제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.137-140
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1996
Finding line segments in an intensity image has been one of the most fundamental issues in computer vision. In complex scenes, it is hard to detect the locations of point features. Line features are more robust in providing greater positional accuracy. In this paper we present a robust "line features extraction" algorithm which extracts line feature in a single pass without using any assumptions and constraints. Our algorithm consists of five steps: (1) edge scanning, (2) edge normalization, (3) line-blob extraction, (4) line-feature computation, and (5) line linking. By using edge scanning, the computational complexity due to too many edge pixels is drastically reduced. Edge normalization improves the local quantization error induced from the gradient space partitioning and minimizes perturbations on edge orientation. We also analyze the effects of edge processing, and the least squares-based method and the principal axis-based method on the computation of line orientation. We show its efficiency with some real images.al images.
A computer-vision based pipe-inspection algorithm is developed. The algorithm uses the modified Hough transformation and a line-scanning approach to identify the edge line and the radius of the pipe image, from which the eccentricity and dimension of the pipe-end is calculated. Line and circle detection was performed using Laplace operator with input image, which are acquired from the front and side cameras. In order to minimize the memory usage and the processing time, a clustering method with the modified Hough transformation is introduced for line detection. The dimension of inner and outer radius of pipe is calculated by the proposed line-scanning method. The method scans several lines along the X and Y axes, calculating the eccentricity of inner and outer circle, by which pipes with wrong end-shape can be classified and removed.
The machine log files recorded by a scanning control unit in proton beam therapy system have been studied to be used as a quality assurance method of scanning beam deliveries. The accuracy of the data in the log files have been evaluated with a standard calibration beam scan pattern. The proton beam scan pattern has been delivered on a gafchromic film located at the isocenter plane of the proton beam treatment nozzle and found to agree within ${\pm}1.0mm$. The machine data accumulated for the scanning beam proton therapy of five different cases have been analyzed using a statistical method to estimate any systematic error in the data. The high-precision scanning beam log files in line scanning proton therapy system have been validated to be used for off-line scanning beam monitoring and thus as a patient-specific quality assurance method. The use of the machine log files for patient-specific quality assurance would simplify the quality assurance procedure with accurate scanning beam data.
Kim, Kangsik;Lee, Jongyoung;Kim, Hyojin;Lee, Zonghoon
Applied Microscopy
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제44권2호
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pp.74-78
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2014
Dislocation density and distribution in epitaxial GaAs layer on Si are evaluated quantitatively and effectively using image processing of transmission electron microscopy image. In order to evaluate dislocation density and distribution, three methods are introduced based on line-intercept, line-length measurement and our coding with line-scanning method. Our coding method based on line-scanning is used to detect the dislocations line-by-line effectively by sweeping a thin line with the width of one pixel. The proposed method has advances in the evaluation of dislocation density and distribution. Dislocations can be detected automatically and continuously by a sweeping line in the code. Variation of dislocation density in epitaxial GaAs films can be precisely analyzed along the growth direction on the film.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제12권4호
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pp.32-45
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1988
The scanning moire method, in which the master grating is replaced by the scanning line of television camera and in which the moire pattern is obtained by thining out some scanning line, is discussed by the sampling theory. It is determined also by the sampling theory that relationship between the fringe pattern. The programs that analyze the strain by the scanning moire method have been developed. For the simulation model in which we are able to calculate analytically the distribution of strains, the scanning moire method is discussed. It is shown that the small strains and the large strains are analyzed from the same picture by the thinning out technique and that the accuracy of analysis is improved by change of the phase in the thinning out technique.
A convolution alogorithm combined with Fourier transformation is applied to the tomographic reconstruction of the asymmetric spray structure to identify the local drop size and volume concentration. The line of sight intergrated data from Malvern particle analyzer with multiangular scanning form a basic information for the deconvolution. Linear interpolation is tested to obtain the effect of increasing number of scanning angles. This transformation method predicts well the structure of asymmetric spray. The tehnique can be extended to other line of sight combustion diagnostics.
Jo, Kwanghyun;Ahn, Sung Hwan;Chung, Kwangzoo;Cho, Sungkoo;Shin, Eun Hyuk;Park, Seyjoon;Hong, Chae-Seon;Kim, Dae-Hyun;Lee, Boram;Lee, Woojin;Choi, Doo Ho;Lim, Do Hoon;Pyo, Hong Ryull;Han, Youngyih
한국의학물리학회지:의학물리
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제30권1호
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pp.14-21
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2019
Purpose: To report the initial experience of patient-specific quality assurance (pQA) for the wobbling and line-scanning proton therapy at Samsung Medical Center. Materials and Methods: The pQA results of 89 wobbling treatments with 227 fields and 44 line-scanning treatments with 118 fields were analyzed from December 2015 to June 2016. For the wobbling method, proton range and spread-out Bragg peak (SOBP) width were verified. For the line-scanning method, output and two-dimensional dose distribution at multiple depths were verified by gamma analysis with 3%/3 mm criterion. Results: The average range difference was -0.44 mm with a standard deviation (SD) of 1.64 mm and 0.1 mm with an SD of 0.53 mm for the small and middle wobbling radii, respectively. For the line-scanning method, the output difference was within ${\pm}3%$. The gamma passing rates were over 95% with 3%/3 mm criterion for all depths. Conclusions: For the wobbling method, proton range and SOBP width were within the tolerance levels. For the line-scanning method, the output and two-dimensional dose distribution showed excellent agreement with the treatment plans.
Park, Chan-ho;Lee, Byungryoung;Soonyoung Yang;Kyungkwan Ahn;Hyunog Oh
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.99.1-99
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2002
In this paper, a computer-vision based pipe-inspection algorithm is developed. The algorithm uses the modified Hough transformation and a line-scanning approach to identify the edge line and radius of the pipe image, from which the eccentricity and dimension of the pipe-end is calculated. Line and circle detection was performed using Laplacian operator with input image which are acquired from the front and side cameras. In order to minimize the memory usage and the processing time, a clustering method with the modified Hough transformation for line detection. The dimension of inner and outer radius of pipe is calculated by proposed line-scanning method. The method scans several lines along t...
In this paper, a computer-vision based pipe shape inspection algorithm is developed. The algorithm uses the modified Hough transformation and a line-scanning approach to identify the edge line and radius of the pipe image, from which the eccentricity and dimension of the pipe-end is calculated. Line and circle detection was performed using Laplace operator with input image, which are acquired from the front and side cameras. In order to minimize the memory usage and the processing time, a clustering method with the modified Hough transformation for line detection. The dimension of inner and outer radius of pipe is calculated by proposed line-scanning method. The method scans several lines along the X and Y axes, calculating the eccentricity of inner and outer circle. by which pipes with wrong end-shape can be classified removed.
In this paper, a computer-vision based pipe-inspection algorithm is developed. The algorithm uses the modified Hough transformation and a line-scanning approach to identify the edge line and radius of the pipe image, from which the eccentricity and dimension of the pipe-end is calculated. Line and circle detection was performed using Laplace operator with input image, which are acquired from the front and side cameras. In order to minimize the memory usage and the processing time, a clustering method with the modified Hough transformation for line detection. The dimension of inner and outer radius of pipe is calculated by proposed line-scanning method. The method scans several lines along the X and Y axes, calculating the eccentricity of inner and outer circle, by which pipes with wrong end-shape can be classified removed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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