In this paper, I present the domestic development of near infrared camera systems for the ground telescope and the space satellite. These systems are the first infrared instruments made for astronomical observation in Korea. KASINICS (KASI Near Infrared Camera System) was developed to be installed on the 1.8m telescope of the Bohyunsan Optical Astronomy Observatory (BOAO) in Korea. KASINICS is equipped with a $512{\times}512$ InSb array enable L band observations as well as J, H, and Ks bands. The field-of-view of the array is $3.3'{\times}3.3'$ with a resolution of 0.39"/pixel. It employs an Offner relay optical system providing a cold stop to eliminate thermal background emission from the telescope structures. From the test observation, limiting magnitudes are J=17.6, H=17.5, Ks=16.1 and L(narrow)=10.0 mag at a signal-to-noise ratio of 10 in an integration time of 100 s. MIRIS (Multi-purpose InfraRed Imaging System) is the main payload of the STSAT-3 in Korea. MIRIS Space Observation Camera (SOC) covers the observation wavelength from $0.9{\mu}m$ to $2.0{\mu}m$ with a wide field of view $3.67^{\circ}{\times}3.67^{\circ}$. The PICNIC HgCdTe detector in a cold box is cooled down below 100K by a micro Stirling cooler of which cooling capacity is 220mW at 77K. MIRIS SOC adopts passive cooling technique to chill the telescope below 200K by pointing to the deep space (3K). The cooling mechanism employs a radiator, a Winston cone baffle, a thermal shield, MLI of 30 layers, and GFRP pipe support in the system. Opto-mechanical analysis was made in order to estimate and compensate possible stresses from the thermal contraction of mounting parts at cryogenic temperatures. Finite Element Analysis (FEA) of mechanical structure was also conducted to ensure safety and stability in launching environments and in orbit. MIRIS SOC will mainly perform the Galactic plane survey with narrow band filters (Pa $\alpha$ and Pa $\alpha$ continuum) and CIB (Cosmic Infrared Background) observation with wide band filters (I and H) driven by a cryogenic stepping motor.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.4
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pp.140-146
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2017
As energy conservation and environmental issues are emerging as a hot topic around the world, consumers are demanding high-efficiency, eco-friendly products. In this study, the author proposed 120W LED lighting system that replace metal halide lamp (MHL) which is currently used in the industry. Furthermore, it would be possible to provide a perfect opportunity for Korea to rise as a global leader in the LED lighting industry through soundness evaluation of the LED lighting system that is applied.
This paper deals with the feasibility analysis and alternatives for infrared detector development. The purpose of this paper analyze development requirement and feasibility study in both technology and cost. We get raw input data for system engineering process from development and technical expert, and then analyze cost and technology for development feasibility, and alternative study. Infrared Detector is core component of Thermal Imaging System and developed by ADD from 2006 to 2008 year. Technical level is analyzed by TRL(Technical Readiness Level) and AOA(Analysis of Alternative) is done by development and production cost estimate. We use SEER-H tool for cost estimate, that is parametric cost estimate tool based on Knowledge Base. Also this paper presents risk analysis for project management because it is necessary to risk driver management during the infrared detector development. The result of IR Detector feasibility and alternative study will be used in technical and cost analysis. This study can help those who are related to the cost analysis and development feasibility of other weapons
Recently, due to the aging of workers and the weakening of the labor base in the automobile industry, research on quality inspection methods through ICT(Information and Communication Technology) convergence is being actively conducted. A lot of research has already been done on the development of an automated system for quality inspection in the manufacturing process using image processing. However, there is a limit to detecting defects occurring in the automotive sunroof sealer application process, which is the subject of this study, only by image processing using a general camera. To solve this problem, this paper proposes a system construction method that collects image information using a infrared thermal imaging camera for the sunroof sealer application process and detects possible product defects based on the SVM(Support Vector Machine) algorithm. The proposed system construction method was actually tested and applied to auto parts makers equipped with the sunroof sealer application process, and as a result, the superiority, reliability, and field applicability of the proposed method were proven.
Automated greenhouse production systems often require crop growth monitoring involving accurate quantification of plant physiological properties. Conventional methods are usually burdensome, inaccurate, and harmful to crops. A thermal image analysis system can accomplish rapid and accurate measurements of physiological-property changes of stressed crops. In this research a thermal imaging system was used to measure the leaf-temperature changes of several crops according to water deficit. Thermal images were obtained from lettuce, cucumber, pepper, and chinese cabbage plants. Results showed that there were significant differences in the temperature of stressed plants and non-stressed plants. The temperature differences between these two group of plants were 0.7 to 3$^{\circ}C$ according to species.
Infrared radiation (IR) refers to the region of the electromagnetic radiation spectrum where wavelengths range from about 700 nm to 1 mm. Any object with a temperature above absolute zero (0 K) radiates in the infrared region, and a material that transmits radiant energy in the range of 0.74 to 1.4 um is referred to as a near-infrared optical material. Germanate-based glass is attracting attention as a glass material for infrared optical lenses because of its simple manufacturing process. With the recent development of the glass molding press (GMP) process, thermal imaging cameras using oxide-based infrared lenses can be easily mass-produced, expanding their uses. To improve the mechanical and optical properties of commercial materials consisting of ternary systems, germanate-based heavy metal oxide glasses were prepared using a melt-cooling method. The fabricated samples were evaluated for thermal, structural, and optical properties using DSC, XRD, and XRF, respectively. To derive a composition with high glass stability for lens applications, ZnO and Sb2O3 were substituted at 0, 1, 2, 3, and 4 mol%. The glass with 1 mol% added Sb2O3 was confirmed to have the optimal conditions, with an optical transmittance of 80 % or more, a glass transition temperature of 660 ℃, a refractive index of 1.810, and a Vickers hardness of 558. The possibility of its application as an alternative infrared lens material to existing commercial materials capable of GMP processing was confirmed.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.246-253
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2016
Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods.
Proceedings of the Korea Institute of Applied Superconductivity and Cryogenics Conference
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2003.10a
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pp.163-166
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2003
This paper presents the results of a series of performance tests for the Stilting cryocooler. Infrared sensor systems incorporating cryocoolers are required to be qualified to the appropriate environmental specification. Linear drive Stilting cryocooler have matured to the stage of undergoing formal qualification test program The thermal environmental test of the Stilting cryocooler is presented in this paper. We performed that low and high temperature keeping test from -4$0^{\circ}C$ to +6$0^{\circ}C$ and operating test at high and low temperature cyclic range with acceptance tests performed at scheduled intervals. Cooling capacity was determined as a function of cooler components temperatures at the compressor, hot end and cold tip. Tests performed on this cooler have been successful with a measured cooling performance of more than 0.8W@80K for 23$^{\circ}C$ ambient temperature with 40 $W_{ac}$ input power.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.5
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pp.557-564
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2017
The purpose of the thermal imaging observation device mounted on the K's tank in the Republic of Korea military is to convert infrared rays into visual information to provide information about the environment under conditions of restricted visibility. Among the various performance indicators of thermal observation devices, such as the view, magnification, resolution, MTF, NETD, and Minimum Resolvable Temperature Difference (MRTD), the MRTD is the most important, because it can indicate both the spatial frequency and temperature resolvable. However, the standard method of measuring the MRTD in NATO contains many subjective factors. As the measurement result can vary depending on subjective factors such as the human eye, metal condition and measurement conditions, the MRTD obtained is not stable. In this study, these qualitative MRTD measurement systems are converted into quantitative indicators based on a gray scale using imaging processing. By converting the average of the gray scale differences of the black and white images into the MRTD, the mean values can be used to determine whether the performance requirements required by the defense specification are met. The (mean) value can also be used to discriminate between detection, recognition and identification and the detectable distance of the thermal equipment can be analyzed under various environmental conditions, such as altostratus, heavy rain and fog.
Zabin, Asem;Khalil, Baha;Ali, Tarig;Abdalla, Jamal A.;Elaksher, Ahmed
Advances in Computational Design
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v.5
no.2
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pp.127-146
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2020
Building Information Modeling (BIM) is increasingly used throughout the facility's life cycle for various applications, such as design, construction, facility management, and maintenance. For existing buildings, the geometry of as-built BIM is often constructed using dense, three dimensional (3D) point clouds data obtained with laser scanners. Traditionally, as-built BIM systems do not contain the material and textural information of the buildings' elements. This paper presents a semi-automatic method for generation of material and texture rich as-built BIM. The method captures and integrates material and textural information of building elements into as-built BIM using thermal infrared sensing (TIS). The proposed method uses TIS to capture thermal images of the interior walls of an existing building. These images are then processed to extract the interior walls using a segmentation algorithm. The digital numbers in the resulted images are then transformed into radiance values that represent the emitted thermal infrared radiation. Machine learning techniques are then applied to build a correlation between the radiance values and the material type in each image. The radiance values were used to extract textural information from the images. The extracted textural and material information are then robustly integrated into the as-built BIM providing the data needed for the assessment of building conditions in general including energy efficiency, among others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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