사람은 User Interface(UI)를 통해 기기와 접촉하고, 활용하며 서비스를 제공받는다. 대부분의 입력 도구들은 사용자의 접촉을 필요로 하기 때문에 기기에 접촉이 불가능한 상황에서는 사용자의 의도를 기기에 전달하기 어렵다. 본고에서는 접촉 없이 사용자의 입력을 가능하게 하는 기술 중 적외선 근접센서에 기반을 둔 제스처 센싱기술을 소개한다.
In conventional optical data storage numerical aperture (NA) cannot be over 1 because of diffraction limit. To overcome this limitation. solid immersion lens(SIL) have produced a great interest in near-field optical data storage. In conventional optical recording method, the dual lens system using object lens and SIL had been studied generally. But the conventional SIL system has some critical problems that must be solved. The problems are heat, contamination. alignment of optical components and so on. To solve these problems. this work proposes enhanced SIL which has several advantages for mechanical and optical issues. This new SIL system named elliptic SIL(ESIL) can use evanescent energy in near-field more effectively. In addition. because of applying the inside recording unlike previous surface recording, ESIL can clear up the problems. The design and analysis of ESIL art executed by using CODE V. Also, in this paper we composed actual data recording system and achieved recording experiment by applying ESIL to magneto-optical recording. In conclusion. we analyze the improvement of aerial density and the reasonability of application to real data storage system.
The state of the art for the design of swing ann actuators for optical disc drives is to obtain the high efficient dynamic characteristics, especially for the small size for the mobile information devices, It is affected by the need of consumers who wants the portable digital storage devices maintaining highly functional and removable characteristics of the optical disk drive (ODD). As a necessary consequence, the need of the small form factor (SFF) storage device has been considered as an important part in the information storage technology. In this paper. we suggest a new conceptual miniaturized swing arm type actuator that has high efficient dynamic characteristics as well as satisfies the sensitivity and the heat emission requirements for the SFF-ODD. It also uses a tracking electromagnetic (EM) circuit for a focusing motion. Due to the size constraint, the thermal problem of optical head arises; therefore, we design an efficiently heat emitted structure for the actuator.
Electro-active polymers and dielectric elastomers have many intriguing properties that enable smart interfaces and electrically tunable optical systems, such as haptic feedback devices, artificial muscles, and expansion-tunable optical elements. These device classes are of great interest owing to their promising roles in next-generation technologies including virtual or augmented reality, human sensing and muscular enhancement, and artificial skins. In this report, we review basic principles, current state-of-the-art techniques, and future prospects of electro-active and dielectric elastomer technology. We describe chemical and physical properties of the most promising polymer substances, essential elementary architectures for artificial muscle-like functionalities, and their applications to haptic interfaces, muscular enhancement, and focus-tunable optical elements.
Most state-of-the-art CNNs for action recognition are based on a two-stream architecture: RGB frames stream represents the appearance and the optical flow stream interprets the motion of action. However, the cost of optical flow computation is very high and then it increases action recognition latency. We introduce a design strategy for action recognition inspired by a two-stream network and teacher-student architecture. There are two sub-networks in our neural networks, the optical flow sub-network as a teacher and the RGB frames sub-network as a student. In the training stage, we distill the feature from the teacher as a baseline to train student sub-network. In the test stage, we only use the student so that the latency reduces without computing optical flow. Our experiments show that its advantages over two-stream architecture in both speed and performance.
A general process of electronic assembly is composed of a series of geometric alignments and bonding/screwing processes. After assembly, the function is tested in a following process of inspection. However, assembly of micro-optic devices requires both processes to be performed in equipment. Coarse geometric alignment is made by using vision and optical function is improved by the following fine motion based on feedback of tunable laser interferometer. The general system is composed of a precision robot system for 3D assembly, a 3D vision guided system for geometric alignment and an optical feedback system with a tunable laser. In this study, we propose a new fast alignment algorithm of micro-optic devices for both of visual and optical alignments. The main goal is to find a fastest alignment process and algorithms with state-of-the-art technology. We propose a new approach with an optimal sequence of processes, a visual alignment algorithm and a search algorithm for an optimal optical alignment. A system is designed to show the effectiveness and efficiency of the proposed method.
Leihong, Zhang;Dong, Liang;Dawei, Zhang;Xiumin, Gao;Xiuhua, Ma
Journal of the Optical Society of Korea
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제20권4호
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pp.515-523
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2016
Spectral reflectance is sparse in space, and while the traditional spectral-reconstruction algorithm does not make full use of this characteristic sparseness, the compressive sensing algorithm can make full use of it. In this paper, on the basis of analyzing compressive sensing based on the orthogonal matching pursuit algorithm, a new algorithm based on the Dice matching criterion is proposed. The Dice similarity coefficient is introduced, to calculate the correlation coefficient of the atoms and the residual error, and is used to select the atoms from a library. The accuracy of Spectral reconstruction based on the pseudo-inverse method, Wiener estimation method, OMP algorithm, and DOMP algorithm is compared by simulation on the MATLAB platform and experimental testing. The result is that spectral-reconstruction accuracy based on the DOMP algorithm is higher than for the other three methods. The root-mean-square error and color difference decreases with an increasing number of principal components. The reconstruction error decreases as the number of iterations increases. Spectral reconstruction based on the DOMP algorithm can improve the accuracy of color-information replication effectively, and high-accuracy color-information reproduction can be realized.
In middle- and long-distance imaging systems, due to the atmospheric turbulence caused by temperature, wind speed, humidity, and so on, light waves propagating in the air are distorted, resulting in image-quality degradation such as geometric deformation and fuzziness. In remote sensing, astronomical observation, and traffic monitoring, image information loss due to degradation causes huge losses, so effective restoration of degraded images is very important. To restore images degraded by atmospheric turbulence, an image-restoration method based on improved compound multibranch feature fusion (CMFNetPro) was proposed. Based on the CMFNet network, an efficient channel-attention mechanism was used to replace the channel-attention mechanism to improve image quality and network efficiency. In the experiment, two-dimensional random distortion vector fields were used to construct two turbulent datasets with different degrees of distortion, based on the Google Landmarks Dataset v2 dataset. The experimental results showed that compared to the CMFNet, DeblurGAN-v2, and MIMO-UNet models, the proposed CMFNetPro network achieves better performance in both quality and training cost of turbulent-image restoration. In the mixed training, CMFNetPro was 1.2391 dB (weak turbulence), 0.8602 dB (strong turbulence) respectively higher in terms of peak signal-to-noise ratio and 0.0015 (weak turbulence), 0.0136 (strong turbulence) respectively higher in terms of structure similarity compared to CMFNet. CMFNetPro was 14.4 hours faster compared to the CMFNet. This provides a feasible scheme for turbulent-image restoration based on deep learning.
로봇 카메라를 이해하고 제작하기 위해서는 로봇 카메라의 회전이나 공간 이동에 의해 발생하는 인접 이미지 간의 영상 왜곡에 대한 이해가 우선적으로 진행되어야 한다. 본 논문에서는 영상 왜곡에 관한 수학적인 해석과 이 수학적인 해석을 렌즈 시스템과 연결하여 일반화하고 결국 로봇 카메라에서 일어나는 영상의 왜곡인 parallax 오차에 대한 유용한 해석 방정식을 얻었다. 이 방정식으로부터 로봇 카메라의 구조설계가 가능하게 되고 한 예로서 기존 구글의 ART 로봇 카메라에 대한 분석과 이해가 확장될 수 있었다.
This study proposes a single-channel satellite remote sensing algorithm for retrieving aerosol optical thickness over global ocean using FY-1C/1D data. An efficient lookup table (LUT)method is adopted in this algorithm to generate apparent reflectance in channel 1 and channel 2 of FY-1C/1D over ocean. The algorithm scale the apparent reflectance in cloud-free conditions to aerosol optical thickness using a state-of-art radiative transfer model 6S with input of the relative spectral response of channel 1 and 2 of FY-1C/1D. Monthly mean composite maps of the aerosol optical thickness have been obtained from FY-1C/1D global area coverage data between 2001 and 2003. Aerosol optical thickness maps can show the major aerosol source which are located off the west coast of northern and southern Africa, Arabian Sea and India Ocean. These result is very similar to other satellite sensors such as AVHRR and MODIS in the location area of heavy aerosol optical thickness over global ocean. The algorithm have been used to FY-1D operational performance and it is the first operational aerosol remote sensing product in China.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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