KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.190-207
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2015
In the combustion engineering, to decrease pollution and increase production efficiency, and to optimally keep solid burning material amount constant in a burner online, it needs a smart method to detect the amount variation of the burning materials in a high temperature environment. This paper presents an online machine vision system for automatically measuring and detecting the burning material amount inside a burner or a boiler. In the camera-protecting box of the system, a sub-system for cooling is constructed by using the cooling water circulation techqique. In addition, the key and intelligent step in the system is to detect the pile profile of the variable burning material, and the algorithm for the pile profile tracing was studied based on the combination of the gey level (color) discontinuity and similarity based image segmentation methods, the discontinuity based sub-algorithm is made on the quaternion convolution, and the similarity based sub-algorithm is designed according to the region growing with multi-scale clustering. The results of the two sub-algoritms are fused to delineate the final pile profile, and the algorithm has been tested and applied in different industrial burners and boilers. The experiements show that the proposed algorithm works satisfactorily.
Experimental Ti-13%Zr and Ti-13%Zr-5%Cu alloys were made in an argon-arc melting furnace. The grade 2 CP Ti was used to control. The alloys were cast into phosphate bonded $SiO_2$ investment molds using an argon-arc casting machine, and The hardness and microstructures of the castings were investigated in order to reveal their possible use for new dental casting materials and to collect useful data for alloy design. The hardness of the Ti-13%Zr-5%Cu alloy(379Hv) became higher than that of Ti-13%Zr(317Hv) alloy, and the hardness of this alloys became higher than that of CP Ti(247Hv). Increasing in the hardness of the Ti-13%Zr-5%Cu alloy was considered to be solid solution hardening as the Ti-Zr system shows a completely solid solution for both high temperature $\beta$phase and low temperature $\alpha$ phase and also the inclusion of the eutectoid structure($\alpha Ti+Ti_{2}Cu$). No martensitic structures are observed in the specimen made of CP Ti, but Ti-13%Zr and Ti-13%Zr-5%Cu alloys show a kind of martensitic structure. Ti-13%Zr-5%Cu shows the finest microstructure. From these results, it was concluded that new alloys for dental casting materials should be designed as Ti-Zr-Cu based alloys.
Zhang, Jing;Lin, Hong;Nie, Weizhi;Chaisorn, Lekha;Wong, Yongkang;Kankanhalli, Mohan S
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.3
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pp.1264-1274
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2015
Human action recognition received many interest in the computer vision community. Most of the existing methods focus on either construct robust descriptor from the temporal domain, or computational method to exploit the discriminative power of the descriptor. In this paper we explore the idea of using local action attributes to form an action descriptor, where an action is no longer characterized with the motion changes in the temporal domain but the local semantic description of the action. We propose an novel framework where introduces local action attributes to represent an action for the final human action categorization. The local action attributes are defined for each body part which are independent from the global action. The resulting attribute descriptor is used to jointly model human action to achieve robust performance. In addition, we conduct some study on the impact of using body local and global low-level feature for the aforementioned attributes. Experiments on the KTH dataset and the MV-TJU dataset show that our local action attribute based descriptor improve action recognition performance.
Deep Learning has become the most important technology in the field of artificial intelligence machine learning, with its high performance overwhelming existing methods in various applications. In this paper, an interactive window service based on object recognition technology is proposed. The main goal is to implement an object recognition technology using this deep learning technology to remove the existing eye tracking technology, which requires users to wear eye tracking devices themselves, and to implement an eye tracking technology that uses only usual cameras to track users' eye. We design an interactive system based on efficient eye detection and pupil tracking method that can verify the user's eye movement. To estimate the view-direction of user's eye, we initialize to make the reference (origin) coordinate. Then the view direction is estimated from the extracted eye pupils from the origin coordinate. Also, we propose a blink detection technique based on the eye apply ratio (EAR). With the extracted view direction and eye action, we provide some augmented information of interest without the existing complex and expensive eye-tracking systems with various service topics and situations. For verification, the user guiding service is implemented as a proto-type model with the school map to inform the location information of the desired location or building.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.9
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pp.2760-2769
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1996
The feedback control systems of welding process using visual information can improve weld qualities. However, it is very difficult to get the visual information of weld pool since the light intensity of welding arc is much stronger than that of the weld pool. To explore the possibility of extending the capability of automatic welding machines, a study of a closed loop controlled welding system consisted of a GTA welding machine, a vision system, a stepping motor system and a digital computer was undertaken. Particularly, in this system, a CCD camera with a long wavelength pass filter was used to get a better weld pool image. Subsequently, an image analysis technique has been developed to measure the weld pool width. Using this weld pool width measurement, a colsed loop control system adjusted welding speed to maintain a constant weld pool width.
In this paper, we present an efficient tiled stereo display system for tangible meeting. For tangible meeting, it is important to provide immersive display with high resolution image to cover up the field of view and provide to the local user the same environment as that of remote site. To achieve these, a high resolution image needs to be transmitted for reconstruction of remote world, and it should be displayed using a tiled display. However, it is hard to transmit high resolution image in real time due to the limit of network bandwidth, and so we receive multiple images and reconstruct a remote world with received images in advance. Then, we update only a specific area where remote user exists by receiving low resolution image in realtime. We synthesize the transmitted image to the existing environmental map of remote world and display it as a stereo image. For this, we developed a new system which supports GPU based real time warping and blending, automatic feature extraction using machine vision technique.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.2
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pp.31-40
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2012
Face recognition refers to the process of identifying individuals based on their facial features. It has recently become one of the most popular research areas in the fields of computer vision, machine learning, and pattern recognition because it spans numerous consumer applications, such as access control, surveillance, security, credit-card verification, and criminal identification. However, illumination variation on face generally cause performance degradation of face recognition systems under practical environments. Thus, this paper proposes an novel face recognition system using a fusion approach based on local binary pattern and two-dimensional principal component analysis. To minimize illumination effects, the face image undergoes the local binary pattern operation, and the resultant image are divided into two sub-images. Then, two-dimensional principal component analysis algorithm is separately applied to each sub-images. The individual scores obtained from two sub-images are integrated using a weighted-summation rule, and the fused-score is utilized to classify the unknown user. The performance evaluation of the proposed system was performed using the Yale B database and CMU-PIE database, and the proposed method shows the better recognition results in comparison with existing face recognition techniques.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.755-764
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1996
A multispectral imaging system with selected wavelength optical filter was demonstrated feasible for food safety inspection. Intensified multispectral images of carcasses were obtained with visible/near-infrared optical filters(542-847 nm wavelengths) and analyzed. The analysis of textural features based on co-occurrence matrices was conducted to determine the feasibility of a multispectral image analyses for discriminating unwholesome poultry carcasses from wholesome carcasses. The mean angular second moment of the wholesome carcasses scanned at 542 nm wavelength was lower than that of septicemic (P$\leq$0.0005) and cadaver(P$\leq$0.0005) carcasses. On the other hand, for the carcasses scanned at 700nm wavelength , the feature values of septicemic and cadaver carcasses were significantly (P$\leq$0.0005) different from wholesome carcasses. The discriminant functions for classifying poultry carcasses into three classes (wholesome, septicemic , cadaver) were developed using linear and quadr tic covariance matrix analysis method. The accuracy of the quadratic discriminant models, expressed in rates of correct classification, were over 90% for the classification of wholesome, septicemic, and cadaver carcasses when textural features from the spectral images scanned at the wavelength of 542 and 700nm were utilized.
Purpose: Authors observe the digital twin enabled smart factory and/or digital manufacturing processes where Industry 4.0 technologies and quality management principles intersect. In this regard, this study reviews existing research regarding digital twins from the perspective of quality management. Methods: Initially, attention was given to how digital twins are manifested in the Industry 4.0 environment. Then, authors identify quality management elements amongst digital twin models, to align the concept of quality with the functional purpose of digital twins. After introducing specific examples of quality management tools applied to digital twins, the authors extend the domain of quality management into the analysis of multimedia format quality data obtained through machine vision. Results: Inspired by cases on the quality management application to digital twins, the authors suggest a framework for Industry 4.0 quality management. The envisioned suggested framework encompasses 4 dimensions, namely, 4M&1E, an application time window, new methodologies, and enabling technologies. Conclusion: Finally, the authors unfold the emerging trend of digital twin enabled smart factories, while emphasizing the necessity of quality management in conjunction with the introduction of digital twins.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.5
no.1
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pp.27-35
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2004
In the field of machine vision using a single camera mounted on a mobile robot, although the detection and tracking of moving objects from a moving observer, is complex and computationally demanding task. In this paper, we propose a new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using images of a camera. The system consists of the following modules: data acquisition, feature extraction and visual tracking, and trajectory generation. And a single camera is used as visual sensors to capture image sequences of a moving object. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The experimental results of tracking and capturing of the target object with the mobile robot are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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