Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.10
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pp.2606-2615
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1994
Sorting time is one of the most important issues for auto IC test handling systems. In actual system, because of too much path, reducing the computing time for finding a sorting path is the key way to enhancing the system performance. The exhaustive path search technique can not be used for real systems. This paper proposes heuristic sorting algorithm to find the minimal sorting time. The suggested algorithm is basically based on the best-first search technique and multi-level search technique. The results are close to the optimal solutions and computing time is greately reduced also. Therefore the proposed algorthm can be effectively used for real-time sorting process in auto IC test handling systems.
We developed the synthetic library automation system. Developed system is comprised of two main units: an auto sorting system of books and a wireless management system. An auto sorting system is composed of a book return machine, a robot system, and an emergency bookshelf. A book return machine is operated by magnetic removal-revival. A wireless management system is development of RFID, or radio frequency identification, and is composed of a RF module and uninhabited return machine and a loss prevention system. The software for the synthetic library automation system is divided into three groups. We realized the developed automation system, and then get the features.
In this paper, we developed a auto sorting system for T type welding nut using a vision inspector. We used edge and thread detection with histogram of image which is captured by machine vision camera. We also used a binary morphology operation for a detection of spot. As a result we performed numeric inspection of 0.1mm accuracy. This is impossible in old sorting system and inspector with naked eye. Also, we reduced the manufacturing unit cost to 25% and improved a production efficiency to 330%.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.53
no.3
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pp.256-265
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2017
Seafood is attracting attention as a future food industry. In recent years, the demand for fishery equipment of mechanization, automation, and unmanned was increased due to the environment affected by seafood processing, stricter regulations on safety, decline and aging of fishery worker. Ark shell (Scapharca subcrenata) was being produced in many steps in the production process. The process has been made such as collection-landing-washing-first sort (goods/non-goods)-transports-second sort (size). It was undergone first and second steps by delivering to the consumer. Here, the first step is to sort goods to collection and the second step is to sort by size. The fishery workers need ten people in first step and six people in second step. The workload of one hour per kg is 4,247 kg/h in first step and 2,213 kg/h in second step. In addition, the goods ratio by work process was 79% in first step and 98% in the second step. In this process, a lot of fishery worker and working time is needed. Therefore, this study developed elemental techniques for an automated size sorting system considering the working process problem, time and situation for washing and sorting of ark shell.
It is impossible to know the amount of pork primal cut by pig carcass grade which is determined only by carcass weight and backfat thickness in the Korean Pig Carcass System. The aim of this study was to investigate the correlation between the pig carcass grade and the amount of pork primal cut estimated with AutoFom III. A total of 419,321 Landrace, Yorkshire, and Duroc (LYD) pigs were graded with the Korean Pig Carcass Grade System. Amounts of belly, neck, loin, tenderloin, spare ribs, shoulder, and ham were estimated with AutoFom III. Regression equations for seven primal cuts according to each grade were derived. There were significant differences among the three carcass grades due to heteroscedasticity variance (p < 0.0001). Three regression equations were derived from AutoFom III estimation of primal cuts according to carcass grades. The coefficient of determination of the regression equation was 0.941 for grade 1+, 0.982 for grade 1, and 0.993 for grade 2. Regression equations obtained from this study are suitable for AutoFom III software, a useful tool for the analysis of each pig carcass grade in the Korean Pig Carcass Grade System. The high reliability of predicting the amount of primal cut with AutoFom III is advantageous for the management of slaughterhouses to optimize their product sorting in Korea.
This paper presents a development of flexible bowl feeder without mechanical tooling for each specific part to be fed. This flexible bowl feeder is capable of recognising different orientations of components using optical fiber sensors and can be adjusted to feed different components by way of a simple programming method. The system would be suitable for feeding and sorting small components prior to auto,ated small batch assembly.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.353-361
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2012
In this paper, we propose a improvement method of vision inspector for T type welding nut using an auto sorting system. We used edge and thread detection with histogram of image which is captured by machine vision camera. We also used a binary morphology operation for a detection of spot. A major problem in this vision inspector is abnormal operation caused by degradation of image acquired. These degradations caused by oil pollution on conveyer belt. For overcome this problem, we introduce a pre-processing using a masked histogram equalization on the image acquired. Histogram equalization is applied on masked region (nut part) for increase contrast. As a result, we can remove features caused by oil pollution on background and reduce a ratio of abnormal operation from 10.0 % to 0.2 %.
Since the output of retina for visual stimulus is carried by neurons of very diverse functional properties, it is not adequate to use conventional single electrode for recording the retinal action potential. For this purpose, we used newly developed multichannel recording system for monitoring the simultaneous electrical activities of many neurons in a functioning piece of retina. Retinal action potentials are recorded with an extra-cellular planar array of 60 microelectrodes. In studying the collective activity of the ganglion cell population it is essential to recognize basic functional distinctions between individual neurons. Therefore, it is necessary to detect and to classify the action potential of each ganglion cell out of mixed signal. We programmed M-files with MATLAB for this sorting process. This processing is mandatory for further analysis, e.g. poststimulus time histogram (PSTH), auto-correlogram, and cross-correlogram. We established MATLAB based protocol for waveform classification and verified that this approach was effective as an initial spike sorting method.
The flatness of a silicon wafer concerned with ULSI chip is one of the most critical parameters ensuring high yield of wafers. The polishing process that measures and controls the flatness of a silicon wafer is one of the important process in various processes for production silicon wafer, which are still being done today by manual. But engineers in polishing process are requested to have many experiences and to check silicon wafers one by one. In this paper, we propose an algorithm used interpolation that estimates wafer's shape and sorts wafers automatically, then we can control the flatness of wafers in polishing process by automatic system.
Image analysis algorithm for the quality evaluation of ginseng seedling was investigated. The images of ginseng seedling were acquired with a color CCD camera and processed with the image analysis methods, such as binary conversion, labeling, and thinning. The processed images were used to calculate the length and weight of ginseng seedlings. The length and weight of the samples could be predicted with standard errors of 0.343 mm, and 0.0214 g respectively, $R^2$ values of 0.8738 and 0.9835 respectively. For the evaluation of the three quality grades of Gab, Eul, and abnormal ginseng seedlings, features from the processed images were extracted. The features combined with the ratio of the lengths and areas of the ginseng seedlings efficiently differentiate the abnormal shapes from the normal ones of the samples. The grade levels were evaluated with an efficient pattern recognition method of support vector machine analysis. The quality grade of ginseng seedling could be evaluated with an accuracy of 95% and 97% for training and validation, respectively. The result indicates that color image analysis with support vector machine algorithm has good potential to be used for the development of an automatic sorting system for ginseng seedling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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