Delaminations and cracks are common failures in structures. They may significantly reduce the stiffness of the structure and affect their vibration characteristics. In the present study, an analytical solution is developed to study the effect of an edge crack on the vibration characteristics of delaminated beams. The rotational spring model, the 'free mode' and 'constrained mode' assumptions in delamination vibration are adopted. This is the first study on how an edge crack affects the vibration characteristic of delaminated beams and new nondimensional parameters are developed accordingly. The crack may occur inside or outside the delaminated area and both cases are studied. Results show that the effect of delamination length and thickness-wise location on reducing the natural frequencies is aggravated by an increasing crack depth. The location of the crack also influences the effect of delamination, but such influence is different between crack occurring inside and outside the delaminated area. The difference of natural frequencies between 'free mode' and 'constrained mode' increases then decreases as the crack moves from one side of the delaminated region to the other side, peaking at the middle. The analytical results of this study can serve as the benchmark for FEM and other numerical solutions.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.10
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pp.34-40
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1998
The burr produced on piece part edges in machining operations must be removed for most parts to function effectively. Although considerable cost have been expended in improving deburring methods, little energy has been applied toward minimizing burrs. This study has been carried out to prevent the burrs produced on pure aluminium under various working condition and specimen shape in turning operations. The computer image processing system was used for measurement of size of burr, such as burr length, burr depth and burr area. The size of burr showed a decreasing tendency with the increase of rake angle and side cutting angle but it increased rapidly with the increase of depth of cut and the cutting speed has no effect on size of burrs. The size of burr rapidly decreased with the increase of edge angle and burrs are not occurred if edge angle is over 80$^{\circ}$.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2312-2325
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2013
In this paper, we propose a preprocessing method that it is to correct the distortion of text area in Korean signboard images as a preprocessing step to improve character recognition. Distorted perspective in recognizing of Korean signboard text may cause of the low recognition rate. The proposed method consists of four main steps and eight sub-steps: main step consists of potential vertical components detection, vertical components detection, text-boundary estimation and distortion correction. First, potential vertical line components detection consists of four steps, including edge detection for each connected component, pixel distance normalization in the edge, dominant-point detection in the edge and removal of horizontal components. Second, vertical line components detection is composed of removal of diagonal components and extraction of vertical line components. Third, the outline estimation step is composed of the left and right boundary line detection. Finally, distortion of the text image is corrected by bilinear transformation based on the estimated outline. We compared the changes in recognition rates of OCR before and after applying the proposed algorithm. The recognition rate of the distortion corrected signboard images is 29.63% and 21.9% higher at the character and the text unit than those of the original images.
In this paper, we proposed the detection algorithm of microcalcification based on region growing method with contrast and edge sharpness in digital X-ray mammographic images. We extracted the local maximum pixel and watershed regions by using watershed algorithm. Then, we used the mean slope between local maximum and neighborhood pixels to extract microcalcification candidate pixels among local maximum pixels. During increasing threshold value to grow microcalcification region, at the maximum threshold value of the contrast and edge sharpness, the microcalcification area is decided. The regions of which area of grown candidate microcalfication region is larger than that of watershed region are excluded from microcalcifications. We showed the diagnosis algorithm can be used to aid diagnostic-radiologist in the early detection breast cancer.
Crack is the most common typical feature of concrete deterioration, so routine monitoring and health assessment become essential for identifying failures and to set up an appropriate rehabilitation strategy in order to extend the service life of concrete structures. At present, image segmentation algorithms have been applied to crack analysis based on inspection images of concrete structures. The results of crack segmentation offering crack information, including length, width, and area is helpful to assist inspectors in surface inspection of concrete structures. This study proposed an algorithm of image segmentation enhancement, named morphological segmentation based on edge detection-II (MSED-II), to concrete crack segmentation. Several concrete pavement and building surfaces were imaged as the study materials. In addition, morphological operations followed by cross-curvature evaluation (CCE), an image segmentation technique of linear patterns, were also tested to evaluate their performance in concrete crack segmentation. The result indicates that MSED-II compared to CCE can lead to better quality of concrete crack segmentation. The least area, length, and width measurement errors of the concrete cracks are 5.68%, 0.23%, and 0.00%, respectively, that proves MSED-II effective for automatic measurement of concrete cracks.
Su, Haoru;Yuan, Xiaoming;Tang, Yujie;Tian, Rui;Sun, Enchang;Yan, Hairong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.12
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pp.4385-4399
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2021
The Internet of Things (IoT) eHealth systems composed by Wireless Body Area Network (WBAN) has emerged recently. Sensor nodes are placed around or in the human body to collect physiological data. WBAN has many different applications, for instance health monitoring. Since the limitation of the size of the battery, besides speed, reliability, and accuracy; design of WBAN protocols should consider the energy efficiency and time delay. To solve these problems, this paper adopt the end-edge-cloud orchestrated network architecture and propose a transmission based on reinforcement algorithm. The priority of sensing data is classified according to certain application. System utility function is modeled according to the channel factors, the energy utility, and successful transmission conditions. The optimization problem is mapped to Q-learning model. Following this online power control protocol, the energy level of both the senor to coordinator, and coordinator to edge server can be modified according to the current channel condition. The network performance is evaluated by simulation. The results show that the proposed power control protocol has higher system energy efficiency, delivery ratio, and throughput.
This paper presents a simplified hardware based edge detection circuit which is based on an analog correlator combining with the neighbor pixels in CMOS image sensor. A pixel element of the edge detector consists of an active pixel sensor and an analog correlator circuit which connects two neighbor pixels. The edge detector shares a comparator on each column that the comparator decides an edge of the target pixel with an adjustable reference voltage. The circuit detects image edge from CIS directly that reduces area and power consumption 4 times and 20%, respectively, compared with the previous works. And also it has advantage to regulate sensitivity of the edge detection because the threshold value is able to control externally. The fabricated chip has 34% of fill factor and 0.9 ${\mu}W$ of power per a pixel under 0.18 ${\mu}m$ CMOS technology.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.3
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pp.961-966
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2012
The concern about vacuum glass is enhanced as society gets greener and becomes more concerned about energy savings due to the rising cost of oil. The glass edge sealing process needs the high reliability among the main process for the vacuum glass development in order to maintain between the two glass by the vacuum. In this paper, the process of the edge sealing was performed by using the hydrogen mixture gas which is the high density heat source unlike the traditional method glass edge sealing by using the frit as the soldering process. The ambient temperature in the electric furnace was set in the edge sealing to prevents the thermal impact and transformation of the glasses and the temperature distribution uniformity was measured. The parameter of the edge sealing was set through the basic test and the mathematical relation with the area of the glass edge parts according to the parameter was drawn using the multiple regression analysis method.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.3
no.4
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pp.283-288
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2001
In this paper, we proposed a method for extracting facial characteristics of human being in an image. Given a pair of gray level sample images taken with and without human being, the face of human being is segmented from the image. Noise in the input images is removed with the help of Gaussian filters. Edge maps are found of the two input images. The binary edge differential image is obtained from the difference of the two input edge maps. A mask for face detection is made from the process of erosion followed by dilation on the resulting binary edge differential image. This mask is used to extract the human being from the two input image sequences. Features of face are extracted from the segmented image. An effective recognition system using the discrete wave let transform (DWT) is used for recognition. For extracting the facial features, such as eyebrows, eyes, nose and mouth, edge detector is applied on the segmented face image. The area of eye and the center of face are found from horizontal and vertical components of the edge map of the segmented image. other facial features are obtained from edge information of the image. The characteristic vectors are extrated from DWT of the segmented face image. These characteristic vectors are normalized between +1 and -1, and are used as input vectors for the neural network. Simulation results show recognition rate of 100% on the learned system, and about 92% on the test images.
Park, Sunhwa;Kim, Donghyun;Im, Hyunsoo;Kim, Honghoon;Paek, Jaegyung;Park, Jaeheung;Seo, Yeong Geon
Journal of Digital Contents Society
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v.16
no.6
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pp.951-959
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2015
Scene text extraction is important because it offers some important information on different image based applications pouring in current smart generation. Edge-Enhanced MSER(Maximally Stable Extremal Regions) which enhances the boundaries using the canny operator after extracting the basic MSER shows excellent performance in terms of text extraction. But according to setting the threshold of the canny operator, the result images using Edge-Enhanced MSER are different, so there needs a method figuring out the threshold. In this paper, we propose a AEMSER(Adaptive Edge-enhanced MSER) that applies the method extracting the boundary using the middle value of histogram to Edge-Enhanced MSER to get the canny operator's threshold. The proposed method can acquire better result images than the existing methods because it extracts the area only for the obvious boundaries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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