자동 광검사 장비의 검사 영상 획득과정을 전산모사하는 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 광선 추적법을 기반으로 조명 광학계, 검사 대상체 및 결상 광학계의 3가지 모듈로 구성하였다. 각 모듈이 갖는 광학적 특성을 실제와 일치시키기 위해, 다양한 물리적 모델과 실측 결과를 반영하여 주요 인자들의 종류와 범위를 결정하였다. 전산모사 결과의 타당성은 논리적인 검증과정과 실험 결과와의 비교를 통해 확인할 수 있었다.
이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 유체역학분야에서 지난 30 여년 동안 많이 활용되어온 속도측정 기법으로 오늘날에는 이를 수공학 분야에서 이를 유량측정 등 수리현상 해석에 활용하려는 시도가 다각적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법을 용담댐 시험유역에 적용하여 그의 자연하천에서의 적용성을 검토하고자 한다. 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 PIV(Particle Image Velocimetry)로 통칭되고 있으며, PIV는 seeding, illumination, recording, 및 image processing의 네 가지 요소로 구성된다. seeding을 위해서 유체를 따라 흐를수 있는 작은 입자를 유체에 첨가한다. 유체를 따라 흐르는 입자들의 선명한 이미지를 얻기 위해서illumination이 필요하다. PIV를 이용하여 흐름을 해석하기 위한 illumination은 일반적으로 이중펄스 레이저가 이용된다. 이렇게 유속장 해석을 하려는 유체에 대하여 seeding 및 illumination이 준비되면 단일노출- 다중 프레임법, 혹은 다중노출-단일 프레임법으로 흐름을 recording을 한다. image processing은 이미지를 다운로드하고, 디지타이징 및 화질향상을 하는 전처리(pre-processing), 상관계수의 산정에 의한 유속 벡터의 결정 및 에러 벡터를 제거하고 유속장을 그래프화하는 후처리(post-processing) 과정으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모$(4m^2\sim45,000m^2$)의 흐름해석을 할 수 있도록 Fujita et al.(1994)와 Aya et al.(1995)이 확장시킨 것이다. PIV와 비교시 LSPIV의 다른 점은 넓은 흐름 표면적을 포함하기 위하여 촬영시에 카메라의 광축과 흐름 사이의 각도가 PIV에서 이용하는 수직이 아닌 경사각을 이용하였고 이에 따라 발생하는 이미지의 왜곡을 제거하기 위하여 이미지 변환기법을 적용하여 왜곡이 없는 정사촬영 이미지로 변환시킨다. 이후부터는 PIV의 이미지 처리 방법이 적용되어 표면유속을 산정한다. 다만 이미지 변환을 PIV 이미지 처리 전에 하느냐 후에 하느냐에 따라 유속장 해석결과에 차이가 있다. PIV의 네가지 단계를 포함하여 LSPIV의 각 단계를 구분하면, seeding, illumination, recording, image transformation,image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 나뉘어진다 (Li, 2002). LSPIV를 적용시 물표면 입자의 Tracing을 위하여 자연하천에서 사용하기에 적합한 환경친화적인 seeding 재료인 Wood Mulch를 사용하여 유속을 측정하였다. 적용지점은 용담댐 상류의 동향수위관측소 지점으로 이 지점은 한국수자원공사의 수자원시험유역이 위치하고 있다. 이미지의 촬영은 가정용 비디오 캠코더 (Sony DCR-PC 350)을 이용하여 두 줄기의 흐름에 대하여 각각 약 5분 동안의 영상을 촬영한후 이중에서 seeding의 분포가 잘 이루어진 약 1분간을 추출한후 이를 이용하여 PIV 분석에 이용하였다. 대체적으로 유속장의 계산이 무난하게 이루어지었으나 비교적 수질 상태가 양호하고, 수심이 낮고, 하상재료가 자갈로 이루어져 있어 비슷한 색상의 seeding 재료를 추적하기 어려운 구간이 발생한 부분에서는 유속의 계산이 정확히 이루어지지 않았다.
현재 기존에 상용화 되어 있는 LED 조명기기의 경우, LED 동작 시퀀스가 고정이 되어 있는 상태로 판매되고 있다. 이와 같은 상태로는 외부 환경 요인이 고려되지 않고 오직 장소에만 적용되는 조명 환경 용도로서의 기능만을 수행한다. 현재는 선박 내 외부 환경 요인의 변화에 따른 최적의 조명 환경 조성이 어렵게 되어있다. 그러므로 외부 환경 요인의 변화에 좀 더 유기적이고 능동적으로 적응할 수 있도록 외부 환경 값을 입력받아 실시간으로 최적 조명 값이 반영될 수 있도록 해야 될 필요성이 있다는 결론을 얻게 되었다. 본 논문에서는 마이크로프로세서를 선박 통합관리 시스템으로 활용하여 기존의 외부 환경 요인에 의하여 실시간으로 변동되는 환경 데이터를 다루며, 외부 환경요인을 확인하고 또한 퍼지 추론 시스템을 접목하여 RGB LED 모듈 조명 제어가 가능한 제어기를 구성하였다. 이를 위하여 퍼지 제어 알고리즘을 설계하고, 퍼지 제어 시스템을 구성하였다. 외부 환경 요소인 피사체와의 거리, 조도 값을 센서로 통해 입력 받고 이 값들을 퍼지 제어 알고리즘을 통하여 최적 조명 값으로 변환하여 RGB LED 모듈 조광 제어를 통하여 표현하고 퍼지 제어 시스템의 실질적인 효능을 확인하였다.
새로 개발된 조기 진단 장비들로는 laser fluorescence device(LFD), 초음파 진단 시스템, confocal laser scanning microscopy(CLSM), quantitative light-induced fluorescence(QLF) 시스템 그리고 digital imaging fiber-optic trans-illumination(DIFOTI) 시스템 등이 있다. 본 연구는 임상에서 사용되고 있는 DIFOTI시스템과 LFD를 이용하여 유치 교환 시기에 있는 환아 21명, 25개의 유치를 대상으로 각 치아당 $1{\sim}3$점을 선정하여 구강내에서 초기 우식법랑질에 대한 DIFOTI 이미지 촬영 결과와 LFD 계측값을 3회 측정하고 그 평균을 대표값으로 한 결과를 CLSM과 비교하여 진단 능력을 평가하였다. 실험실 연구에서는 인공우식 용액을 이용하여 수거된 40개의 유치를 협설면에 $2{\times}3mm$ 크기의 창을 형성하고 4, 8, 12, 16일간 탈회시키면서 그 변화를 DIFOTI 시스템과 LFD를 이용하여 측정하고 이를 CLSM과 비교 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 구강내에서 촬영된 DIFOTI의 민감도는 88.2%이었고, 특이도는 76.9%이었다. 2. 구강내에서 측정된 LDD의 민감도는 76.5%이었고, 특이도는 69.2%이었다. 3. 실험실 연구에서 유치 법랑질의 탈회 기간에 따른 DIFOTI 광투과율의 회귀 분석한 결과, 탈회 시간에 따라 광투과율은 감소하였다(r=-0.96, p<0.05). 4. 실험실에서 탈회 기간에 따른 LFD의 측정값의 회귀 분석 결과 통계적 유의성을 보이지 않았다(p>0.05). 5. DIFOTI 이미지의 광투과율과 CLMS의 병소 깊이에 대한 상관 계수는 -0.688이었으나(p<0.05), LFD의 측정값은 유의성을 보이지 않았다.
A tape feeder of a SMD(Surface Mount Device) mounter is a device that sequentially feeds electronic components on a tape reel to the pick-up system of the mounter. As components are getting much smaller, feeding accuracy of a feeder becomes one of the most important factors for successful component pick-up. Therefore, it is critical to keep the feeding accuracy to a specified level in the assembly and production of tape feeders. This paper describes a tape feeder inspection system that was developed to automatically measure and inspect feeding accuracy using machine vision. It consists of a feeder base, an image acquisition system, and a personal computer. The image acquisition system is composed of CCD cameras with lens, LED illumination systems, and a frame grabber inside the PC. This system loads up to six feeders at a time and inspects them automatically and sequentially. The inspection software was implemented using Visual C++on Windows NT with easily usable GUI. Using this system, we can automatically measure and inspect the quality of all feeders in production process by analyzing the measurement results statistically.
A small electrical potential difference which appears on any solid body when subjected to illumination by a modulated light beam generated by laser is called photocharge voltage(PCV)[1,2]. This voltage is proportional to the induced change in the surface electrical charge and is capacitatively measured on various materials such as conductors, semiconductors, ceramics, dielectrics and biological objects. The amplitude of the detected signal depends on the type of material under investigation, and on the surface properties of the sample. In photocharge voltage spectroscopy measurements[3], the sample is illuminated by both a steady state monochromatic bias light and the pulsed laser. The monochromatic light is used to created a variation in the steady state population of trap levels in the surface and space charge region of semiconductor samples which does result in a change in the measured voltage. Using this technique the spatial variation of PCV can be utilized to evalulate the surface conditions of the sample and the variation of the PCV due to the monochromatic bias light are utilized to charactrize the surface states. A qualitative analysis of the proposed measuremen is present along with experimental results performed on amorphous silicon samples. The deposition temperature was varied in order to obtain samples with different structural, optical and electronic properties and measurements are related to the defect density in amorphous thin film.
Stereoscopic particle image velocimetry is a measurement technique to acquire three dimensional velocity field by two cameras. With a laser sheet illumination, the third velocity component can be deduced from out-of$.$plane velocity components using a stereoscopic matching method. Most industrial fluid flows are three dimensional turbulent flows, so it is necessary to use the stereoscopic PIV measurement method. However the existing stereoscopic PIV system seems hard to use since it is very expensive and complex. In this study we have developed a Miniature Stereo-PIV(MSPIV) system based on the concept of the Miniature PIV system which we have already developed. In this paper, we address the design and some primitive experimental results of the Miniature Stereo-PIV system. The Miniature Stereo-PIV system features relatively modest performances, but is considerably smaller, cheaper and easy to handle. The proposed Miniature Stereo-PIV system uses two one-chip-only CMOS cameras with digital output. Only two other chips are needed, one for a buffer memory and one for an interfacing logic that controls the system. Images are transferred to a personal computer (PC) via its standard parallel port. No extra hardware is required (in particular, no frame grabber board is needed).
This paper addresses the development of 3D data acquisition system (3D scanner) based laser structured-light image. The 3D scanner consists of a stripe laser generator, a conventional camera, and a rotation table. The stripe laser onto an object has distortion according to 3D shape of an object. By analyzing the distortion of the laser stripe in a camera image, the scanner obtains a group of 3D point data of the object. A simple semiconductor stripe laser diode is adopted instead of an expensive LCD projector for complex structured-light pattern. The camera has an optical filter to remove illumination noise and improve the performance of the distance measurement. Experimental results show the 3D data acquisition performance of the scanner with less than 0.2mm measurement error in 2 minutes. It is possible to reconstruct a 3D shape of an object and to reproduce the object by a commercially available 3D printer.
Stereoscopic particle image velocimetry is a measurement technique to acquire of three dimensional velocity field by two cameras. With a laser sheet illumination, the third velocity component can be deduced by out-of-plane velocity components using a stereoscopic matching method. Industrial fluid flows are almost three dimensional turbulent flows, so it is necessary to use the stereoscopic PIV measurement method. However the existing stereoscopic PIV system seems hard to use since it is very expensive and complex. In this study we have developed a Stereoscopic Miniature PIV(MPIV) system based on the concept of the Miniature PIV system which we have already developed. In this paper, we address the design and some first experimental results of the stereoscopic PIV system. The Stereoscopic MPIV system features relatively modest performances, but is considerably smaller, cheaper and easy to handle. The proposed Stereoscopic MPIV system uses two one-chip-only CMOS cameras with digital output. Only two other chips are needed, one for a buffer memory and one for an interfacing logic that controls the system. Images are transferred to a personal computer (PC) via its standard parallel port. No extra hardware is required (in particular, no frame grabber board is needed).
한국전기전자재료학회 2004년도 춘계학술대회 논문집 반도체 재료 센서 박막재료 전자세라믹스
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pp.51-55
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2004
$CdS_{0.69}Se_{0.31}$ single crystal grown by sublimation method. Hall effect measurement were carried out by the Van der Pauw method. The measurement values under the temperature were found to be carrier density $n=1.95{\times}10^{23}m^{-3}$, Hall coeffcient $RH=3.21{\times}10^{-5}m^3/c$, conductivity ${\sigma}=362.41{\Omega}^{-1}m^{-1}$, and Hall mobility ${\mu}=1.16{\times}10^{-2}m^2/v.s.$ Heterojunction solar cells of $n-CdS_{0.69}Se_{0.31}/p-Cu_{2-x}S_{0.69}Se_{0.31}$ were fabricated by the substitution reaction. The open-circuit voltage, short-circuit currint density, fill factor and power conversion efficiency of $n-CdS_{0.69}Se_{0.31}/p-Cu_{2-x}S_{0.69}Se_{0.31}$ heterojunction solar cell under $80mW/cm^2$ illumination were found to be 0.41V, $19.5mA/cm^2$, 0.75 and 9.99%, respectivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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