• Title/Summary/Keyword: 광학이미지

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현장포커스 - photokina 2014

  • 한국광학기기협회
    • The Optical Journal
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    • s.151
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    • pp.22-22
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    • 2014
  • 세계 사진영상 최대 전시회인 'photokina'가 독일 퀼른에서 개최 될 예정이다. 이미지 영상과 관련된 많은 업체들은 오는 9월 16일부터 21일까지 6일간 치열한 신제품 경쟁을 벌이게 된다. 사진영상기기 업계는 이번 전시회를 통해 전 세계 관람객들에게 업그레이드된 제품과 서비스를 선보일 예정이며 이에 따라 주최측인 퀼른메쎄는 지난 4월 18일 서울 인터컨티넨탈 호텔에서 설명회를 열었다.

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Diffractive Optic Elements (회절광학 소자 렌즈)

  • 최종곤
    • Optical Science and Technology
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    • v.8 no.2
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    • pp.22-26
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    • 2004
  • 회절 광학 소자(Diffractive optical element)는 광학 시스템에 있어서 광을 조절하기 위하여 굴절(refraction) 또는 반사(reflection)보다는 주기 구조(periodic structures)에 의한 회절(diffraction)을 이용한 소자라 할 수 있다. DOE의 장점으로는 수차(aberration)가 없는 point-to-point 이미지가 가능하며 광 power를 사용한 평판(flat subface)이 가능하고 비구면과 같은 수차 조절이 가능하다. 단점으로는 HOE(Hologram Optical Element: DOE의 일종)의 수차가 이 구조의 특정 파장에서 나타나고 가시영역의 일정 영역에서 매우 분산적 (dispersive)이다. 또한 상대적으로 시장의 성장에 비하여 찾는 고객의 수가 적다는 점이다.(중략)

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Wide Field Imaging Analysis of Graphene (그래핀의 대면적 이미지 특성 분석)

  • Kwon, Kanghyuk;Kim, Nayoung;Havener, Robin W.;Won, Donggwan;Cho, Seungmin;Park, Jiwoong
    • Korean Journal of Optics and Photonics
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    • v.24 no.3
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    • pp.143-147
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    • 2013
  • A Raman spectrometer is essential for analyzing the characteristics of graphene. The commercial micro-Raman spectrometer is useful for measuring small areas, but due to the small measuring area, it has limited use in industry, as a sampling measure. This paper suggests a Raman spectrometer able to get a large area image of graphene. By using this image, we can get information on defects and on the presence of graphene. Therefore, this equipment can be used for quality assessment for production of graphene.

Optical Microscope Image Processing for Automated Cells Counting (세포 자동 계수를 위한 광학현미경 이미지 처리)

  • Cho, Mi-Gyung;Moon, Sang-Jun;Shim, Jae-Sool
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.15 no.11
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    • pp.2493-2499
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    • 2011
  • With growth of nano-bio industry, it is of significant importance to develop an automated system to exploit cell behaviors, including migration, mitosis, apoptosis, shape deformation of individual cells and their interactions among cells in the process of cell growth. In this paper, we proposed preprocessing techniques, a classification method which classifies clusters (overlapping multiple cells) from cells and an automated method which counts the number of cells and clusters in order to analyze 2D or 3D deformations of the cells in the real-time images from microscope in the cell culture. We conducted the 3T3 cell images taken from each thirty-minute interval. It showed the average 99.8% accuracy automatically for separating cells and clusters.