Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.5
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pp.1-11
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2008
This work proposes a 15b 50MS/s CMOS pipeline ADC based on digital code-error calibration. The proposed ADC adopts a four-stage pipeline architecture to minimize power consumption and die area and employs a digital calibration technique in the front-end stage MDAC without any modification of critical analog circuits. The front-end MDAC code errors due to device mismatch are measured by un-calibrated back-end three stages and stored in memory. During normal conversion, the stored code errors are recalled for code-error calibration in the digital domain. The signal insensitive 3-D fully symmetric layout technique in three MDACs is employed to achieve a high matching accuracy and to measure the mismatch error of the front-end stage more exactly. The prototype ADC in a 0.18um CMOS process demonstrates a measured DNL and INL within 0.78LSB and 3.28LSB. The ADC, with an active die area of $4.2mm^2$, shows a maximum SNDR and SFDR of 67.2dB and 79.5dB, respectively, and a power consumption of 225mW at 2.5V and 50MS/s.
The repeatability error creeps in every corner of mechanical design as mechanical design becomes diverse and complicated. Inkjet printing has inherent repeatability error problem due to its nature of seamless incremental image synthesis of partial images. Without the calibration for the repeatability error realization of high print quality or enhancement of other printing performance could be impaired. Printer designers have met this recurrent problem even before the inception of inkjet print device and contrived various solutions as their own intelectual proprietary. Also, it is a trend to perform necessary calibration without painstaking human intervention. To come up with another useful and proprietary solution has become an important ingredient in inkjet printer design. This paper presents such a solution developed at Digital Printing Division of Samsung Electronics Company.
A quantitative non-contact multi-point measurement system is proposed to the measurement of three-dimensional movement of floating vessels by using digital image processing. The instantaneous three-dimensional movement of a floating structure which is floating in a small water tank is measured by this system and its three-dimensional movement is reconstructed by the measurement results. The validity of this system is verified by position identification for spatially distributed known positional values of basic landmarks set for the camera calibration. It is expected that this system is applicable to the non-contact measurement for an unsteady physical phenomenon especially for the measurement of three-dimensional movement of floating vessels in the laboratory model test.
A threshold-voltage sensing circuit is proposed to compensate for pixel aging in active matrix organic light-emitting diodes. The proposed threshold-voltage sensing circuit consists of sample-hold (S/H) circuits and a single-ended successive approximation register (SAR) analog-to-digital converter (ADC) with a resolution of 10 bits. To remove a scale down converter of each S/H circuit and a voltage gain amplifier with a signl-to-differentail converter, the middle reference voltage calibration and input range calibration for the single-ended SAR ADC are performed in the capacitor digital-to-analog converter and reference driver. The proposed threshold-voltage sensing circuit is designed by using a 180-nm CMOS process with a supply voltage of 1.8 V. The ENOB and power consimption of the single-ended SAR ADC are 9.425 bit and 2.83 mW, respectively.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.4
no.2
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pp.63-70
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2003
In this paper, an MFC (Mass Flow Controller) which is widely used in many semiconductor manufacturing processes for controlling the mass flow rate of a gas is designed and implemented using the PIC 16F876 of Microchip, Inc. The MFC implemented in this thesis has the form of hybrid-type, i.e., the mixed-type of the analog-type MFC, which has many problems such as low accurary, and digital-type MFC, which use an expensive DSP (Digital Signal Processor) and an ADC (Analog to Digital Convertor) with high precision. The MFC is consists of the sensor unit, the control unit and the actuator unit, and it has used the automatic calibration algorithm and the reference table method for the improvement of the performance.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.4
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pp.1-11
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2012
This paper is the study on the development of a torque precision measuring system using the curve fitting algorithm. This system can be divided into the hardware part and the software part. The hardware part consists of the main base board, the DAQ(Data Aquisition) board and Calibration parts. The software part consists of the software filter module and the curve fitting algorithm module. We have tested the torque transducer including the strain gauge for 200 Nm range and have analyzed the data acquired with the curve fitting algorithm by using this system. The DAQ board converts the electric signal induced by the transducer to the digital value precisely by using the shunt calibration procedure. The main board including the curve fitting algorithm calculates the exact digital torque value by using the digital value from the DAQ board. In this study, we confirmed that the result of the appropriate high-order power-series polynomial function is more accurate than the result of the low-order power-series polynomial through the system.
A new non-contact method of the frost thickness measurement has been developed. The method is based on the digital image processing technique to identify the reflection edge of the image captured by a CCD camera under laser sheet light illumination. To insure the accuracy of frost layer thickness, an in-situ calibration procedure is carried out with a calibration target with 0.5mm holes. Using the mapping function obtained by the calibration procedure, the contour of frost surface can be estimated with sub-pixel resolutions. The developed method is applied to study the effect of cooling plate temperature on the frost thickness in a small low speed wind tunnel.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1997.10a
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pp.225-229
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1997
This paper describes the camera calibration based-neural network with a camera modeling that accounts for major sources of camera distortion, namely, radial, decentering, and thin prism distortion. Radial distortion causes and inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. Actual optical systems are subject to various degrees of decentering, that is, the optical centers of lens elements are not strictly collinear. Thin prism distortion arises from imperfection in lens design and manufacturing as well as camera assembly. It is our purpose to develop the vision system for the pattern recognition and the automatic test of parts and to apply the line of manufacturing. The performance of proposed camera calibration is illustrated by simulation and experiment.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.51
no.4
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pp.15-20
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2009
The purpose of this study was to test the applicability of the HSPEXP model performance criteria for calibrating hydrologic parameters of HSPF. Baran watershed, located at Whasung city, was selected as a study watershed in this study. Input data for the HSPF model were obtained from the digital elevation map, landuse map, soil map and others. Water flow data from 1996 to 2000 was used for calibration and from 2002 to 2007 was for validation. Using the HSPEXP decision-support software, hydrology parameters were adjusted based on total volume, then low flows, storm flows, and finally seasonal flows. Suggested criteria for each model performance variables were referenced from the previous research. For the calibration period, all the HSPEXP model performance criteria were satisfied while two criteria were slightly violated for the validation period.
When modeling a sensor system mathematically, we assume that the sensor noise is Gaussian and white to simplify the model. If this assumption fails, the performance of the sensor model-based controller or estimator degrades due to incorrect modeling. In practice, non-Gaussian or non-white noise sources often arise in many digital sensor systems. Additionally, the noise parameters of the sensor model are not known in advance without additional noise statistical information. Moreover, disturbances or high nonlinearities often cause unknown sensor modeling errors. To estimate the uncertain noise and model parameters of a sensor system, this paper proposes an iterative batch calibration method using data-driven machine learning. Our simulation results validate the calibration performance of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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