• 제목/요약/키워드: infrared Image

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전반사 장애를 이용한 멀티터치 시스템의 구현 (Implementation of Multi-Touch System using FTIR)

  • 차수정;이구연
    • 산업기술연구
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    • 제30권A호
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    • pp.25-29
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    • 2010
  • In this paper, we implement a multi-touch system using FIDR. The implementation consists of hardware manufacture and development of image processing system. In the hardware system, touch screen, infrared LED placements and infrared camera are made. The image processing procedure is to extract each pointer's coordinates from image data and includes binary-coding, noise-elimination, labeling and calculation of mass center. From the implementation, we are able to make a multi-touch system with considerably lower cost than the existing ones.

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High-sensitivity NIR Sensing with Stacked Photodiode Architecture

  • Hyunjoon Sung;Yunkyung Kim
    • Current Optics and Photonics
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    • 제7권2호
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    • pp.200-206
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    • 2023
  • Near-infrared (NIR) sensing technology using CMOS image sensors is used in many applications, including automobiles, biological inspection, surveillance, and mobile devices. An intuitive way to improve NIR sensitivity is to thicken the light absorption layer (silicon). However, thickened silicon lacks NIR sensitivity and has other disadvantages, such as diminished optical performance (e.g. crosstalk) and difficulty in processing. In this paper, a pixel structure for NIR sensing using a stacked CMOS image sensor is introduced. There are two photodetection layers, a conventional layer and a bottom photodiode, in the stacked CMOS image sensor. The bottom photodiode is used as the NIR absorption layer. Therefore, the suggested pixel structure does not change the thickness of the conventional photodiode. To verify the suggested pixel structure, sensitivity was simulated using an optical simulator. As a result, the sensitivity was improved by a maximum of 130% and 160% at wavelengths of 850 nm and 940 nm, respectively, with a pixel size of 1.2 ㎛. Therefore, the proposed pixel structure is useful for NIR sensing without thickening the silicon.

적외선 영상의 화염 검출을 위한 최적 문턱치 분석 (Analysis on Optimal Threshold Value for Infrared Video Flame Detection)

  • 정수영;김원호
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.100-104
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    • 2013
  • 본 논문은 열영상 기반의 화염 검출을 위한 기존의 문턱치 설정 기법들을 분석하고 최적 문턱치 설정 방안을 제시한다. 기존의 열영상 기반의 화염검출 알고리즘들은 보통 고정 문턱치를 이용하여 화염 후보영역을 추출하고 후처리를 통해 화염 검출을 최종 판정하므로 화염 후보영역의 결정 과정은 최종 화재 검출 결과에 많은 영향을 준다. 따라서 카메라의 종류나 운영 환경에 따라 입력 영상의 대비와 밝기의 변화가 발생하기 때문에 화염 검출 문턱치는 입력영상의 특성에 연동하여 설정되어져야 한다. 따라서 최적 문턱치 설정 방안을 제시하기 위해 고정 명암도, 평균값, 표준편차 및 최대값을 이용한 문턱치 설정 기법들을 비교 분석하였다. 결론적으로 최적 문턱치는 평균과 표준편차의 합보다 크며 최대값 보다는 작은 값으로 설정 한다면 화염 검출 정확도가 기존 고정 문턱치 방식에 비해 크게 개선될 것으로 기대된다.

적외선 영상 생성 및 분석을 위한 종합 소프트웨어 개발 (Development of a Generalized Software for IR Image Generation and Analysis)

  • 한국일;김도휘;최준혁;하남구;장현성;김태국
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.141-147
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    • 2017
  • 국내에서 개발 중인 장비의 기술 유출 방지와 국내 환경에 맞는 적외선 신호 분석 S/W 개발에 대한 요구가 있어 왔다. 본 논문에서는 적외선 영상을 생성하기 위한 적외선 신호 분석 S/W에 대한 구성과 특정 파장대역의 적외선 영상 생성 방법 및 분석 방법에 대해 나타내었다. 개발된 적외선 신호 분석 S/W는 표면온도 해석 결과와 물체의 자체방사 성분 및 반사성분 그리고 대기경로 복사성분을 통해 적외선 영상을 생성하도록 구성되어 있다. 대부분의 상용 S/W에는 복사 대비값 및 탐지거리 또는 탐지율 분석 기능이 포함되어 있지 않지만 개발된 S/W에는 생성된 적외선 영상을 이용하여 위협도 분석할 수 있는 기술을 포함하고 있다.

위상잠금 열화상 기법의 최적 실험 조건 탐색 연구 (An Exploratory Study on the Optimized Test Conditions of the Lock-in Thermography Technique)

  • 조용진
    • 비파괴검사학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.157-164
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    • 2011
  • 위상잠금 적외선 열화상(lock-in infrared thermography) 기법의 조선해양공학 분야에 적용 가능성을 검토하였다. 이를 위해 실험계획법에 의해 향상된 결함부와 건전부의 위상차 대비영상을 얻기 위한 탐색 연구를 수행하였다. 위상차 대비영상의 평가를 정량회하기 위하여 대비 기준표와 홀 크기에 가중치를 주는 방법을 적용하여 유용한 판별기준임을 입증하였다. 그리고 표면에 광 조사 세기는 중간이나 낮은 조사량이 좋은 결과를 보여주고, 높은 조사는 유용한 결과를 주지 못했다. 위상잠금 주파수는 가진 광원의 세기에 비례하여 좋은 결과를 획득할 수 있었고, 열화상 카메라의 노출시간(integration time)은 조사 광원의 세기와 반비례하여 실험을 수행하는 것이 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 시험편(specimen)의 차이는 약간의 편향된 결과를 얻었지만 유의하지는 못했다.

적외선영상에서 질감 특징과 신경회로망을 이용한 표적탐지 (Target Detection Using Texture Features and Neural Network in Infrared Images)

  • 선선구
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제47권5호
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    • pp.62-68
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    • 2010
  • 적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다.

한방병원에 요통, 하지방사통으로 내원한 환자 236명에서 MRI상 추간판 탈출증과 적외선 체열 검사(DITI)와의 연관성 분석 (Correlation Analysis between HIVD of L-spine MRI and Digital Infrared Thermal Image (DITI) on the Patients of LBP Who Visit Korean Medicine Hospital)

  • 김길환;권옥준;주영국;송승배;김두리;최영준;신수지
    • 한방재활의학과학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.107-115
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    • 2017
  • Objectives This study is planned to classify correlation between HIVD of L-spine MRI and Digital Infrared Thermal Image (DITI). Methods We measured the temperature of both leg whose 120 men and 116 women patients with lumbar pain in Bucheon Jaseng Korean Medicine Hospital. And We use Magnetic Resonance Imaging (MRI) for classifying the patients who has lumbar intervertebral disc or not. Results 1) There was no statistical relation between difference of both leg's temperature and gender (p>0.05). 2) There was meaningful statistical relation between difference of both leg's temperature and age (p<0.05). 3) There was meaningful statistical relation between direction of HIVD of L-spine and direction of temperature reduction. 4) There was meaningful statistical relation between the severity of HIVD of L5/S1 and degree of temperature reduction. But there was no statistical relation between the severity of HIVD of L3/4, L4/5 and degree of temperature reduction. Conclusions We can use Digital Infrared thermal image (DITI) on low back pain patients for diagnosis. But we should not use DITI alone. DITI has limit in diagnosis.

딥러닝을 이용한 열영상 기반 마스크 검출 시스템 설계 (Design of Face with Mask Detection System in Thermal Images Using Deep Learning)

  • 김용중;최병상;이기섭;정경권
    • 융합보안논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.21-26
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    • 2022
  • 마스크 착용은 COVID-19 감염을 예방하기 위한 효과적인 방안이다. 적외선 열화상 기반의 온도 측정과 신원 인식 시스템이 기업에서 널리 사용되고 있는 상황에서 마스크 감지를 위한 연구는 필수적이다. 최근 비전분야에 소개된 MTCNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 본 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션을 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks) 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가한 알고리즘이다. MTCNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 논문에서는 MTCNN기반 적외선 열영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 마스크 착용 여부를 탐지하였다.

Infrared Thermography Quantitative Diagnosis in Vibration Mode of Rotational Mechanics

  • Seo, Jin-Ju;Choi, Nam-Ryoung;Kim, Won-Tae;Hong, Dong-Pyo
    • 비파괴검사학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.291-295
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    • 2012
  • In the industrial field, real-time monitoring system like a fault early detection is very important. For this, the infrared thermography technique as a new diagnosis method is proposed. This study is focused on the damage detection and temperature characteristic analysis of ball bearing using the non-destructive infrared thermography method. In this paper, thermal image and temperature data were measured by a Cedip Silver 450 M infrared camera. Based on the results, the temperature characteristics under the conditions of normal, loss lubrication, damage, dynamic loading, and damage under loading were analyzed. It was confirmed that the infrared technique is very useful for the detection of the bearing damage.

LSTM 신경망과 Du-CNN을 융합한 적외선 방사특성 예측 및 표적과 클러터 구분을 위한 CR-DuNN 알고리듬 연구 (A Study of CR-DuNN based on the LSTM and Du-CNN to Predict Infrared Target Feature and Classify Targets from the Clutters)

  • 이주영
    • 전기학회논문지
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    • 제68권1호
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    • pp.153-158
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    • 2019
  • In this paper, we analyze the infrared feature for the small coast targets according to the surrounding environment for autonomous flight device equipped with an infrared imaging sensor and we propose Cross Duality of Neural Network (CR-DuNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment. In coastal environment, there are various property according to diverse change of air temperature, sea temperature, deferent seasons. And small coast target have various infrared feature according to diverse change of environment. In this various environment, it is very important thing that we analyze and classify targets from the clutters to improve target detection accuracy. Thus, we propose infrared feature learning algorithm through LSTM neural network and also propose CR-DuNN algorithm that integrate LSTM prediction network with Du-CNN classification network to classify targets from the clutters.