농지의 구성물을 인식하는 기술은 농작업 기계를 로봇으로 전환하는데 필요한 기술 중 하나이다. 하지만 실외에서는 태양광과 날씨 변화에 따른 광 조건의 변화가 매우 커서 기존의 영상처리 방법으로 구성물을 인지하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 광 조건의 변화에 따른 영향을 줄이는 방안으로 IR 이미지를 이용한 농지 구성물의 인지를 수행하였다. 농지 구성물로는 토양, 식물, 멀칭비닐, 자갈을 선정하였다. 농지의 IR 이미지에서 농지 구성물을 구별하기 위한 픽셀값을 작게 적용하면 미세한 구분은 가능하지만 토양, 식물, 멀칭 비닐 등을 구성물 단위로 구별할 대는 후처리가 필요로 해지는 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 IR 영상의 픽셀값을 평균 처리하여 농지 구성물의 인지를 수행 때의 효과를 확인 하였다. 평균 처리하는 픽셀값이 많을수록 처리속도가 빠르고, 작은 노이즈를 제어하는 효과가 있었지만, 픽셀값이 너무 커지면 구조물의 구별 정확도가 떨어졌다. 이 결과를 바탕으로 농지 구성물 인지를 위한 효율적인 IR 이미지 평균 처리 수준을 확인하였다.
Optical emission spectroscopy is used to identify chemical species and monitor the changes of process results during the plasma process. However, plasma process monitoring or fault detection by using emission signal variation monitoring is vulnerable to background signal fluctuations. IR heaters are used in semiconductor manufacturing chambers where high temperature uniformity and fast response are required. During the process, the IR lamp output fluctuates to maintain a stable process temperature. This IR signal fluctuation reacts as a background signal fluctuation to the spectrometer. In this research, we evaluate the effect of infrared background signal fluctuation on plasma process monitoring and improve the plasma process monitoring accuracy by using simple infrared background signal subtraction method. The effect of infrared background signal fluctuation on plasma process monitoring was evaluated on $SiO_2$ PECVD process. Comparing the $SiO_2$ film thickness and the measured emission line intensity from the by-product molecules, the effect of infrared background signal on plasma process monitoring and the necessity of background signal subtraction method were confirmed.
본 연구에서는 감마선과 섬광체 및 광 다이오드로 구성된 64 채널의 선형 디텍터 어레이를 이용하여 보온재로 싸인 배관의 두께를 실시간으로 측정하는 시스템을 개발하였다. 본 측정시스템은 감마선원으로 Ir-192를 사용하였으며, 디텍터는 BGO 섬광체와 광다이오드로 구성하였다. Ir-192 방사선원은 배관의 한쪽 편에, 그리고 디텍터 어레이는 배관을 중심으로 그 반대편에 위치하며 컴퓨터로 제어되는 주행 시스템에 실려 배관을 따라 이송되는 동안 배관과 단열재를 투과한 방사선의 강도는 각 디텍터에서 측정된다. 측정된 디텍터 어레이의 출력은 증폭기에서 증폭된 후 케이블에 의해 컴퓨터로 전송되며 주행시스템이 진행하는 동안 컴퓨터는 수집된 신호를 분석 및 계산하여 실제의 두께를 나타내며 주사간격을 1mm로 할 경우의 최대 측정속도는 분당 120cm이다.
본 논문에서는 중대형 위성용 '제어모멘트자이로'의 고속회전체인 모멘텀 휠의 고장 분석에 대해 기술하였다. 고장 분석을 위해 변조된 신호에서 주기적으로 발생되는 충격신호를 찾기 위해 힐베르트 변환 기법과 신호 복조 기법을 사용한 포락선 스펙트럼 분석을 하였다. 이를 통해 높은 신호의 크기를 가지는 특정 주파수 밴드에서 회전주파수의 조화 성분과 베어링 결함 주파수가 있는지 분석하여 모멘텀 휠의 고장을 진단하였다.
Rahul Joshi;Sushma Kholiya;Himanshu Pandey;Ritu Joshi;Omia Emmanuel;Ameeta Tewari;Taehyun Kim;Byoung-Kwan Cho
농업과학연구
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제50권4호
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pp.675-696
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2023
Terpenoids, also referred to as terpenes, are a large family of naturally occurring chemical compounds present in the essential oils extracted from medicinal plants. In this study, a nondestructive methodology was created by combining ATR-FT-IR (attenuated total reflectance-Fourier transform infrared), and Raman spectroscopy for the terpenoids assessment in medicinal plants essential oils from ten different geographical locations. Partial least squares regression (PLSR) and support vector regression (SVR) were used as machine learning methodologies. However, a deep learning based model called as one-dimensional convolutional neural network (1D CNN) were also developed for models comparison. With a correlation coefficient (R2) of 0.999 and a lowest RMSEP (root mean squared error of prediction) of 0.006% for the prediction datasets, the SVR model created for FT-IR spectral data outperformed both the PLSR and 1 D CNN models. On the other hand, for the classification of essential oils derived from plants collected from various geographical regions, the created SVM (support vector machine) classification model for Raman spectroscopic data obtained an overall classification accuracy of 0.997% which was superior than the FT-IR (0.986%) data. Based on the results we propose that FT-IR spectroscopy, when coupled with the SVR model, has a significant potential for the non-destructive identification of terpenoids in essential oils compared with destructive chemical analysis methods.
Park, S. J.;Kim, S. M.;Kim, M. H.;Kim, C. S.;Lee, C. H.
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.388-395
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2000
This study was performed to examine the effects of infrared (IR)/heated-air combination drying on some quality attributes of Korean white ginsengs. Ginseng roots were dried in a dryer where both the far infrared ray and heated-air are available as drying energy sources. Diametral shrinkage, external color, total saponin content, and ginsenosides and free sugar composition of the IR/heated-air combination dried ginsengs were measured and compared with those of commercial white ginseng products. The external color became lower in lightness and higher in saturation as the IR radiating plate temperature increased. IR/heated-air combination dried white ginsengs at IR plate temperature of 100$^{\circ}C$ was comparable to the commercial white ginseng products in color characteristics. Diametral shrinkage ratios ranged from 20 to 36% and appeared to be independent on the different drying methods. No definite evidence could be found whether the IR/heated-air combination drying and the conventional. hot-air drying practice resulted in white ginsengs having different ginsenoside contents and compositions. No conclusion could be made on whether the various drying treatments used in the study had effects on the free sugar contents and compositions of white ginsengs.
We have tested the performance of the Proto-model of Space Infrared Cryogenic System (PSICS), which is a small infrared camera, developed by Korea Astronomy and Space science Institute (KASI), Korea Basic Science Institute (KBSI), Korea Institute of Machinery and Materials (KIMM), and i3system co., as a cooperation project. The purpose of PSICS is to ensure a technology of small infrared cryogenic system for future development of space infrared (IR) cameras. PSICS consists of cryogenic part, IR sensor and electronics part, and optical part. The performance test of each part and the integrated system has been completed successfully. PSICS will be used as a guiding camera for ground-based IR telescopes and a test system for developing a space-borne instrument.
The purpose of this case study is to discuss the issues and challenges pertaining to industrial safety. The case study begins with the shocking incident of the brutal killing of top-executive of the company by agitated workers. Inspite of having conducive environment for business, Italian subsidiary Robusto Muro Ltd had to confront industrial Relations issues at an incredible and unprecedented level. Management perspective, workers viewpoint, competitors approach and diplomatic comments by political bigwigs have also been incorporated so that the students may have 3-dimensional understanding of the scenario. The case of such genre will facilitate the students to comprehend and discuss the employee-employer relationship and industrial safety, in particular and industrial relations and IR machinery, in general.
Glycerol is a non-volatile compound with no aromatic properties that contributes significantly to the quality of wine by providing sweetness and richness of taste. In addition, it is also the third most significant byproduct of alcoholic fermentation in terms of quantity after ethanol and carbon dioxide. In this study, Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy was employed as a fast non-destructive method in conjugation with multivariate regression analysis to build a model for the quantitative analysis of glycerol concentration in wine samples. The samples were prepared by using three varieties of red wine samples (i.e., Shiraz, Merlot, and Barbaresco) that were adulterated with glycerol in concentration ranges from 0.1 to 15% (v·v-1), and subjected to analysis together with pure wine samples. A net analyte signal (NAS)-based methodology, called hybrid linear analysis in the literature (HLA/GO), was applied for predicting glycerol concentrations in the collected FT-IR spectral data. Calibration and validation sets were designed to evaluate the performance of the multivariate method. The obtained results exhibited a high coefficient of determination (R2) of 0.987 and a low root mean square error (RMSE) of 0.563% for the calibration set, and a R2 of 0.984 and a RMSE of 0.626% for the validation set. Further, the model was validated in terms of sensitivity, selectivity, and limits of detection and quantification, and the results confirmed that this model can be used in most applications, as well as for quality assurance.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.403-412
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1993
This paper presents the progress of the development of a nondestructive technique for the classification of normal, septicemic , and cadaver poultry carcasses by the Instrumentation and Sensing Laboratory at Beltsville, Maryland, U.S.A. The Sensing technique is based on the diffuse reflectance spectroscopy of poultry carcasses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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