• 센서학회지
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• 제29권2호
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• pp.133-140
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• 2020

This study proposes a method of blending visible and near infrared images to enhance edge details and local contrast. The proposed method consists of radiance map generation and color compensation. The radiance map is produced by a Laplacian pyramid and a soft mixing method based on principal component analysis. The color compensation method uses the ratio between the composed radiance map and the luminance channel of a visible image to preserve the visible image chrominance. The proposed method has better edge details compared to a conventional visible and NIR image blending method.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제15권5호
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• pp.533-538
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• 2015

Thermal characterization of individual pixels in microbolometer infrared image sensors is needed for optimal design and improved performance. In this work, we used thermoreflectance microscopy on uncooled microbolometer image sensors to investigate the thermal characteristics of individual pixels. Two types of microbolometer image sensors with a shared-anchor structure were fabricated and thermally characterized at various biases and vacuum levels by measuring the temperature distribution on the surface of the microbolometers. The results show that thermoreflectance microscopy can be a useful thermal characterization tool for microbolometer image sensors.

• 항공우주기술
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• 제3권1호
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• pp.251-256
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• 2004

적외선 소자로부터 생성되는 신호와의 비교에 의한 잡음 특성의 향상, 즉 좋은 영상을 얻기 위해서 적외선 영상신호 취득회로(ROIC)에서는 안정적인 기준 전압원이 필요하다. 본 논문은 극저온인 77K에서 동작하는 적외선 영상신호 취득회로(readout integrated circuit)를 위한 밴드갭 기준회로에 대해서 제안하고 있다. 기본에 발표된 대부분의 밴드갭 기준회로는 실온에서 동작하는 것이며, 액체질소 온도 77K에서 동작하는 적외선 영상 ROIC에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 극저온에서 동작하는 밴드갭 기준회로 설계를 위하여, 온도변화에 따른 사용되는 소자들의 parameter에 대한 특성을 살펴본 후, 이러한 특성들을 고려하여 밴드갭 기준 회로를 제안하였으며 이것은 그 실용 가능성을 입증하고 있다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1109-1117
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• 2011

All objects emit infrared above absolute temperature 0K. Infrared thermography is one of the nondestructive testing technologies to measure the temperature of the object. Infrared thermography shows infrared image which in a longer wavelength than visible light. Infrared technology can be employed regardless of the type or state of the objects. Thus, infrared thermography technique has been used in a wide variety of manufacturing processes in areas such as mechanical, electrical, chemical and medical applications. The advancement of using infrared technology has been increasing. In this paper, the principle of lock-in infrared thermography and its applications were investigated, and the direction of future development was discussed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.41-51
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• 2024

본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.559-568
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• 2016

For the economic management of photovoltaic power plants, it is necessary to regularly monitor the panels within the plants to detect malfunctions. Thermal infrared image cameras are generally used for monitoring, since malfunctioning panels emit higher temperatures compared to those that are functioning. Recently, technologies that observe photovoltaic arrays by mounting thermal infrared cameras on UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are being developed for the efficient monitoring of large-scale photovoltaic power plants. However, the technologies developed until now have had the shortcomings of having to analyze the images manually to detect malfunctioning panels, which is time-consuming. In this paper, we propose an automatic photovoltaic panel area extraction algorithm for thermal infrared images acquired via a UAV. In the thermal infrared images, panel boundaries are presented as obvious linear features, and the panels are regularly arranged. Therefore, we exaggerate the linear features with a vertical and horizontal filtering algorithm, and apply a modified hierarchical histogram clustering method to extract candidates of panel boundaries. Among the candidates, initial panel areas are extracted by exclusion editing with the results of the photovoltaic array area detection. In this step, thresholding and image morphological algorithms are applied. Finally, panel areas are refined with the geometry of the surrounding panels. The accuracy of the results is evaluated quantitatively by manually digitized data, and a mean completeness of 95.0%, a mean correctness of 96.9%, and mean quality of 92.1 percent are obtained with the proposed algorithm.

• 대한치과기공학회지
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• 제36권3호
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• pp.141-147
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• 2014

Purpose: Dental casting #Gr I (Co-25Cr-5Mo-3Sn-1Mn-1Si), #Gr II (Co-25Cr-5Mo-5Cu-1Mn -1Si) and #Gr III (Co-25Cr-5Mo-3Sn-5Cu-1Mn-1Si) master alloys of granule type were manufactured the same as manufacturing processes for dental casting Ni-Cr and Co-Cr-Mo based alloys of ingot type. These alloys were analyzed melting processes with heating time of high frequency induction centrifugal casting machine using infrared thermal image analyzer. Methods: These alloys were manufactured such as; alloy design, the first master alloy manufatured using vacuum arc casting machine, melting metal setting in crucible, melting in VIM, pouring in the mold of bar type, cutting the gate and runner bar and polishing. These alloys were put about 30g/charge in the ceramic crucible of high frequency induction centrifugal casting machine and heat, Infrared thermal image analyzer indicated alloys in the crucible were set and operated. Results: The melting temperatures of these alloys measuring infrared thermal image analyzer were decreased in comparison with remanium$^{(R)}$ GM 800+, vera PDI$^{TM}$, Biosil$^{(R)}$ f, WISIL$^{(R)}$ M type V, Ticonium 2000 alloys of ingot type and vera PDS$^{TM}$(Aabadent, USA), Regalloy alloys of shot type. Conclusion: Co-Cr-Mo based alloy in addition to Sn(#Gr I alloy) were decreased the melting temperature with heating time of high frequency induction centrifugal casting machine using infrared thermal image analyzer.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권2호
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• pp.1-14
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• 2000

로젯 주사 탐색기는 적외선 유도 미사일에 장착되어 표적을 추적하는 장치이다. 단소자 검출기가 로젯 패턴의 형태로 공간을 주사함으로써 표적의 2차원 영상을 획득할 수 있다. 검출된 영상은 시계내의 위치에 따라서 형태가 변하고 대상 물체의 수가 고정되어 있지 않기 때문에 unsupervised clustering 방법을 이용하여 이들을 구분한다. 기존의 ISODATA 방식은 씨앗점(seed point)과 대상 화소간의 거리를 이용하여 clustering하기 때문에 물체의 모양이 복잡하거나 병합 및 분리 파라미터 값이 변하면 clustering 결과가 실제와 다르게 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 clustering 방법인 ALCA (Arrav Linkage Clustering Algorithm)을 제안한다. 이 방식은 화소가 저장된 메모리 번호의 연속성을 이용하여 clustering하기 때문에 초기 씨앗점과 병합 및 분리 파라미터를 필요로 하지 않는다. 따라서 대상 물체의 모양과 관계없이 clustering을 할 수 있다. 대상 물체의 clustering를 기존 방식과 비교 평가함으로써 제안된 방식의 우수성을 확인한다. 또한 제안된 ALCA을 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로 이용하여 3차원 시뮬레이터상에서 추적 실험을 행한다. 기존 방식과 비교 평가를 통하여 제안된 ALCA 방식이 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로서 우수한 성능을 가지고 있음을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.46-55
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• 2005

본 논문에서는 소형 위협체를 조기에 탐지하여 위치를 알려주는 파노라믹 적외선 영상 경보 장치를 구현하였고, 경보 성능 향상을 위한 적외선 영상 향상 기법을 제안하였다. 구현 장치는 센서 헤드 유닛, 신호 처리 유닛 등으로 구성된다. 센서 헤드 유닛은 1차원 다중 배열 적외선 센서를 정속으로 고속 회전하여 360도의 넓은 시계 영역을 가지는 파노라믹 열영상을 획득한다. 신호 처리 유닛은 파노라믹 영상을 90도의 부영상으로 나누고, 각 부영역의 통계적 특성에 따라 적응적 평탄역값(adaptive plateau value)을 구한다 그리고 적응적 평탄역값으로 히스토그램을 변화시킴으로써 위협체을 두드러지게 하였으며, 실시간 처리를 위하여 DSP와 FPGA를 이용하여 장치를 구현하였다. 구현 시스템에 제안한 영상 향상 기법을 적용한 결과 기존 기법에 비해 오경보율이 낮음과 시각적으로 위협체의 식별이 용이함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1745-1748
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• 2005

Near-infrared spectroscopy (NIRS) can be used to monitor brain activation by measuring changes in the concentration of oxy- and deoxy-hemoglobin (Hb) by their different spectra in the near-infrared range. Because NIRS is a noninvasive, highly flexible and portable device, it is very suitable to study brain activation when a human repeatedly performs a manipulative task, and possibly provides useful information to construct human adaptive mechatronics (HAM). There is some evidence that the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) plays a major role in working memory and it is proposed that the use of working memory decreases as a human develops manipulative skills. In the present study, we investigated the activation of the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) of the brain in Brodmann's areas 9 and 46 in drawing tasks to examine whether NIRS can measure the changes of DLPFC activation as a human develops manipulative skills. Subjects performed a mirror image drawing task and a square drawing task by ones' left hands. In the mirror image task the subject drew following a star shape based on a mirror image of it, but square drawing did not involve mirror image and was estimated to be simpler. The changes of the concentration of oxy-Hb was higher in the mirror image drawing than the square drawing in most subjects. The changes of oxy-Hb decreased as the subject repeated the drawing task in most subjects. In conclusion, The activation of DLPFC measured by NIRS can reflect the brain activity in the development of manipulative skills.