When manufacturing information and communication device that consists of lots of part, it is important to improve the quality of the produced system by inspecting the system accurately and exclude the defected part. In case of LCD which is recently in a great demand, the inspection process of the nut which bonds the back frame to protect the LCD panel has to be done by human labor. It highly required an automatic inspection system which can inspect the nut without wasting human resources. In this paper, we describe the process of developing a system which automatically inspect the status of nuts inserted during the manufacturing of LCD. The nut inspection vision system developed measures the number of nut's spiral, the distance between pitches, the width of a pitch, and the inside diameter of nut. We have adopted lens with high magnifying power and calibration tool and intended to produce automatic lighting for maintaining a stable environment for a high precision system. We also developed the algorithms for analyzing the nut. We apply the system to real factory field and verify that it is better than the man power in terms of error rate.
Purpose: The balance between miscanthus production and its cost effectiveness depends greatly on its moisture content during post processing. The objective of this research was to measure the moisture content using a non-destructive and non-contact methodology for in situ applications. Methods: The moisture content of comminuted miscanthus was controlled using a closed chamber, a humidifier, a precision weigher, and a real-time monitoring software developed in this research. A CMOS sensor equipped with $50{\times}$ magnifier lens was used to capture magnified images of the conditioned materials with moisture content level from 5 to 30%. The hypothesis is that when light is incident on the comminuted particles in an inclined manner, higher moisture content results in light being reflected with a higher intensity. Results: A linear regression analysis for an initiative hypothesis based on general histogram analysis yielded insufficient correlations with low significance level (<0.31) for the determination coefficient. A significant relationship (94% confidence level) was determined at level 108 in a reverse accumulative histogram proposed based on a revised hypothesis. A linear regression model with the value at level 108 in the reverse accumulative histogram for a magnified image as the independent variable and the moisture content of comminuted miscanthus as the dependent variable was proposed as the estimation model. The calibrated linear regression model with a slope of 92.054 and an offset of 32.752 yielded 0.94 for the determination coefficient (RMSE = 0.2%). The validation test showed a significant relationship at the 74% confidence level with RMSE 6.4% (n = 36). Conclusions: To compensate the inconsistent significance between calibration and validation, an estimation model robust against various systematic interferences is necessary. The economic efficiency of miscanthus, which is a promising energy resource, can be improved by the real-time measurement of its crucial material properties.
When performing remote tasks using robots in nuclear power plants, a 3D shape measurement system is advantageous in improving the efficiency of remote operations by easily identifying the current state of the target object for example, size, shape, and distance information. Nuclear power plants have high-radiation and underwater environments therefore the electronic parts that comprise 3D shape measurement systems are prone to degradation and thus cannot be used for a long period of time. Also, given the refraction caused by a medium change in the underwater environment, optical design constraints and calibration methods for them are required. The present study proposed a method for developing an underwater 3D shape measurement system with improved radiation tolerance, which is composed of commercial electric parts and a stereo camera while being capable of easily and readily correcting underwater refraction. In an effort to improve its radiation tolerance, the number of parts that are exposed to a radiation environment was minimized to include only necessary components, such as a line beam laser, a motor to rotate the line beam laser, and a stereo camera. Given that a signal processing circuit and control circuit of the camera is susceptible to radiation, an image sensor and lens of the camera were separated from its main body to improve radiation tolerance. The prototype developed in the present study was made of commercial electric parts, and thus it was possible to improve the overall radiation tolerance at a relatively low cost. Also, it was easy to manufacture because there are few constraints for optical design.
In this study measured patient exposure dose for purpose exposure area and peripheral critical organs by using optically stimulated luminescence dosimeters (OSLDs) from computed tomography (CT), based on the measurement results, we predicted the radiobiological effects, and would like to advised ways of reduction strategies. In order to experiment, OSLDs received calibration factor were attached at left and right lens, thyroid, field center, and sexual gland in human body standard phantom that is recommended in ICRP, and we simulated exposure dose of patients in same condition that equal exposure condition according to examination area. Average calibration factor of OSLDs were $1.0058{\pm}0.0074$. In case of left and right lens, equivalent dose was measure in 50.49 mGy in skull examination, 0.24 mGy in chest, under standard value in abdomen, lumbar spine and pelvis. In case of thyroid, equivalent dose was measured in 10.89 mGy in skull examination, 7.75 mGy in chest, 0.06 mGy in abdomen, under standard value in lumber spine and pelvis. In case of sexual gland, equivalent dose was measured in 21.98 mGy, 2.37 mGy in lumber spine, 6.29 mGy in abdomen, under standard value in skull examination. Reduction strategies about diagnosis reference level (DRL) in CT examination needed fair interpretation and institutional support recommending international organization. So, we met validity for minimize exposure of patients, systematize influence about exposure dose of patients and minimize unnecessary exposure of tissue.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.2
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pp.211-221
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2012
To utilize omni-directional images acquired by a rotating line camera for indoor spatial information services, we should register precisely the images with respect to an indoor coordinate system. In this study, we thus develop a georeferencing method to estimate the exterior orientation parameters of an omni-directional image - the position and attitude of the camera at the acquisition time. First, we derive the collinearity equations for the omni-directional image by geometrically modeling the rotating line camera. We then estimate the exterior orientation parameters using the collinearity equations with indoor control points. The experimental results from the application to real data indicate that the exterior orientation parameters is estimated with the precision of 1.4 mm and $0.05^{\circ}$ for the position and attitude, respectively. The residuals are within 3 and 10 pixels in horizontal and vertical directions, respectively. Particularly, the residuals in the vertical direction retain systematic errors mainly due to the lens distortion, which should be eliminated through a camera calibration process. Using omni-directional images georeferenced precisely with the proposed method, we can generate high resolution indoor 3D models and sophisticated augmented reality services based on the models.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.4
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pp.10-16
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2012
For high speed visual inspection in semiconductor industries, it is essential to acquire two-dimensional images on regions of interests with a large field of view (FOV) and a high resolution simultaneously. In this paper, an imaging system is newly proposed to achieve high quality image in terms of precision and FOV, which is composed of single lens, a beam splitter, two camera sensors, and stereo image grabbing board. For simultaneously acquired object images from two camera sensors, Zhang's camera calibration method is applied to calibrate each camera first of all. Secondly, to find a mathematical mapping function between two images acquired from different view cameras, the matching matrix from multiview camera geometry is calculated based on their image homography. Through the image homography, two images are finally registered to secure a large inspection FOV. Here the inspection system of using multiple images from multiple cameras need very fast processing unit for real-time image matching. For this purpose, parallel processing hardware and software are utilized, such as Compute Unified Device Architecture (CUDA). As a result, we can obtain a matched image from two separated images in real-time. Finally, the acquired homography is evaluated in term of accuracy through a series of experiments, and the obtained results shows the effectiveness of the proposed system and method.
Most spatial data acquisition systems employing a set of frame cameras may have suffered from their small fields of view and poor base-distance ratio. These limitations can be significantly reduced by employing an omni-directional camera that is capable of acquiring images in every direction. Bundle Block Adjustment (BBA) is one of the existing georeferencing methods to determine the exterior orientation parameters of two or more images. In this study, by extending the concept of the traditional BBA method, we attempt to develop a mathematical model of BBA for omni-directional images. The proposed mathematical model includes three main parts; observation equations based on the collinearity equations newly derived for omni-directional images, stochastic constraints imposed from GPS/INS data and GCPs. We also report the experimental results from the application of our proposed BBA to the real data obtained mainly in urban areas. With the different combinations of the constraints, we applied four different types of mathematical models. With the type where only GCPs are used as the constraints, the proposed BBA can provide the most accurate results, ${\pm}5cm$ of RMSE in the estimated ground point coordinates. In future, we plan to perform more sophisticated lens calibration for the omni-directional camera to improve the georeferencing accuracy of omni-directional images. These georeferenced omni-directional images can be effectively utilized for city modelling, particularly autonomous texture mapping for realistic street view.
Shin, Chang-Hoon;Lee, Ji-Won;Yang, Han-Na;Choi, Il Young
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.18
no.4
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pp.19-42
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2012
Consumer consumption patterns are shifting rapidly as buyers migrate from offline markets to e-commerce routes, such as shopping channels on TV and internet shopping malls. In the offline markets consumers go shopping, see the shopping items, and choose from them. Recently consumers tend towards buying at shopping sites free from time and place. However, as e-commerce markets continue to expand, customers are complaining that it is becoming a bigger hassle to shop online. In the online shopping, shoppers have very limited information on the products. The delivered products can be different from what they have wanted. This case results to purchase cancellation. Because these things happen frequently, they are likely to refer to the consumer reviews and companies should be concerned about consumer's voice. E-commerce is a very important marketing tool for suppliers. It can recommend products to customers and connect them directly with suppliers with just a click of a button. The recommender system is being studied in various ways. Some of the more prominent ones include recommendation based on best-seller and demographics, contents filtering, and collaborative filtering. However, these systems all share two weaknesses : they cannot recommend products to consumers on a personal level, and they cannot recommend products to new consumers with no buying history. To fix these problems, we can use the information which has been collected from the questionnaires about their demographics and preference ratings. But, consumers feel these questionnaires are a burden and are unlikely to provide correct information. This study investigates combining collaborative filtering with the centrality of social network analysis. This centrality measure provides the information to infer the preference of new consumers from the shopping history of existing and previous ones. While the past researches had focused on the existing consumers with similar shopping patterns, this study tried to improve the accuracy of recommendation with all shopping information, which included not only similar shopping patterns but also dissimilar ones. Data used in this study, Movie Lens' data, was made by Group Lens research Project Team at University of Minnesota to recommend movies with a collaborative filtering technique. This data was built from the questionnaires of 943 respondents which gave the information on the preference ratings on 1,684 movies. Total data of 100,000 was organized by time, with initial data of 50,000 being existing customers and the latter 50,000 being new customers. The proposed recommender system consists of three systems : [+] group recommender system, [-] group recommender system, and integrated recommender system. [+] group recommender system looks at customers with similar buying patterns as 'neighbors', whereas [-] group recommender system looks at customers with opposite buying patterns as 'contraries'. Integrated recommender system uses both of the aforementioned recommender systems to recommend movies that both recommender systems pick. The study of three systems allows us to find the most suitable recommender system that will optimize accuracy and customer satisfaction. Our analysis showed that integrated recommender system is the best solution among the three systems studied, followed by [-] group recommended system and [+] group recommender system. This result conforms to the intuition that the accuracy of recommendation can be improved using all the relevant information. We provided contour maps and graphs to easily compare the accuracy of each recommender system. Although we saw improvement on accuracy with the integrated recommender system, we must remember that this research is based on static data with no live customers. In other words, consumers did not see the movies actually recommended from the system. Also, this recommendation system may not work well with products other than movies. Thus, it is important to note that recommendation systems need particular calibration for specific product/customer types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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