This study was developed image processing algorithm for recognition of few teats of a cow in the image using black and white camera attached with infrared filter. Spectroscopic analysis was used for selection of a NIR filter to separate teats from udder skin in the image captured. To verify the performance of image processing algorithm was developed and NIR filter was selected, carried out an experiment with cows. NIR band-pass filter was used to pass the 975nm band of light spectrum. The image processing algorithm was developed could recognize all teats and the process time was 0.9 second to recognize the all teats and to acquire end position of teats.
The elegant early experiments of Herschel demonstrated that there is light after the visible spectrum in a region we call the near infrared (NIR). This was followed by the work which showed that the spectrum went further into what we call the mid infrared (MIR). The MIR has been used for many years as a qualitative and quantitative region to measure constituent values. The MIR region contains the fundamental vibrations which can be theoretically calculated from symmetry rules and harmonic oscillator equations. The NIR is not as straight forward because the region from 400-2500 nm does not contain any of the fundamental vibrations only combination bands and overtones. Over the past fifty years efforts to understand the NIR have largely been ignored while the quantitative aspects of the region have been utilized. This presentation will focus on the efforts to define terms for NIR, examine the calculation of combination bands and overtones and ways to interpret the spectra. The interpretation of the NIR has been aided greatly in recent years by the use of two dimensional spectroscopy which allows the correlation of bands in one spectral region with that of the NIR.
The purpose of this research was to develop a the reflection technique with near infrared (NIR) radiation for estimating soil components. NIR reflectance was scanned at 2nm intervals from 1100 to 2500nm with an InfraAlyzer 500 (Bran & Luebbe Co.). Over 400 soil sample from fields of different crops and land-use over Youngnam and Honam regions were used to obtain mean diffuse reflection of the soil for the calibration and validation of the calibration set in estimating moisture, organic matter (OM) and total nitrogen (T-N) of the soils. Multiple linear regression (MLR) was used to evaluate the correlation of NIR spectroscopy method. Reflection pattern of NIR spectra for finely sized sample (<0.5mm) and coarsely sized soil(<2mm) did not show much difference. The results showed that NIR spectroscopy and coarsely sized soil (<2mm) did not show much difference. The results showed that NIR spectroscopy could be used as a routine soil testing method in estimating OM, moisture, T-N in soil samples simultaneously.
Documented quality control plays a vital role I the production of technical “Depth filter” sheets used in industries such as Beverage and pharmaceutical. Depth filter sheets which can be up to several millimeters thick are stacker in plate and frame filter systems. They are the core of stainless steel filter systems which can be up to several meters high. FT-NIR Spectroscopy has many potential applications in the whole production line of filter sheets. Raw materials such as different types of cellulose pads, white powdery fillers (e.g. Kieelgur, Perlite) or liquid chemicals such as wet-strength agents we, with the help of NIR, easy to identify. NIR can also determine physical parameters such as particle size, essential for the filtration behavior. FT-NIR can be used for the quality parameters of the final product. Moisture and permeability can be determined, and with the help of the speed of this NIR method it is possible to correct possible faults quickly in the production process. Waste production can be minimized which is good for both the product profitability and the environment. Further tests have shown that it is also possible to use NIR on-line in the production area, to check the concentrations and the homogeneity of the paper suspension consisting of cellulose fibres, fillers and additives.
In this study, portable near infrared (NIR) system was newly integrated with a photodiode array detector, which has no moving parts and this system has been successfully applied for evaluation of human skin moisture. The good correlation between NIR absorbance and absolute water content of separated hairless mouse skin was, in vitro, showed depending on the water content (7.42-84.94%) using this portable NIR system. Partial least squares (PLS) regression was used for the calibration with the 1100-1650 nm wavelength range. For the practical use for the evaluation of human skin based on moisture, PLS model for human skin moisture was, in vivo, developed using the portable NIR system based on the relative water content values of stratum corneum from the conventional capacitance method. The PLS model showed a good correlation. This study indicated that the portable NIR system could be a powerful tool for human skin moisture, which may be much more stable to environmental conditions such as temperature and humidity, compared to conventional methods. Furthermore, in order to confirm the performance of newly integrated portable NIR system, scanning type conventional NIR spectrometer was used in the same experiments and the results were compared.
2014년 1월부터 아 태지역 Tokyo-MOU에서는 새로운 점검체제인 NIR를 도입하여 항만국통제(PSC)를 시행하고 있다. NIR의 가장 큰 특징은 기존 TF방식과 달리 회사의 안전관리수준까지 평가하여 선박의 위험도 수준을 고위험, 표준위험, 저위험 선박 등 3단계로 분류하고 그 수준에 따라 PSC 점검주기를 달리하는 것이다. 특히, 국제안전경영(ISM)코드의 안전관리체제(SMS)와 관련된 결함과 6개이상의 결함수, 출항정지이력 등은 선박의 위험도수준 평가에 큰 영향을 미치게 되었다.
The purpose of this research was to find out suitable soil sample preparation and sample holding tools for NIR reflection radiation for estimating soil components. NIR reflectance was scanned at 2nm intervals from 1,100 to 2,500nm with an InfraAlyzer 500(Bran+Luebbe Co.). Coarse(2.0mm) and fine(0.5mm) soil sample and various sample holding tools were used to obtain mean diffuse reflection of the soil for the calibration and validation of the calibration set in estimating moisture, organic matter and total nitrogen of the soils. Multiple linear regression was used to obtain the best correlation of NIR spectroscopy method. Correlation of NIR spectroscopy method. Correlation of NIR spectra for finely and coarsely sized soil did not show much difference. The standard errors of prediction(SE) using different types of sample holding tools for organic matter, total nitrogen and soil moisture were better than 0.765, 0.041 and 0.63% respectively. From the results it can be concluded that NIR spectroscopy with flow type cell could be used as a fast routine testing method in quantitative determination of organic matter, total nitrogen and soil moisture.
IGRINS (Immersion GRating INfrared Spectrometer) will provide the spectra with high-resolution and an instantaneous spectral coverage of H and K band in NIR region. Therefore, it is expected that the wide coverage of wavelength would make a production of an extensive NIR high-resolution spectra of standard stars as a prior program of IGRINS. As a counter part of these NIR spectra, we have planned to obtain the high-resolution spectra of those standard stars in optical band. These optical high-resolution spectra would give us an opportunity to produce the library of high-resolution stellar spectra covering from optical to NIR band, and to confirm the method to determine the stellar parameters and chemical abundances from the NIR high-resolution spectra. Before using the NIR high-resolution spectra, we have tested the method to determine the stellar parameters by comparing between the observed spectra and the synthetic spectra in optical band. In order to make the synthetic spectra, we have used the Kurucz ATLAS9 model grids and the SYNTH code described by Fiorella Castelli (http://wwwuser.oat.ts.astro.it/castelli/). For the cross-check against the parameters that would be derived from the NIR spectra, the stellar parameters such as effective temperature and surface gravity were determined using the optical spectra of the solar-like stars, as preliminary results.
Near-infrared (NIR) spectroscopy has been widely applied in various field, since it is nondestructive and no sample preparation is required. In this paper, NIR spectroscopy was used for the determination of naproxen in a commercial pharmaceutical preparation. NIR spectroscopy was used to determine the content of naproxen in intact naproxen tablets containing 250 mg ($65.8\%$ nominal concentration) by collecting NIR spectra in the range of $1100{\sim}1750nm$. The laboratory-made samples had $46.1{\sim}85.5\%$ nominal naproxen concentration. The measurements were made by reflection using a fiber-optic probe and calibration was carried out by partial least square regression (PLSR). Model validation was performed by randomly splitting the data set into calibration and validation data set (63 samples as a calibration data set and 42 samples as a validation data set). The developed NIR calibration gave results comparable to the known values of tablets in a laboratorial manufacturing process with standard error of calibration (SEC) and standard error of prediction (SEP) of $1.06\%\;and\;1.04\%$, respectively. The NIR method showed good accuracy and repeatability. NIR spectroscopic determination in intact tablets allowed the potential use of real time monitoring for a running production process.
Near infrared(NIR) spectral data have been used for the noninvasive analysis of various biological samples. Nonetheless, absorption bands of NIR region are overlapped extensively. It is very difficult to select the proper wavelengths of spectral data, which give the best PCR(principal component regression) models for the analysis of constituents of biological samples. The NIR data were used after polynomial smoothing and differentiation of 1st order, using Savitzky-Golay filters. To find the best PCR models, all-possible combinations of available principal components from the given NIR spectral data were derived by in-house programs written in MATLAB codes. All of the extensively generated PCR models were compared in terms of SEC(standard error of calibration), $R^2$, SEP(standard error of prediction) and SECP(standard error of calibration and prediction) to find the best combination of principal components of the initial PCR models. The initial PCR models were found by SEC or Malinowski's indicator function and a priori selection of spectral points were examined in terms of correlation coefficients between NIR data at each wavelength and corresponding concentrations. For the test of the developed program, aqueous solutions of BSA(bovine serum albumin) and glucose were prepared and analyzed. As a result, the best PCR models were found using a priori selection of spectral points and the final model selection by SEP or SECP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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