In this paper describe configuration about QCM system for image processing device. It presents that QCM's image processing board video from the camera recognized by the PLC's battery removable exact location coordinates to the robot image processing technology to deliver. In addition, QCM video image processing technology for improved data reliability is described. In this paper define the landmarks of battery for obtaining the location coordinates and verify battery the location coordinates acquisition process from field tests of the QCM/QTPE-BUS Battery Exchange System.
Users' demands on the space are changing in variety. These demands include reasonable space and form, harmonious composition with surroundings and esthetic satisfaction that could be brought by personal tastes and preferences. In addition, models that are introduced from designing process and from various forms tend to lack objective decision making standard. Accordingly it is difficult to find a clear alternative plan and process. In an effort to solve these problems, the objects of this study are; to propose an analysis model of image and space by using image process techniques that are on study in the field of artificial intelligence based on acquisition of digital image and to verify the application possibilities of such analysis model, 'Isovist' on quantitative analysis. The model can be applied with variable analysis model, as digital image process and other analysis model such as 'Isovist' It is possible that further study can complement problems from this study.
In spite of a tendency automatizing manaufacturing processes, since power presses are highly repetitive at high speeds, they have still been using to a large extent in many industries. More often than not, press workers have to make decisions whether work materials are located well or not, they should rearrange them or not, and their bodies would be safe or not. If the decision would be wrong, of course, they cause severe damages to human workers so that many workers haven't been willing to work with them. However, with the help of computer technologies, it would be possible to aid the press workers' decisions, and to allow or prohibit them from inserting their hands between slide rams and dies. Thus, this research was aimed to evaluate and analyze possibilities of applying Image Processing Techniques for prevention of press accidents. Through a series of procedures including Capturing work sites and material, Image Enhancement, Contouring, and Edge Finding, work characteristics were obtained and analyzed. The results showed that there were somewhat differences in image characteristics between accident-induced work scenes and accident-free ones. Consequently, if the image analyses are well carried out in real time, they would give a successful help to human press workers.
Conventional stereo matching techniques are based on the assumption that the features representing an object in left and right images have fixed attribute values. But, in fact, such features may take different values due to the practical stereo image formation and the image acquisition error, and thus the conventional techniques tend to result in the in the incorrect matching of features. In this paper, we propose a stereo matching mathod with a possibilistic view which copes with the possible variability of feature values. As a result, this method decreases the number of incorrect matching features when the values of corresponding features are somewhat large. The effectiveness of the proposed method is shown via computer simulation.
In recent years, the industry and research communities have focused on developing autonomous crack inspection approaches, which mainly include image acquisition and crack detection. In these approaches, mobile devices such as cameras, drones or smartphones are utilized as sensing platforms to acquire structural images, and the deep learning (DL)-based methods are being developed as important crack detection approaches. However, the process of image acquisition and collection is time-consuming, which delays the inspection. Also, the present mobile devices such as smartphones can be not only a sensing platform but also a computing platform that can be embedded with deep neural networks (DNNs) to conduct on-site crack detection. Due to the limited computing resources of mobile devices, the size of the DNNs should be reduced to improve the computational efficiency. In this study, an architecture called pruned crack recognition network (PCR-Net) was developed for the detection of structural cracks. A dataset containing 11000 images was established based on the raw images from bridge inspections. A pruning method was introduced to reduce the size of the base architecture for the optimization of the model size. Comparative studies were conducted with image processing techniques (IPTs) and other DNNs for the evaluation of the performance of the proposed PCR-Net. Furthermore, a modularly designed framework that integrated the PCR-Net was developed to realize a DL-based crack detection application for smartphones. Finally, on-site crack detection experiments were carried out to validate the performance of the developed system of smartphone-based detection of structural cracks.
This paper describes the development of on-line computer vision laboratories to teach the detailed image processing and pattern recognition techniques. The computer vision laboratories include distant image acquisition method, basic image processing and pattern recognition methods, lens and light, and communication. This study introduces a case study that teaches computer vision in distance learning environment. It shows a schematic of a distant loaming workstation and contents of laboratories with image processing examples. The study focus more on the contents of the vision Labs rather than internet application method. The study proposes the ways to improve the on-line computer vision laboratories and includes the further research perspectives
Recently, several ultrasound imaging techniques for tissue characterization have been developed. Among them, ultrasound elastography is regarded as the most promising modality and has been rapidly developed. One of ultrasound elastography techniques is shear modulus imaging. Normal and cancerous tissues show big difference of shear moduli and they have good image contrast. However shear wave elastography requires more complicated hardware and more computations for image reconstruction algorithm. Therefore new efficient techniques are being developed. In this paper, we have developed a very flexible ultrasound system for elastography experiments. The developed system has capabilities to acquire ultrasound RF data of all channels and generate arbitrary ultrasound pulse sequences. It has a huge amount of memories for RF data acquisition and a simple and flexible pulse generator. We have verified the performance of the system showing conventional B-mode images and preliminary results of elastography. The developed system will be used to verify our own reconstruction algorithm and to develop more efficient elastography techniques.
야간도로 노면 밝기는 운전자가 도로 상 장애물을 인지하고 안전하게 운행하는데 있어 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 정량적인 야간도로 시인성을 평가에 필요한 야간 도로 노면 영상정보 수집 및 처리용 모바일 체계를 제시하였다. 야간 도로 노면에서 수집되는 영상정보를 효율적으로 변환하고 야간도로 시인성에 대한 공간적인 분포를 파악할 수 있는 선형자료를 구축하였다. 이를 위해 저전력 컴퓨팅기술, 개방형 영상처리 기술, GPU 기반 가속 기술 및 도큐멘트데이터베이스 기술 등을 적용하였고 RGB영상으로부터 YUV색상체계로 변환하고 밝기에 해당하는 요소만 추출하여 공간정보와 통합하였다. 그 결과 고성능 안드로이드 단말기를 이용하여 도로밝기 자료를 취득하고 제안한 프로토타입으로 야간도로 시인성에 대한 공간적인 평가를 위한 자료 구축의 공간적 분포를 파악할 수 있었다.
Contrast-enhanced MR angiography (CE-MRA) gradually occupies its position as a primary evaluation tool forsteno-occlusive disease of supra-aortic cervical arteries. It has several advantages over time-of-flight (TOF) technique such as shorter imaging time, less saturation effect, and less flow- and motion-related artifacts. Diverse methods of k-space sampling, imaging sequences, and strategies for image acquisitiontiming have been introduced since its early clinical application. Especially, methods of k-space sampling and image acquisition timing are very important to achieve maximal arterial enhancement and suppress venous signal while maintaining large scan coverage and high spatial resolution. In addition, regardless of several advantages over TOF technique, it still has a tendency to overestimate the degree of stenosis in patients with carotid or vertebralartery disease. In this exhibit, we will overview the current techniques of CE-MRA with special attention to methods of k-space sampling and image acquisition timing. We will also discuss diagnostic accuracy of CE-MRA in patients with supra-aortic cervical artery stenosis and artifacts frequently misinterpreted as steno-occlusive lesion on CE-MRA.
Estimation and correction of color temperature of digital images are basis of white balance adjustment after image acquisition stage. White balance is one of the most important image processing techniques for subjective image quality enhancement. Correction of color temperature is applied for white balance adjustment or for changing the mood of a picture. A picture taken under the daylight can be changed to have a mood of sunset or cloudy day, for example. We evaluate color temperature transformation of high dynamic range images in linear and log domain, and we conclude that linear domain transformation shows better results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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