The techniques to recycle and reuse plastics attract public attention. These public attraction and needs result in improving the recycling technique. However, the identification technique for black plastic wastes still have big problem that the spectrum extracted from near infrared radiation spectroscopy is not clear and is contaminated by noise. To overcome this problem, we apply Raman spectroscopy to extract a clear spectrum of plastic material. In addition, to improve the classification ability of fuzzy Radial Basis Function Neural Networks, we apply supervised learning based clustering method instead of unsupervised clustering method. The conditional fuzzy C-Means clustering method, which is a kind of supervised learning based clustering algorithms, is used to determine the location of radial basis functions. The conditional fuzzy C-Means clustering analyzes the data distribution over input space under the supervision of auxiliary information. The auxiliary information is defined by using k Nearest Neighbor approach.
The hydroxyl radical (OH) sky emission lines arise from the Earth's mesosphere, and they serve as a major source of the sky background in the infrared. With IGRINS, the observed line strength show non-negligible variation even within a few minutes of time scale, making its subtraction difficult. Toward the aim better sky subtraction in the IGRINS pipeline, we present 1) improved identification of sky lines in H and K band and 2) improved method of subtracting sky background. Using the recent line list of Brooke et al. (2015), we have detected ~500 OH doublets from upper vibrational level between 2 and 9 and maximum upper J level of 25. In particular, we found that a significant fraction of unidentified lines reported by Oliva et al. (2015) are indeed OH lines resulting from transitions between different F levels. With the extended line identification, we present an improved method of sky subtraction. The method, based on the method of Noll et al. (2014), empirically accounts non-LTE level population of OH molecules.
The output image of the uncooled thermal infrared camera is difficult the identification of target because of the limited dynamic range and the various noises. Retinex algorithm based on the theory of the human visual perception is known to be effective contrast enhancement technique. However, the image quality is insufficient when it is adopted to the narrow dynamic range image as the infrared image. In this paper, we propose the revised retinex algorithm to enhance the contrast of the infrared image. To improve the contrast enhancement performance, we designed the new dynamic range compression function instead of log function. To reduce the noise and compensate the loss of edge, we added the contrast compensation procedure in the MSR image generation process. According to the output picture comparing and numerical analysis, the proposed algorithm shows the better contrast enhancement performance and the more suitable method for the infrared image enhancement.
Forages are the most important feed resource for ruminants worldwide, whether fed as pastures, forage crops or conserved hay, silage or haylage. There is large variability in the quality of forages so measurement and prediction of feeding value and nutritive value are essential for high levels of production. Within a commercial animal production system, methods of prediction must be inexpensive and rapid. At least 50% of the variation in feeding value of forages is due to variation in voluntary feed intake. Identification of the factors that constrain voluntary feed intake allows these differences to be managed and exploited in forage selection. Constraints to intake have been predicted using combinations of metabolic and physical factors within the animal while simple measurements such as the energy required to shear the plant material are related to constraints to intake with some plant material. Animals respond to both pre- and post-ingestive feedback signals from forages. Pre-ingestive signals may play a role in intake with signals including taste, odour and texture together with learned aversions to nutrients or toxins (post-ingestive feedback signals). The challenge to forage evaluation is identification of the factors which are most important contributors to these feedback signals. Empirical models incorporating chemical composition are also widely used. The models tend to be useful within the ranges of the datasets used in their development but none can claim to have universal application. Mechanistic models are becoming increasingly complex and sophisticated and incorporate both feed characteristics and use of biochemical pathways within the animal. Improvement in utilisation through the deliberate selection of pasture plants for high feeding value appears to have potential and has been poorly exploited. Use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy is a simple method that offers significant potential for the preliminary screening of plants with genetic differences in feeding value. Near Infrared Reflectance Spectroscopy will only be as reliable as the calibration sets from which the equations are generated.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.4
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pp.266-274
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2003
Distance Fourier descriptors of local target boundary and feature information fusion using multiple MLPs (Multilayer perceptrons) are proposed. They are used to identify nonoccluded and partially occluded targets in natural FLIR (forward-looking infrared) images. After segmenting a target, radial Fourier descriptors as global shape features are defined from the target boundary. A target boundary is partitioned into four local boundaries to extract local shape features. In a local boundary, a distance function is defined from boundary points and a line between two extreme points. Distance Fourier descriptors as local shape features are defined by using distance function. One global feature vector and four local feature vectors are used as input data for multiple MLPs to determine final identification result of the target. In the experiments, we show that the proposed method is superior to the traditional feature sets with respect to the identification performance.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.13
no.5
s.57
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pp.169-179
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2009
The purpose of this paper is to find an efficient heat source to amplify the surface temperature of damaged concrete structures for infrared thermography. we compare two different heat sources of far-infrared lamp and halogen lamp each other for their efficiency. The two heat sources were applied to the concrete specimens. Two different concrete specimens were used: one was the concrete containing internal void and the other was wrapped with partially unbonded fiber reinforced polymer sheet. it was found that the far-infrared lamp was more efficient than the halogen lamp. In addition, we propose a new algorithm to make the damage zone displayed clear in the image obtained from the thermographic operation. The algorithm is a combination of Gauss filtering process and the Prewitt mask operation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.9
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pp.903-909
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2007
Mobile Robots are increasingly being used to perform tasks in unknown environment. The potential of robots to undertake such tasks lies in their ability to intelligently and efficiently search in an environment. To achieve autonomous mobile robot navigation, efficient path planner and accurate localization technique are the fundamental issues that should be addressed. This paper presents mobile robot localization using IRID(InfraRed IDentification) as artificial landmarks. IRID has highly deterministic characteristics, different from RFID. By putting several IRID emitters on the ceiling, the floor is divided into many different sectors and each sector is set to have a unique identification. Dead-reckoning provides the estimated robot configuration but the error becomes accumulated as the robot travels. IRID information tells the sector the robot is in, but the size of the uncertainty is too large if only the IRID information is used. This paper presents an algorithm which combines both the encoder and the IRID information so that the size of the uncertainty becomes smaller. It also introduces a framework which can be used with other types of the artificial landmarks. The characteristics of the developed IRID and the proposed algorithm are verified from the simulation results and experiments.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.4
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pp.20-29
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2014
This research aims to study the new paradigm of NDE measurement which allows the identification of defect locations and sizes of a certain structure by measuring its surface temperature after applying heat. STS which has a certain defect is applied by the heat of 70000W by a heater. Its difference of STS surface temperature is measured by using Infrared thermography. The estimated result of STS experiment and that of theoretical analysis of Flex-PDE are compared and analyzed to diagnose STS defect. Moreover, this study can save time and money and improve accuracy in contrast to the existing ultrasonic NDE experiment. In addition, the new paradigm of NDT/NDE by reverse-engineering will be valid if the data of thermal analysis and temperature distribution from the specifications of many materials is accumulated and verified.
Kim, Seung-Hun;Jung, Il-Kyun;Park, Chang-Woo;Hwang, Jung-Hoon
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.3
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pp.229-235
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2011
To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.
A 6-year-old spayed, female golden retriever dog was presented with a skin mass on the dorsal region of the right carpus. The cytology result of the region revealed characteristics of mast cell tumors (MCTs). Short wave-infrared fluorescence-guided surgery using Indocyanine green (ICG) was performed to determine the surgical margin of the tumor. ICG was injected intravenously 24 hours before the surgery and the patient was hospitalized and carefully monitored. During the surgery, ICG fluorescence-based surgery was performed to identify the tumor and the surgical margin. The tumor was visible, and the skin mass was resected using NIR device for the guidance of the surgical margin of the tumor. Once the resection was complete, the surgical site was again inspected with SWIR fluorescence imaging to identify residual tumor cells. The resected tumor, using ICG navigation, was classified as low-grade cutaneous MCT and the margin was complete on the histopathological result. We report herein a case of resection of a cutaneous MCT in a dog using SWIR fluorescence imaging ICG which can be potentially used for the identification of tumors and evaluation of the surgical margin for complete resection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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