This paper proposes computer visual inspection algorithms for various LCD defects which are found in a manufacturing process. Modular vision processing steps are required in order to detect different types of LCD defects. Those key modules include RGB filtering for pixel defects, gray-scale morphological processing and Hough transform for line defects, and adaptive threshold for spot defects. The proposed algorithms can give users detailed information on the type of defects in the LCD panel, the size of defect, and its location. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
To increase the data capacity of one-dimensional symbology, 2D barcodes have been proposed a decade ago. In this paper, a new 2D barcode detection algorithm based on Local Binary Pattern is presented. To locate 2D barcode symbols, a texture analysis scheme based on the Local Binary Pattern is adopted, and a gray-scale projection with sub-pixel operation is utilized to separate the symbol precisely from the input image. Finally, the segmented symbol is normalized using the inverse perspective transformation for the decoding process. The proposed method ensures high performances under various lighting/printing conditions and strong perspective deformations. Experiments show that our method is very robust and efficient in detecting the symbol area for the various types of 2D barcodes.
Due to the development of medical imaging technology, different imaging technologies provide a large amount of effective information. However, different imaging method caused the limitations of information integrity by using single type of image. Combining different image together so that doctor can obtain the information from medical image comprehensively. Image registration algorithm based on mutual information has become one of the hotspots in the field of image registration with its high registration accuracy and wide applicability. Because the information theory-based registration technology is not dependent on the gray value difference of the image, and it is very suitable for multimodal medical image registration. However, the method based on mutual information has a robustness problem. The essential reason is that the mutual information itself is not have enough information between the pixel pairs, so that the mutual information is unstable during the registration process. A large number of local extreme values are generated, which finally cause mismatch. In order to overcome the shortages of mutual information registration method, this paper proposes a registration method combined with image spatial structure information and mutual information.
The adjustment of lens magnification can make the degree of precision in pattern measurement be improved, but several problems such as high cost, smaller field of view and stage error accumulation are followed. In this paper, a method for precisely measuring patterns is proposed based on gradient transition vector, in order to solve these problems. The performance of our method is evaluated using pattern images with several directions. Also, it is compared with previous methods based on edge and gray-level moment. It is judged that the proposed method outperforms consistent pattern width results, and so could be applied to automation processes for measurement and inspection of precise and complexed patterns in IT, BT industry products.
Binary-phase complex spatial light modulators (BP-C-SLMs) are proposed and simulated. This study shows that bottom-top mirror-symmetrical uniaxial systems between two orthogonal polarizers allow one to construct BP-C-SLMs. BP-C-SLMs double the information-handling capacity per pixel, compared to the conventional amplitude-only spatial light modulators (A-SLMs), as well as being simply implemented with a single spatial light modulator (SLM), rather than a combination of an A-SLM and a binary-phase SLMs. Under limited conditions, BP-C-SLMs can control only the amplitude in single-phase space, and act as A-SLMs.
Holographic display technology is one of the promising 3D display technologies. However, the large amount of computation time required to generate computer-generated holograms (CGH) is a major obstacle to the commercialization of digital hologram. In various systems such as multi-depth head-up-displays with hologram contents, it is important to transmit hologram data in real time. In this paper, we propose a rapid CGH computation method by applying an arraying of a down-scaled hologram with the multiplication of a shifted concave lens function array. Compared to conventional angular spectrum method (ASM) calculation, we achieved about 39 times faster calculation speed for 3840 × 2160 pixel CGH calculation. Through the numerical investigation and experiments, we verified the degradation of reconstructed hologram image quality made by the proposed method is not so much compared to conventional ASM.
We have developed Ground Software (GSW) of BITSE. The ground software includes mission operation software, data visualization software and data processing software. Mission operation software is implemented using COSMOS. COSMOS is a command and control system providing commanding, scripting and data visualization capabilities for embedded systems. Mission operation software send commands to flight software and control coronagraph. It displays every telemetry packets and provides realtime graphing of telemetry data. Data visualization software is used to display and analyze science image data in real time. It is graphical user interface (GUI) and has various functions such as directory listing, image display, and intensity profile. The data visualization software shows also image information which is FITS header, pixel resolution, and histogram. It helps users to confirm alignment and exposure time during the mission. Data processing software creates 4-channel polarization data from raw data.
Underwater images are typically degraded due to color distortion, light absorption, scattering, and noise from artificial light sources. Restoration of these images is an essential task in many underwater applications. In this paper, we propose a two-phase deep learning-based method, Underwater Deep Curve Estimation (UWDCE), designed to effectively enhance the quality of underwater images. The first phase involves a white balancing and color correction technique to compensate for color imbalances. The second phase introduces a novel deep learning model, UWDCE, to learn the mapping between the color-corrected image and its best-fitting curve parameter maps. The model operates iteratively, applying light-enhancement curves to achieve better contrast and maintain pixel values within a normalized range. The results demonstrate the effectiveness of our method, producing higher-quality images compared to state-of-the-art methods.
Supermultiview and electro-holographic displays are promising displays for the future because they provide continuous parallaxes as their depth cue. But they are still in the early development stage due to the lack of supporting technologies. Achieving the continuous parallax in the supermultiview relies more on the number and size of pixels in the pixel cell/elemental image rather than the number of different view images. For the electro-holographic display, it also relies on the number and size of pixels in the panel. So these two methods share the same requirements for achieving the parallax. But the image displayed on the holographic display provides more impressive visual appeal than that on the supermultiview because the image can be floated on the front space of the display.
Park, Hyun-Woo;Kim, Soo-Hwan;Kim, Sung-Ha;Kim, Su-Ki;McCartney, Richard I.
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2006.08a
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pp.733-738
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2006
As the film transistor-liquid crystal display (TFTLCD) panels become larger and provide higher resolution, the propagation delay of row and column lines, the voltage modulation of Vcom, and the response time of liquid crystal affect the display images now more than in the past. It is more important to understand the electrical characteristic of TFT-LCD panels these days. This paper describes the electrical model of a 15-inch XGA ($1024{\times}768$) TFT-LCD panel. The parasitic resistance and capacitance of its panel are obtained by 3D simulation of a sub pixel. The accuracy of these data is verified by the measured values in an actual panel [1]. The developed panel simulation platform, the equivalent circuit of a 15-inch XGA panel, is simulated by HSPICE. The results of simulation are compared with those of experiment, according to changing the width of signal. Especially, the proposed simulation platform for modeling TFTLCD panels can be applied to large size LCD TVs. It can help panel and circuit designers to verify their ideas without making actual panels and circuits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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