In this paper, we developed the automatic optical fiber aligner by image processing and automatic loading system. Optical fiber is indispensable for optical communication systems that transmit large volumes of data at high speed, but super-precision technology in sub-micron units is required for optical axis adjustment, we have developed 6-axis micro stage system for I/O optical fiber arrays, the initial automatic aligning system/software for a input optical array by the image processing technique, fast I/O-synchronous aligning strategy, the automatic loading/unloading system and the automatic UV bonding mechanism. In order to adjust the alignment it used on PC based motion controller, a $10\mu\textrm{mm}$ repeat-detailed drawing of automatic loading system is developed by a primary line up for high detailed drawing. Also, at this researches used the image processing system and algorithm instead of the existing a primary hand-line up. and fiber input array and waveguide chip formed in line by automatic. Therefore, the developed and manufactured optical aligning system in this research fulfills the great role of support industry for major electronics manufacturers, telecommunications companies, universities, government agencies and other research institutions.
The image processing methods are widely used in many industrial fields to detect defections in inspection devices. In this study an image processing method was conducted for the detection of abnormal pixels in a OLED(Organic Light Emitting Diode) type panel which is used for small size displays. The display quality of an OLED device is dependent on the pixel formation quality. So, among the so many pixels, to find out the faulty pixels is very important task in manufacturing processing or inspection division. We used a line scanning type BW(Black & White) camera which has very high resolution characteristics to acquire an image of display pixel patterns. And the various faulty cases in pixel abnormal patterns are considered to detect abnormal pixels. From the results of the research, the normal BW pixel image could be restored to its original color pixel.
본 연구에서는 영상처리 및 패턴인식기법의 온라인 교육을 위한 컴퓨터 비전 실습에 대한 사례 연구를 다룬다. 컴퓨터 비전 실습내용은 원격 영상획득방법, 기초 영상처리 및 패턴인식방법, 렌즈 및 조명 선택방법, 통신을 포함한다. 본 연구는 원격 학습환경에서의 컴퓨터 비전 실습교육에 대한 사례연구로써, 원격 실습환경 구축방법과 영상처리 실습사례들이 소개되었다. 인터넷 환경구축보다는 원격 환경에 적합한 컴퓨터 비전실습 내용과 방법에 본 연구의 주안점을 두었다. 마지막으로, 온라인 컴퓨터 비전실습을 향상시킬 수 있는 방법과 추후연구과제를 제안하였다.
A Plate type pipe is used for heat exchange in radiator of a vehicle. The pipe has several rooms through which water flows and heat is dissipated into outside . In the case that there are small holes, cracks or some scratches on the plate, the radiators lost their functions due to Leakage. This may result in overheating of engine in a car. Thus, we need to perform the entire inspection of the plate type pipe in advance before assembling the radiator. In manufacturing process of the plate type pipe, the productive speed is very high and that may be performed continuously. So, there is no room to perform the outlook inspection by typical image processing techniques. This paper proposes a new method to inspect the outlook surface of the plate type pipe automatically with high speed. Especially, the sequential processing technique of an algorithm which detects defects on the surfaces of the plate type pipe is proposed for line scan camera which captures line image. To evaluate the inspection performance, a series of experiments is performed.
To assess tunnel safety, cracks in tunnel lining are measured by inspectors, who observe cracks with their naked eyes and record them. But manual inspection is slow, and measured crack data is subjective. Therefore, this study proposes inspection system fur measuring cracks in tunnel lining and providing objective crack data to be used in safety assessment. The system consists of On-vehicle system and Laboratory system. On-Vehicle system acquires image data with line CCD camera on scanning along the tunnel lining. Laboratory system extracts crack information from the acquired image using image processing. Measured crack information is crack thickness, length and orientation. To improve accuracy of crack recognition, the geometric properties and patterns of cracks in concrete structure were applied to image processing. The proposed system was verified with experiments in both laboratory environment and field environment such as subway tunnel.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권5호
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pp.310-318
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2016
Emerging technologies such as the Internet of Things (IoT) and the Advanced Driver Assistant System (ADAS) often have image transmission functions with tough constraints, like low power and/or low delay, which require that they adopt line-based, low memory compression methods instead of existing frame-based image compression standards. Bit rate control in the conventional frame-based compression systems requires a lot of hardware resources when the scope of handled data falls at the frame level. On the other hand, attempts to reduce the heavy hardware resource requirement by focusing on line-level processing yield uneven image quality through the frame. In this paper, we propose a bit rate control that maintains consistency in image quality through the frame and improves the legibility of text regions. To find the line characteristics, the proposed bit rate control tests each line for ease of compression and the existence of text. Experiments on the proposed bit rate control show peak signal-to-noise ratios (PSNRs) similar to those of conventional bit rate controls, but with the use of significantly fewer hardware resources.
Radar image data were collected through the on-line data acquisition system of A/D converter and personal computer, and the image was restorated on CRT or plotter after digital image processing of the data. The digital image processing system which was developed for this study, consisted of some kinds of software as follows : rearrangement, transformation, and enhancement of the image data in real space or frequency space by Fourier transform, edge detection of the image, compact processing, state inferential processing, and so on. Since the image of PPI radar sweeps from the center to the circumference of a circle, the image within a given period has the shape of fan. Therefore the acquired data were transformed to have the same interval as that of data in outmost concentricity. The results of various image processing methods using transformed data were better than those of the methods using original data.
This paper presents an image processing algorithm which gives an sketch effect on the real image taken by CCD camera. The essence of the technique is the expression of shading by the line touch. Several line patterns are developed to emulate pencil drawings, fusains, Indian ink paintings. This algorithm is expected to be used for computer portraits, character development, and souvenirs.
We propose a new method to extract valid lines from a visual image. Unsupervised clustering method is used to assign each line to any of the line groups according to its orientation. During the low-level image processing we use an adaptive threshold method to reduce human supervision and to automate the processing sequence. To reduce the misclassification rate and to suppress the superiors line support regions at the clustering stage, the adaptive threshold method is consistently applied. Performing principal component analysis on each line support region provides an efficient method of obtaining line equation. Finally we adopt the theory of robust statistics to guarantee the quality of each extracted line and to eliminate the lines of poor quality. We present the experimental results to verify our method. With the proposed method, one can extract the lines according to the internal orientation similarities and integrate the whole process into one adaptive procedure.
An image processing algorithm is developed in order to recognize the type of cars, the position of a number plate and the characters on the plate. to recognize the type of cars, comparison of two images is used. One has a car image, the other is just a background image without car. After that recognition, a vertical line filter is used to find the location of the plate. Finally the simularity mehod is used to recognize the numbers on plates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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