Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.1
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pp.80-87
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2012
We have developed the ATE(Automatic Test Equipment) system for the performance test of pre-amplifier of thermal imaging devices. The device regenerates the electronic signals of photon detection module which is normally in weak energy, for the image signals processing. Previous ATE system was primarily and actively developed in the field of semiconductor devices quality parts inspection. Recently, it has been studied in the field of performance testing of equipment. In the field of thermal performance test equipment, however, it lacks the study of ATE compared to other areas, which causes the maintenance related to the core of military thermal imaging system maintenance to be limited. In this paper, a new study of ATE in the field of thermal imaging system is done. It is designed to be used universally for the ATE system with different types of circuit card of thermal imaging system by adopting matrix relays. Using the developed ATE measuring the pre-amplifier amplitude, an average amplified amplitude of 2.71Vpp was measured which confirms that it is within the range of theoretical analysis and also verifies the good performance of the developed ATE.
Sidewall angle (SWA) of an absorber stack in extreme ultraviolet lithography mask is considered to be $90^{\circ}$ ideally, however, it is difficult to obtain $90^{\circ}$ SWA because absorber profile is changed by complicated etching process. As the imaging performance of the mask can be varied with this SWA of the absorber stack, more complicated optical proximity correction is required to compensate for the variation of imaging performance. In this study, phase shift mask (PSM) is suggested to reduce the variation of imaging performance due to SWA change by modifying mask material and structure. Variations of imaging performance and lithography process margin depending on SWA were evaluated through aerial image and developed resist simulations to confirm the advantages of PSM over the binary intensity mask (BIM). The results show that the variations of normalized image log slope and critical dimension bias depending on SWA are reduced with PSM compared to BIM. Process margin for exposure dose and focus was also improved with PSM.
Yangliang, Li;Qing, Ye;Lei, Wang;Hao, Zhang;Yunlong, Wu;Xian'an, Dou;Xiaoquan, Sun
Current Optics and Photonics
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v.7
no.1
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pp.1-14
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2023
Wavefront-coding imaging can achieve high-quality imaging along with a wide range of defocus. In this paper, the anti-laser detection and damage performance of wavefront-coding imaging systems using different asymmetric phase masks are studied, through modeling and simulation. Based on FresnelKirchhoff diffraction theory, the laser-propagation model of the wavefront-coding imaging system is established. The model uses defocus distance rather than wave aberration to characterize the degree of defocus of an imaging system. Then, based on a given defocus range, an optimization method based on Fisher information is used to determine the optimal phase-mask parameters. Finally, the anti-laser detection and damage performance of asymmetric phase masks at different defocus distances and propagation distances are simulated and analyzed. When studying the influence of defocus distance, compared to conventional imaging, the maximum single-pixel receiving power and echo-detection receiving power of asymmetric phase masks are reduced by about one and two orders of magnitude respectively. When exploring the influence of propagation distance, the maximum single-pixel receiving power of asymmetric phase masks decreases by about one order of magnitude and remains stable, and the echodetection receiving power gradually decreases with increasing propagation distance, until it approaches zero.
Purpose: Among RF pulses, a sinc pulse is typically used for slice selection due to its frequency-selective feature. When a sinc pulse is implemented in practice, it needs to be apodized to avoid truncation artifacts at the expense of broadening the transition region of the excited-band profile. Here a sinc pulse tailored by a new apodization function is proposed that produces a sharper transition region with well suppression of truncation artifacts in comparison with conventional tailored sinc pulses. A multiband pulse designed using this newly apodized sinc pulse is also suggested inheriting the better performance of the newly apodized sinc pulse. Materials and Methods: A new apodization function is introduced to taper a sinc pulse, playing a role to slightly shift the first zero-crossing of a tailored sinc pulse from the peak of the main lobe and thereby producing a narrower bandwidth as well as a sharper pass-band in the excitation profile. The newly apodized sinc pulse was also utilized to design a multiband pulse which inherits the performance of its constituent. Performances of the proposed sinc pulse and the multiband pulse generated with it were demonstrated by Bloch simulation and phantom imaging. Results: In both simulations and experiments, the newly apodized sinc pulse yielded a narrower bandwidth and a sharper transition of the pass-band profile with a desirable degree of side-lobe suppression than the commonly used Hanning-windowed sinc pulse. The multiband pulse designed using the newly apodized sinc pulse also showed the better performance in multi-slice excitation than the one designed with the Hanning-windowed sinc pulse. Conclusion: The new tailored sinc pulse proposed here provides a better performance in slice (or slab) selection than conventional tailored sinc pulses. Thanks to the availability of analytical expression, it can also be utilized for multiband pulse design with great flexibility and readiness in implementation, transferring its better performance.
In this study we carried out athermalization analysis and tests to meet the required optical performance for thennal imaging systems even if the systems were operating over a wide temperature range. By using optical design programs such as Code- V and SIGMA2100, the simulation for athermalization was done with FPA thermal imaging system. In the athermalization test putting the thermal imaging system and collimator into a temperature chamber, the images depending on the temperature were recorded on video tape. In particular, the zoom thermal imaging system with two dimensional array detector was tested to check the result of the athermalization simulation. As a result, it was proved to meet the required optical performance for the thermal imaging system within $-32-+50^{\circ}C$ temperature range. range.
A wide variety of applications of imaging spectrometer have been proved using data from airborne systems. The Compact Airborne Imaging Spectrometer System (CAISS) was jointly designed and developed as the airborne hyperspectral imaging system by Korea Aerospace Research Institute (KARI) and ELOP inc., Israel. The primary mission of the CAISS is to acquire and provide full contiguous spectral information with high spatial resolution for advanced applications in the field of remote sensing. The CAISS consists of six physical units; the camera system, the gyro-stabilized mount, the jig, the GPS/INS, the power inverter and distributor, and the operating system. These subsystems are to be tested and verified in the laboratory before the flight. Especially the camera system of the CAISS has to be calibrated and validated with the calibration equipments such as the integrating sphere and spectral lamps. To improve data quality and its availability, it is the most important to understand the mechanism of imaging spectrometer system and the radiometric and spectral characteristics. The several performance tests of the CAISS were conducted in the camera system level. This paper presents the major characteristics of the CAISS, and summarizes the results of performance tests in the camera system level.
Deep learning has been applied to various medical data. In particular, current deep learning models exhibit remarkable performance at specific tasks, sometimes offering higher accuracy than that of experts for discriminating specific diseases from medical images. The current status of deep learning applications to molecular imaging can be divided into a few subtypes in terms of their purposes: differential diagnostic classification, enhancement of image acquisition, and image-based quantification. As functional and pathophysiologic information is key to molecular imaging, this review will emphasize the need for accurate biomarker acquisition by deep learning in molecular imaging. Furthermore, this review addresses practical issues that include clinical validation, data distribution, labeling issues, and harmonization to achieve clinically feasible deep learning models. Eventually, deep learning will enhance the role of theranostics, which aims at precision targeting of pathophysiology by maximizing molecular imaging functional information.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.12
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pp.1527-1536
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1999
In this paper, a triply-encoded Hadamard transform imaging spectrometer is proposed by applying the grill spectrometer to the Hadamard transform imaging spectrometer. The proposed system encodes the input radiation triply ; once through the input image mask and twice through the two masks in the grill spectrometer. We use an electro-optical mask in the grill spectrometer which is controlled by a left-cyclic simplex matrix. Then we modeled the system using $D^{-1}$ method. In this paper, the average mean square error associated with a recovered estimate is considered for performance evaluation. The relative performance is compared with those of the other conventional systems.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.1
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pp.53-59
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2017
Optical character recognition (OCR) automatically recognizes text in an image. OCR is still a challenging problem in computer vision. A successful solution to OCR has important device applications, such as text-to-speech conversion and automatic document classification. In this work, we analyze character recognition performance using the current state-of-the-art deep-learning structures. One is the AlexNet structure, another is the LeNet structure, and the other one is the SPNet structure. For this, we have built our own dataset that contains digits and upper- and lower-case characters. We experiment in the presence of salt-and-pepper noise or Gaussian noise, and report the performance comparison in terms of recognition error. Experimental results indicate by five-fold cross-validation that the SPNet structure (our approach) outperforms AlexNet and LeNet in recognition error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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