Confocal Imaging System is an essential machine for a wide range of inspection wafer. For concurrent and fast acquiring the image data of four channels, the new image acquisition system used the protocol of camera-link standard with the full mode of configuration in interconnection with a frame grabber integrated in a computer, which is popularly used for many cameras, so the programming environment of image processing is optional such as Visual C++, Matlab. In addition, many conventional methods were coordinately used for contribution to build the high quality of images for precise processing analog signals of PhotoMutiplier Tubes(PMTs), accurate control of scanning device, sensitivity of PMTs, and laser source. The prototype of new image acquisition system, could meet the goal of development, it is used in LSCM for high content screening to investigation the processes of elements of living specimens at the same time by simultaneous grab image data on 4 PMTs channels.
In this paper, we describe an real-time facial feature tracker. We only used a general USB PC Camera without a frame grabber. The system has achieved a rate of 8+ frames/second without any low-level library support. It tracks pupils, nostrils and corners of the lip. The signal from USB Camera is YUV 4:2:0 vertical Format. we converted the signal into RGB color model to display the image and We interpolated V channel of the signal to be used for extracting a facial region. and we analysis 2D blob features in the Y channel, the luminance of the image with geometric restriction to locate each facial feature within the detected facial region. Our method is so simple and intuitive that we can make the system work in real-time.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.95-99
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2006
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 to 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 with easily usable GUI. Using this system, we can automatically measure and inspect the quality of ail feeders in production process by analyzing the measurement results statistically.
An algorithm of 3-D particle image velocimetry(3D-PIV) was developed for the measurement of 3-D velocity field of complex flows. The measurement system consists of two or three CCD camera and one RGB image grabber. In this study, stereo photogrammetty was applied for the 3-D matching of tracer particles. Epipolar line was used to decect the stereo pair. 3-D CFD data was used to estimate algorithm. 3-D position data of the first frame and the second frame was used to find velocity vector. Continuity equation was applied to extract error vector. The algorithm result involved error vecotor of about 0.13 %. In Pentium III 450MHz processor, the calculation time of cross-correlation for 1500 particles needed about 1 minute.
This paper presents a machine vision system, which inspects the measurement of the ALC block on a real-time basis in the production process. The automatic measurement system was established with a CCD camera, an image grabber, and a personal computer without using assembled measurement equipment. Images obtained by this system was processed by an algorithm, specially designed for an enhanced measurement accuracy. For the realization of the proposed algorithm, a preprocessing method that can be applied to overcome uneven lighting environment, boundary decision method, unit length decision method in uneven condition with rocking objects, and a projection of region using pixel summation are developed. From our experimental results, we could find that the required measurement accuracy specification is sufficiently satisfied by using the proposed method.
Scanning Electron Microscopy (SEM) includes high voltage generator, electron gun, column, secondary electron detector, scan coil system and image grabber. Column includes electron lenses (condenser lens and objective lens). Condenser lens generates fringe field, makes focal length and control spot size. Focal length represents property of lens. Objective lens control focus. Most of the electrons emitted from the filament, are captured by the anode. The portion of the electron current that leaves the gun through the hole in the anode is called the beam current. Electron beam probe is called the focused beam on the specimen. Because of the lens and aperture, the probe current becomes smaller than the beam current. It generate various signals(backscattered electron, secondary electron) in an interaction with the specimen atoms. In this paper, we describe the result of research to develop the core elements for low-resolution SEM.
동영상에서 움직임 검출을 위해서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 차영상을 이용하는 방법이다. 그러나 프레임 단위의 차영상을 이용할 때 간혹 카메라, 그래버 카드, 또는 기상 조건에 따라 가우시안 잡음이 발생할 경우 이를 극복하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 움직임 검출이 사람이나 차량과 같이 객체의 크기가 큰 경우를 추출한다는 가정 아래, 차영상으로 생긴 가우시안 잡음 형태가 들어간 영상에서 형태학적 필터링 및 이진화를 동시에 수행하여 움직임 검출에 있어서 에러가 발생하는 부분을 감소시켜 대략적인 큰 물체의 움직임을 검출할 수 있음을 확인하였다. 따라서, 안개가 낀 날과 같이 차영상에서의 한계를 극복하는 대안으로서 움직임을 추정하는 곳에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 고성능의 하드웨어 장비가 아닌 일반적으로 사용되는 개인용 컴퓨터와 CCD 카메라를 이용하여 자동으로 경량기포 콘크리트(autoclaved lightweight concrete) 블록간의 상하 경사도, 두께의 불균일성, 그리고 불량 여부를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 치수측정 및 불량검사 자동화 알고리즘은 실제 작업환경을 고려하여 일반적인 조명조건에서의 전처리과정과 작업공정내의 피사체의 진동을 고려한 단위길이 결정방법, 카메라의 곡률보정에 의한 치수오차 보정 방법 등을 적용하였으며, 실제공정에서의 실험 결과를 통해 블록군의 계측에 있어서 0.8초 이내에 측정오차 1%이내의 데이터를 산출해 냄으로서 제안한 불량검사 자동화시스템의 신뢰성을 검증할 수 있었다.
Quantizing and extracting visual features of mushroom(Lentinus edodes L.) are crucial to the sorting and grading automation, the growth state measurement, and the dried performance indexing. A computer image processing system was utilized for the extraction and measurement of visual features of front and back sides of the mushroom. The image processing system is composed of the IBM PC compatible 386DK, ITEX PCVISION Plus frame grabber, B/W CCD camera, VGA color graphic monitor, and image output RGB monitor. In this paper, an automatic thresholding algorithm was developed to yield the segmented binary image representing skin states of the front and back sides. An eight directional Freeman's chain coding was modified to solve the edge disconnectivity by gradually expanding the mask size of 3$\times$3 to 9$\times$9. A real scaled geometric quantity of the object was directly extracted from the 8-directional chain element. The external shape of the mushroom was analyzed and converted to the quantitative feature patterns. Efficient algorithms for the extraction of the selected feature patterns and the recognition of the front and back side were developed. The developed algorithms were coded in a menu driven way using MS_C language Ver.6.0, PC VISION PLUS library fuctions, and VGA graphic functions.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.834-841
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1996
Egg production in Korea is becoming automated with a large scale farm. Although many operations in egg production have been and cracks are regraded as a critical problem. A computer vision system was built to generate images of a single , stationary egg. This system includes a CCD camera, a frame grabber board, a personal computer (IBM PC AT 486) and an incandescent back lighting system. Image processing algorithms were developed to inspect egg shell and to sort eggs. Those values of both gray level and area of dark spots in the egg image were used as criteria to detect holes in egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg image were used to detect cracks in egg. Fro a sample of 300 eggs. this system was able to correctly analyze an egg for the presence of a defect 97.5% of the time. The weights of eggs were found to be linear to both the projected area and the perimeter of eggs v ewed from above. Those two values were used as criteria to sort eggs. Accuracy in grading was found to be 96.7% as compared with results from weight by electronic scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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