The applicability of UPT (Ultrasound Pulse Thermography) for real-time defect detection of the ceramic heating plate is described. The ceramic heating plate with superior insulation and high radiation is used to control the water temperature in underwater environment. The underwater temperature control system can be damaged owing to the short circuit, which resulted from the defect of the ceramic heating plate. A high power ultrasonic energy with pulse duration of 280 ms was injected into the ceramic heating plate in the vertical direction. The ultrasound excited vibration energy sent into the component propagate inside the sample until they were converted to the heat in the vicinity of the defect. Therefore, an injection of the ultrasound pulse wave which results in heat generation, turns the defect into a local thermal wave transmitter. Its local emission is monitored and recorded via the thermal infrared camera at the surface which is processed by image recording system. Measurements were Performed on 4 kinds of samples, composed of 3 intact plates and the defect plate. The observed thermal image revealed two area of crack in the defective ceramic heating plate.
자동차 번호판은 조명과 카메라에 따라 영상에서 다양한 형태로 나타나고 영상내의 잡음으로 인해 알고리즘 방식으로 자동차 번호판을 인식하기가 쉽지 않다. 이러한 문제에 적합한 해결 방법으로 본 논문에서는 학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자 인식 모듈로 구성된다 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 입력 영상의 잡음에 상대적인 영향이 적은 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨게이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식률은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템 성능은 947%이며 처리 시간은 약 1조 미만이다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실세계에서 유용하게 적용될 수 있다.
카메라에 의해 획득되는 주행 차량의 번호판 영상은 많은 변화와 잡음을 포함할 뿐만 아니라 번호판 영상내의 문자 영상은 매우 작은 크기를 가지게 된다. 이러한 열악한 조건으로 대표되는 번호판 영상의 인식 효율을 높이기 위해 번호판 영상의 인식에 적합한 영상 정제와 특징 추출 방법을 다양한 실험에 의해 결정하였으며, 서로 대비되는 특징을 사용하여 인식 성능을 상호 보완할 수 있는 인식기쌍을 설계하였다. 전체 번호판의 인식을 위해 다수의 인식기쌍으로 구성된 복합인식기를 구축하여 개별 인식 결과, 신뢰도, 상호 연관성, 저평가 요소의 처리 등을 분석하여 최종 인식하였다. 제안된 방법의 인식 효율을 도로 현장에서 취득된 번호판 영상을 대상으로 검증하였다.
A connected component analysis from a binary image is a popular character segmentation method but occasionally fails to segment the characters owing to image noise and uneven illumination. A multimethod binarization scheme that incorporates two or more binary images is a novel solution, but selection of binarization methods has never been analyzed before. This paper reveals the best combination of binarization methods and parameters and presents an in-depth analysis of the multimethod binarization scheme for better character segmentation. We carry out an extensive quantitative evaluation, which shows a significant improvement over conventional single-method binarization methods. Experiment results of six binarization methods and their combinations with different test images are presented.
이논문에서는 영상처리 기법과 신경회로망 분류기를 이용하여 냉연강판의 표면에 나타나는 결함을 검출하는 기법을 제안한다. 냉연강판 표면의 입력영상을 웨이블렛 변환하여 영상신호 데이터량을 감소시키고 영상신호의 저주파수 영역에 해당하는 부분영상으로부터 구한 co-occurrence 행렬을 이용하여 주된 특징들을 추출한 후 신경회로망 분류기를 이용하여 표면결함을 분류하는 과정을 밟는다 현장에서 직접입수한 실제 냉연강판 표면결함 영상에 대하여 결함의 검출 및 분류기법을 제시하고 실험을 통해 기존의 백터양자화 기법과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
본 논문에서는 변형 삼각간섭계에서 발생하는 파장판의 불완전성, 파장판의 방위각, 그리고 선형편광기의 방위각 오차로 인한 홀로그램의 위상오차를 유도하고, 이러한 위상오차가 포함된 홀로그램을 시뮬레이션을 통해 복원해 봄으로써 복원영상에 대하여 변형 삼각간섭계의 위상오차가 미치는 영향을 분석하였다.
Cytotoxicity assessment of silver nanoparticles (AgNPs) was performed using MTT-based microfluidic image cytometry (${\mu}FIC$). The $LC_{50}$ value of HeLa cells exposed to AgNPs in the microfluidic device was estimated as 46.7 mg/L, which is similar to that estimated by MTT-based IC for cells cultured in a 96 well plate (49.9 mg/L). These results confirm that the ${\mu}FIC$ approach can produce cytotoxicity data that is reasonably well-matched with that of the conventional 96 well plate system with much higher efficiency. This ${\mu}FIC$ method provides many benefits including ease of use and low cost, and is a more rapid in vitro cell based assay for AgNPs. This may aid in speeding up data acquisition in the field of nanosafety and make a significant contribution to the quantitative understanding of nanoproperty-toxicity relationships.
본 연구의 목적은 필름/증감지 방식에서 사용된 비감도 측정 방식을 이용하여 컴퓨터 방사선영상에서 영상판의 상대적 발광량을 평가하고자 하였다. 비감도 측정을 위한 특성곡선은 균일한 알루미늄으로 구성된 11 계단의 투과도계를 이용하였다. 디지털 방사선영상을 획득하기 위한 X선 조사조건은 50 kVp, 10 mAs로 조절했다. 영상후처리 알고리즘(MUSICA)의 모든 파라메터들은 제로화하여 원본 데이터에 근사화하였고 레이저 조사분류(exposure class)는 200으로 고정하였다. 영상판의 상대적 발광량 모델링은 X선 조사후 0, 4, 8, 12, 24 시간 보관한 영상판을 이용하였다. 그 결과, 컴퓨터 방사선영상시스템의 영상판 비감도 측정에 필요한 감도점 농도는 모든 특성곡선을 상대적으로 측정하기 용이한 2000 픽셀(pixel) 값이 적합하였다. 또한 영상판의 비감도가 저하될 때 영상신호를 생성하기 위한 빛 발광량도 감소하였다. 본 연구에서 제시한 비감도 평가방법은 컴퓨터 방사선영상시스템에서 영상판의 상대적 발광량을 평가할 수 있는 기술로 활용될 수 있을 것이다.
This paper proposes a method of extracting automobile license plate information using color image processing and separation of character regions. The hue and saturation of color information is need for license plate extraction and the specified standard location ratio is need for character region separation. Simulation results show that the proposed algorithm can detect license plates and separate character regions successfully.
Lim, Eun-Kyung;Kim, Young-Ju;Kim, Dae-Su;Kwang-Baek, Kim
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.648-651
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2003
In this paper, we propose the recognition system of a license plate using SOM algorithm. The recognition of license plate was investigated by means of the SOM algorithm. The morphological information of horizontal and vertical edges was used to extract a plate region from a car image. In addition, the 4-direction contour tracking algorithm was applied to extract the specific area, which includes characters from an extracted plate area. Therefore, we proposed how to extract license plate region using morphological information and how to recognize the character string using SOM algorithm. In this paper, 50 car images were tested. The extraction rate obtained by the proposed extraction method showed better results than that from the color information of RGB and HSI, respectively. And the license plate recognition using SOM algorithm was very efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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