This study presents an automatic matching method for generating a dense, accurate, and discontinuity-preserved digital surface model (DSM) using multiple images acquired by an aerial digital frame camera. The proposed method consists of two main procedures: area-based multi-image matching (AMIM) and stereo-pair epipolar line matching (SELM). AMIM evaluates the sum of the normalized cross correlation of corresponding image points from multiple images to determine the optimal height of an object point. A novel method is introduced for determining the search height range and incremental height, which are necessary for the vertical line locus used in the AMIM. This procedure also includes the means to select the best reference and target images for each strip so that multi-image matching can resolve the common problem over occlusion areas. The SELM extracts densely positioned distinct points along epipolar lines from the multiple images and generates a discontinuity-preserved DSM using geometric and radiometric constraints. The matched points derived by the AMIM are used as anchor points between overlapped images to find conjugate distinct points using epipolar geometry. The performance of the proposed method was evaluated for several different test areas, including urban areas.
Recently, a few image-processing based mobile urine testers have actively been studied since the urine-analysis result can be available to the user in real time immediately after the test is done. However, the accuracy of test result can be severely degraded due to variable illumination environments and a variety of manners to capture the image with a camera embedded in the smartphone according to different users. This paper proposes the Check4Urine system, a novel smartphone-based portable urine-analysis tester and provides three techniques to improve such a performance degradation problem robust to various test environments and disturbances, which are the compensation algorithm to correct the varying illumination effect, an urine strip detection algorithm robust to edge loss of the object image, and the color decision algorithm based on the pre-processed reference table. Experimental results show that the proposed Check4Urine system increases the accuracy of urine-analysis by 20-50% at various test conditions, compared with the existing image-processing based mobile urine tester.
철강공정 중에서 고로에서 용융된 쇳물은 연주공정을 거쳐 슬라브(slab) 재질로 변한 후 다음 공정인 열연공정으로 이동하게 된다. 본 논문은 슬라브 재질의 단면에 마킹된 소재관리번호를 슬라브가 열연공정으로 이동하기 전에 철강공정 상에서 실시간으로 인식하기 위한 인식시스템 개발에 관한 연구다. 이를 위해 획득한 슬라브의 단면 영상에 대해 전처리 필터를 적용하여 노이즈를 제거시킨 그레이레벨 영상에 대해 대략적인 번호영역을 추출한 후, 개별 번호영역을 추출하여 최종으로 소재의 관리번호를 추출하는 방법을 사용한다. 그리고 슬라브의 소재 관리번호 추출을 위해 KL-변환 (Karhunen-Loeve transform) 알고리즘을 사용한다. 개발된 슬라브번호 인식 시스템을 사용하여 실제로 공정 상에서 획득한 슬라브 단면 영상데이터에 대해 적응해본 결과 약 94%의 인식률을 가졌다.
Surface roughness of cold rolled steel sheet as well as the coating technique itself is quite important in obtaining high image clarity of electronic products and car outer panels. Especially, surface characteristics of steel sheet have acquired increasing attention from the steel and automotive industries. While the influence of such characteristics on paintability formability and painted surface appearance is important in defining steel surface requirements for automotive industries. Therefore this paper is dedicated primarily to the issue of paint appearance and reviews for improvement of roughness and peak count about the surface of work roll for the actual temper mill. The conclusions were obtained as follows ; 1) Roughness and peak count about the surface of steel sheet is strongly affected by surface condition of work roll. 2) The electro-discharge textured roll has more uniform roughness distribution than shot blasted roll and it's painted appearance of steel sheet has more improvement than that of the shot blasted because it has more harmonic wave roughness, and the higher peak count of surface roughness.
CMOS Image Sensor(CIS) 소자에서 광감도의 향상과 천연색 형성을 위하여 적용하고 있는 Color-Filter 공정에서 국부적으로 발생하는 strip성 불량과 막질손상을 제거하기 위한 연구를 진행하였다. 우선 지역적 경향성을 보이는 불량에 대해서는 PR strip process type을 액조 진행방식에서 회전식으로 변경했을 때 제거됨을 확인하였고, 막질손상을 최소화하기 위해서는 새로운 유기용매의 적용이 필요하였다. 실험 결과, 케톤기를 가지는 화합물과 Polar Apotic 용매의 혼합화합물을 적용하였을 때 각 막질에 attack을 최소화하면서 원하는 PR만 선택적으로 제거 되며 미세잔류성분에 대한 제거력도 향상됨을 확인하였다.
This paper presents the vision-based camber and optimal cutting line detection algorithm for hot-rolling process. It is important to measure the camber of head and tail part of strips because many problems are caused by the camber in the hot-rolling process. The hot-rolling process has time constraints. The camber detection algorithm of head and tail parts requires fast and less complex for satisfying time constraints. The proposed algorithm consists of two parts: measurement of the camber in the head and tail part of strips and decision part of the optimal cutting line of hot-rolled strip. First, we obtain the camber value of the strip from the difference between the real center line and the center line of head, tail part. Second, the head and tail part of strips isn't suitable for strips connections. Therefore, the cutting process is needed in the hot-rolling process. The optimal cutting line is determined by the head and tail images obtained from cameras. The algorithm is applied into the vision system with two area cameras, Matrox image processing board and host PC for verification.
The strain distribution in the vicinity of a hole in a tensile strip was measured using an image correlation method. The objective of this study is to evaluate the capability of predicting the strain component response using a constitutive model that was developed for use with paper materials. The need for a special constitutive model for paper derives from the characteristics of pronounced anisotropy and the fact that the material behaves differently under compressive loading than it does under tensile loading. The results of the simulation showed that predictions of strain distribution around the hole were in agreement with the experimental result trends, however, the agreement deteriorated as the edge of the hole was reached. It was observed that there is extensive inelastic strain that takes place around the hole prior to failure of the tensile strip. The simulation results showed that any difference between tensile and compressive behavior that may exist for paper material does not have any significant effect for the problem of this study because the level of compressive stress is quite low in comparison with compressive failure values.
본 연구에서는 대표적인 영상 정합기법 중 하나인 SIFT 기법을 이용하여, 고해상도의 초분광 스트립 영상에 대하여 높은 품질의 모자이크 영상을 생성하고자 하였다. 이를 위해, 항공사진 촬영당시의 GPS/INS 정보를 이용하여 초기 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상에 대하여 실험을 진행하였다. 세 개의 스트립으로 구성된 초분광 영상 간의 정합쌍을 추출하여 변환모델식을 구성하였고, 모자이크 영상을 생성하였다. 특히, 고품질의 초분광 모자이크 영상을 생성하기 위하여, 초분광 영상 내의 대표 밴드를 선정하고, 이를 이용한 영상 정합기법의 결과들을 분석하여 최적의 대표 밴드를 결정하고자 하였다. 본 연구를 통해 생성된 모자이크 영상의 위치 정확도를 비교 평가하기 위해서, GPS/INS 시스템으로 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상을 이용하여 생성한 모자이크 영상과의 시각적 비교 평가를 수행하였으며, 본 연구에서 수행한 방법들의 효용성을 분석하였다.
This paper presents an analysis methods for current collection quality in catenary system by means of video image based monitoring system. Arcing is the sparking at the interface point between pantograph and contact wire when the electric trains have traction current values at speed. Percentage of arcing at maximum line speed is measurable parameters for compliance with the requirements on dynamic behaviour of the interface between pantograph and contact wire in accordance with requirement of IEC and EN standards. The arc detector and video is installed on a train aim at the trailing contact strip according to the travel direction. The arc detector presented and measured verity of value such as the duration and power density of each arc and the video image is measured a image when the arc is occurred in pantograph. In this paper we analysis of video image in accordance with power density of arcing from arc detector and compared with video image and power density of arcing so as to produce quality of arcing from image.
인체 소변은 혈액 내의 노폐물을 배출하는 과정으로 채취가 쉽고 다양한 물질들이 포함되어 있습니다. 요검사는 이를 통해 질병, 건강상태, 요로 감염 여부 등을 확인하는 용도로 사용됩니다. 요검사에는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사의 세 가지 방법이 있으며, 화학적 검사는 요검사지를 사용하여 쉽게 결과를 확인할 수 있다. 요검사지에는 다양한 항목들을 검사할 수 있으며, 이를 통해 다양한 질병들을 확인할 수 있다. 최근 스마트폰의 보급으로 스마트폰을 이용한 요검사지 판독 연구가 진행되고 있다. 스마트폰을 이용하여 요검사지의 색 변화를 감지하고 판독하는 방법이 있다. 이러한 방법은 RGB값과 색 차이 공식을 사용하여 판별한다. 그러나 다양한 환경 요인으로 인해 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 모델을 적용한다. 특히, 경량화된 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 사용하여 스마트폰 내에서 요검사지의 색 판별을 개선한다. CNN은 이미지 인식과 패턴 찾기에 유용한 모델로, 경량화된 버전도 사용 가능하다. 이를 통해 스마트폰에서 딥러닝 모델을 운영하고 정확한 요검사지 결과를 추출할 수 있다. 요검사지는 다양한 환경에서 촬영하여 딥러닝 모델 학습 이미지를 준비 하였으며 MobileNet V3을 사용하여 요검사 서비스 어플리케이션을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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