the arc drawing of AutoCAD and the degree of bends were to be selected by choosing the simple parameter of algebraic function and arc AutoCAD command. 4. The program permited pattern manipulation and pattern grading of five standard sizes were presented. Also its flow chart by AutoLISP with dialogue function were presented.
육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취 득하는 과정과 이들로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁의 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함을 추출하여 피혁의 등급을 판정하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도는 퓨리에 스펙트럼이 존재하는 영역의 넓이 및 가로, 세로 비율로서 계산된다. 그리고 결함은 전처리 과정을 거친 영상으로부터 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 히스토그램 분포의 특징에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 특성들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 다른 분야에서의 인간의 시각 검사를 대체 할 수 있으리라 판단된다.
Quantizing and extracting visual features of mushroom(Lentinus edodes L.) are crucial to the sorting and grading automation, the growth state measurement, and the dried performance indexing. A computer image processing system was utilized for the extraction and measurement of visual features of front and back sides of the mushroom. The image processing system is composed of the IBM PC compatible 386DK, ITEX PCVISION Plus frame grabber, B/W CCD camera, VGA color graphic monitor, and image output RGB monitor. In this paper, an automatic thresholding algorithm was developed to yield the segmented binary image representing skin states of the front and back sides. An eight directional Freeman's chain coding was modified to solve the edge disconnectivity by gradually expanding the mask size of 3$\times$3 to 9$\times$9. A real scaled geometric quantity of the object was directly extracted from the 8-directional chain element. The external shape of the mushroom was analyzed and converted to the quantitative feature patterns. Efficient algorithms for the extraction of the selected feature patterns and the recognition of the front and back side were developed. The developed algorithms were coded in a menu driven way using MS_C language Ver.6.0, PC VISION PLUS library fuctions, and VGA graphic functions.
본 연구는 계란 집하장의 선별기에 부착된 파각란 검출기와 혈란 검출기의 정확도를 산란계 주령과 검출기 레벨수준에 따라 검증하여 계란등급판정에서 이용가능성을 제시하고 궁극적으로 유통과정에서 고품질의 계란을 소비자에게 제공하기 위해 실시하였다. 총 36,000개의 계란을 산란계 주령별, 검출기의 레벨별로 축산물품질평가사가 매회 1,000개씩을 무작위 추출하여 선별기를 통과시킨 후, 파각란과 혈란, 그리고 정상란으로 선별된 계란들을 직접 인력 측정하여 정확도를 검사하였다. 주령에 따른 파각란검출기의 결과는 주령이 높은 40주령대 이상의 파각란이 30주령대 보다 유의적으로 높았다(p<0.05). 또한 검출기 레벨이 높아질수록(민감도가 낮아질수록) 파각란 검출율은 떨어졌다. 그러나, 레벨별 차이로 선별한 파각란을 인력으로 확인한 결과 97% 이상의 파각 일치율을 보여 검출기능에 신뢰할 만한 결과를 보였다. 계란 중량별로는 특란, 왕란, 대란 및 중소란의 순서로 파각란 수가 많았다. 동일방법으로 실시한 혈란 검출기의 혈란 출현율은 0.005%로 미미하여 판단근거로는 부족하나, 검출된 계란을 할란하여 인력 측정한 결과 검출기로 선별된 계란은 모두 혈란이어서 100% 일치율을 보였다. 결론적으로 자동 파각란 검출기와 혈란 검출기는 신뢰할 만한 수준이며 계란등급판정에 이용할 수 있으리라 생각된다. 또한 현재 계란등급판정에서 파각율 허용범위는 1등급이 9%이하임을 감안할 때, 만일 파각란 검출기 4레벨을 통과한 계란이라면 소비자에게 도달할 때 파각란이 5.5% 이내로 관리되게 되어 보다 좋은 품질의 계란을 소비자에게 제공할 수 있다고 판단된다.
The purpose of this study was to utilize of apparel CAD System by the classification of the basic pattern block in pattern making process. Gerber AM-300 CAD System was used for this study. The results form this study were as follows; 1. New shirts block were developed. 2. The sensory test was applied to evaluate the new shirts block for women by comparing it with Japanese Bunka shirts blouse pattern making method. According to a statistical analysis of the result of the 20 items on the questionnaire, the 19 items showed significant difference(${\alpha}{\leq}0.01$)between the two, with the new shirts block having higher scores. 3. A basic pattern block was selected by the design sketch. 4. P/D/S were enabled to be constructed directly from a block pattern. The drawing, deletion. duplication, and movement of all points and lines in the pattern might be made freely, and the split, pivot, and movement of the pattern, and the attachment of two patterns were possible. 5. Automatic grading of finished pattern have been developed by creation and modification of grading rules of block pattern.
Huynh, Cong Phuoc;Mustapha, Samir;Runcie, Peter;Porikli, Fatih
Structural Monitoring and Maintenance
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제2권3호
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pp.181-197
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2015
Assessing the condition of paint on civil structures is an important but challenging and costly task, in particular when it comes to large and complex structures. Current practices of visual inspection are labour-intensive and time-consuming to perform. In addition, this task usually relies on the experience and subjective judgment of individual inspectors. In this study, hyperspectral imaging and classification techniques are proposed as a method to objectively assess the state of the paint on a civil or other structure. The ultimate objective of the work is to develop a technology that can provide precise and automatic grading of paint condition and assessment of degradation due to age or environmental factors. Towards this goal, we acquired hyperspectral images of steel surfaces located at long (mid-range) and short distances on the Sydney Harbour Bridge with an Acousto-Optics Tunable filter (AOTF) hyperspectral camera (consisting of 21 bands in the visible spectrum). We trained a multi-class Support Vector Machines (SVM) classifier to automatically assess the grading of the paint from hyperspectral signatures. Our results demonstrate that the classifier generates highly accurate assessment of the paint condition in comparison to the judgement of human experts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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