The Acousto-Optic Tunable Filter (AOTF) is a high-speed full-field monochromator which generates two spectrally filtered light beams with ordinary and extraordinary polarization state. Thus, AOTF is widely used to build full-field spectral imaging system or spectral domain interferometer. However, AOTF has a big problem that the angle of diffracted light changes according to the scanning of wavelength, which makes image shift on CCD plane In this paper, we propose an analytic design of prism system to compensate the image shift. The detailed analysis of light paths in a prism and basic experimental results are presented to verify our proposed compensation method. The experimental results agree with simulation results based on suggested prism model and image shift is minimized at optimal condition. Also, it can be extended to compensate the image shift for ordinary and extraordinary polarized light simultaneously.
A study to develop generalized and systematically designed satellite image processing software system on mainframe computer was successfully carried out. Commercially available softwares such as LARSYS were analyzed and modified, and well known satellite data processing algorithms were implemented into comprehensive software. New algorithms were also presented and developed. The contents of developed softwere system may be divided into 8 major sections: menu and user interface, data file management, preprocessing, enhancement in monochrome image, multi-dimension image analysis, scene classification, image display/hardcopy, image handle utility software. Some additional software such as GIS and DBMS will make this software more comprehensive and generalized one for the satellite data processing.
본 논문에서는 저가의 클러스터 컴퓨터 시스템과 저해상도 영상장비들을 이용하여 초대형 해석 데이터를 정밀하게 분석할 수 있는 고해상도 타일 가시화 시스템을 개발하였다. 타일 가시화 하드웨어 구축 시 유의점을 고찰하고, 화면왜곡 현상을 제거할 수 있는 빔프로젝터 위치조절장치를 설계/제작하였다. 타일 가시화 소프트웨어 개발에서 그래픽 사용자 인터페이스와 렌더링을 위해서는 Qt와 OpenGL 라이브러리를 이용하였다. 또한 LAM-MPI 라이브러리를 통해 각각의 클러스터 컴퓨터 노드로부터 얻게 되는 조각적인 화면들을 전체의 한 화면으로 동기화시켜 왜곡 없는 전체 타일 영상을 만들도록 하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.104-108
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2023
This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.
This paper presents design and performance improvement of a new digital tomosynthesis (DTS) system for object-detector synchronous rotation. Firstly, a new DTS system, called OSDR (Object-Detector Synchronous Rotation) is suggested and designed to acquire X-ray digital images. Secondly, the shape distortion of DTS images generated by an image intensifier is modeled. And a new synthesis algorithm, which overcomes the limitations of the existing synthesis algorithm, is suggested to improve the sharpness of the synthesized image. Also an artifact analysis of the DTS system is performed. Thirdly, some performance indices, which evaluate quantitatively performance improvement, are defined. And the experimental verification of the performance improvement is accomplished by the ODSR system newly designed. The advantages of the ODSR system are expressed quantitatively, compared with an existing system.
Machining tool conditions directly affect to quality of product and productivity of manufacturing. Many researches performed for tool condition monitoring in machining process to improve quality and productivity. Conventional methods use characteristics of signal for cutting force, motor current consumption, vibration of machine tools and machining sound. Recently, diameter of machining tool is become smaller for minimizing of mechanical parts. Tool condition monitoring using conventional methods are relatively difficult because micro machining using small diameter tool has low machining load and high cutting speed. These days, the direct monitoring for tool conditions using vision system is performed actively. But, vision system is affected by external conditions such as back ground of image and illumination. In this study, minimizing technology of external conditions using distribution analysis of image data are developed in micro machining using small diameter drill and tap. The image data is gathered from vision system. Several sets of experiment results are performed to verify the characteristics of the proposed machining technology.
최근 건축물과 교량 등 사회기반시설물들의 노후화로 인해 변위센서, 가속도센서 등 첨단 기술을 이용한 구조물 안전관리 기법이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 일반적으로 구조물의 안전관리를 위한 구조 건전성 모니터링 기술은 IT와 계측센서 기반으로 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 많은 비용이 소요된다. 본 논문에서는 기존 계측센서 기반의 구조 건전성 모니터링 시스템에 비해 보다 경제적이고 효과적인 방법으로 구조물의 변위와 고유진동수를 추정하여 손상도를 평가하는 영상 기반의 구조물 동특성 분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 디지털 카메라와 같은 영상장치를 이용하여 구조물의 영상을 촬영하고, 영상처리를 위해 주로 사용되고 있는 정규상호상관기법인 NCC연산을 통해 변위와 고유 진동수를 분석하고, 구조물의 손상전후의 주파수응답비를 비교분석하여 손상도를 판별하여 문제가 발생 시 관리자에게 경보하는 기능을 지원한다. 본 시스템은 기존의 구조물에 부착하거나 고정해서 사용하는 계측 센서에 비해 설치 및 이동이 간편하고, 시스템이 단순하여 경제적이며 활용성이 높은 장점이 있다.
정보화 성장과 함께 인간의 생활도 발전하면서, 정보의 접근이 보다 간편한 시스템들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 한대의 카메라를 사용하여 3차원 신발 모델을 발에 정합하는 시스템을 제안한다. 인체 움직임 분석에서 전신 움직임에 대한 연구가 대부분인 것과 달리, 우리는 발의 움직임을 기반으로 한 새로운 움직임 분석 시스템을 제안한다. 본 논문은 시스템이 구현되는 과정과 결과를 설명한다. 3차원 신발모델을 이미지의 발에 투영하기 위해 발 추적, 투영, 자세 추정 과정으로 구성했다. 이 시스템은 2차원 영상 분석과 3차원 자세추정으로 나눠진다. 먼저 발 추적을 위해 발의 형태학적 특성에 따라 특징점을 찾는 방식을 제안한다. 그리고 별도의 영상 교정 없이 한 대의 카메라로 2차원 좌표와 3차원 좌표의 관계를 설정하는 기하학적 수식을 제안한다. 제안한 방법에 따라 응용 시스템을 구현하고 거리 오차를 측정한 결과 거의 유사한 위치로 정합 되는 것을 확인할 수 있었다.
ATIS(Advanced Traveler Information System)는 교통 상황이나 주행 정보 등을 실시간으로 제공하여 이용자의 편익을 도모하는 시스템이다. ATIS를 위해 영상 이미지를 분석하여 교통정보를 수집 수집하는 방식은 크게 영역에 루프 검지기를 설정하여 측정하는 방식과, 영상 분석을 통해 차량을 검출하고 추적하는 방식으로 나뉜다. 본 연구에서는 차선마다 가상 검지기를 설치하는 방식을 기초로, 영상 분석 방법의 차량 위치 추적 방식을 응용하여 교통정보를 측정하는 시스템을 제안한다. 이때 가상 검지기 방식의 단점을 보완하기 위해 차선마다 다중의 가상 검지선을 설정하여, 검지 영역 내에 여러 대의 차량이 진입하거나 차량의 차선 변경 시에도 효과적으로 교통정보를 추출할 수 있게 하였고, 영상분석 방식의 문제점인 검지영역의 크기 증가에 따른 차량 추출 시간의 증가를 해결하기 위해 검지 영역 내에서 대표 픽셀을 추출하여 교통정보를 측정하였다. CCTV를 이용하여 취득한 영상에 제안하는 시스템을 이용하여 차량의 평균 속도와 차선별 교통량 측정한 결과 실제 교통량대비 평균 92.32%의 차량 검지율를 보였다.
영상처리에 있어서 갑작스러운 신호와 불확실한 시스템의 특징을 정확하게 표현하기 위하여 많은 연구가 수행되어 왔다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 나타낼 수 없으므로 유용하지 않다. 본 논문은 이산 웨이브렛을 이용한 영상해석을 하였다. 이는 웨이브렛 영역에서의 극대치는 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대치만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 더욱이 적은 극대치만을 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하게 되었다. fractal 해석은 예로서 적용되었다. 그리고, 모형 배에서 기름 띠의 가시화 영상이 해석되었다. 극대치 해석으로 fractal 변수를 구하고, 가시화 영상 해석의 실험으로 양호한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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