Journal of information and communication convergence engineering
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제6권3호
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pp.270-274
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2008
This paper proposes an advanced signal processing circuit for a fingerprint sensor based on ridge resistivity. A novel fingerprint integrated sensor using ridge resistivity variation resulting from ridges and valleys on the fingertip is presented. The pixel level simple detection circuit converts from a small and variable sensing current to binary voltage out effectively. The sensor circuit blocks were designed and simulated in a standard CMOS 0.35 ${\mu}m$ process.
Nondestructive evaluation methods play an important role in ensuring component integrity and safety in many industries. Operator fatigue can play a critical role in the reliability of such methods. This is important for inspecting high value assets or assets with a high consequence of failure, such as aerospace and nuclear components. Recent advances in convolution neural networks can support and automate these inspection efforts. This paper proposes using residual neural networks (ResNets) for real-time detection of corrosion, including iron oxide discoloration, pitting and stress corrosion cracking, in dry storage stainless steel canisters housing used nuclear fuel. The proposed approach crops nuclear canister images into smaller tiles, trains a ResNet on these tiles, and classifies images as corroded or intact using the per-image count of tiles predicted as corroded by the ResNet. The results demonstrate that such a deep learning approach allows to detect the locus of corrosion via smaller tiles, and at the same time to infer with high accuracy whether an image comes from a corroded canister. Thereby, the proposed approach holds promise to automate and speed up nuclear fuel canister inspections, to minimize inspection costs, and to partially replace human-conducted onsite inspections, thus reducing radiation doses to personnel.
In this paper, a CMOS integrated detection circuit for capacitive type fingerprint sensor signal processing is described. We designed a detection circuit of charge-sharing sensing scheme. The proposed detection circuit increases the voltage difference between a ridge and valley. The test chip is composed of $160{\times}192$ array sensing cells (12 by $12.7{\;}mm^{2}$). The chip was fabricated on a 0.35 m standard CMOS process. Measured difference voltage between a ridge and valley was 0.95 V.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.301-304
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2011
This paper describes the possibility of a low-power, high-resolution fingerprint sensor chip. A modified capacitive detection circuit of charge sharing scheme is proposed, which reduces the static power dissipation and increases the voltage difference between a ridge and valley more than conventional circuit. The detection circuit is designed and simulated in 3.3V, 0.35${\mu}$m standard CMOS process, 40MHz condition. The result shows about 27% power dissipation reduction and 90% improvement of difference between a ridge and valley sensing voltage. The proposed circuit is more stable and effective than a typical circuit.
This paper describes the possibility of a low-power, high-resolution fingerprint sensor chip. A modified capacitive detection circuit of charge sharing scheme is proposed, which reduces the static power dissipation and increases the voltage difference between a ridge and valley more than conventional circuit. The detection circuit is designed and simulated in 3.3V, $0.35{\mu}m$ standard CMOS process, 40MHz condition. The result shows about 35% power dissipation reduction and 90% improvement of difference between a ridge and valley sensing voltage. The proposed circuit is more stable and effective than a typical circuit.
영상처리에 의한 물체 해석에 있어서 선의 검출은 중요한 역할을 하는데, 영상에서 선은ridge과 ravine을 검출함으로서 얻을 수 있다. 본 논문에서는 local min 및 local max 연산을 사용하여 ridge 와 ravine을 검출하는 기법을 제시한다. 본 기법은 이들 연산의 침식 및 팽창 특성을 이용하여 방향 정보를 구함이 없이 ridge와 ravine을 검출할 수 있으며, 기존의 해석적 방법에 비해 매우 단순하고 효과적인 방법이다. 실험을 통해 본 기법이 효능을 보인다.
본 논문에서는 지문 융선의 방향정보를 검출하는 효과적인 방법을 제안하였다. 제안방법은 먼저 지문영상을 정규화하고 융선이 있는 전경영역과 융선이 없는 배경영역으로 분할하여 문턱값으로 이진영상으로 변환한다. 전경영역은 융선(ridge)과 골(valley)부분으로 구성되는데 융선의 경계를 런길이 부호를 이용하여 체인코드로 표현한다. 지문 융선의 각 화소에서 방향정보를 검출하기 위해서 체인코드로 표현된 융선 경계를 추적하면서 방향정보를 구한다. 그리고 일정한 블록내의 융선방향은 급격하게 변하지 않으므로 블록별로 평활화하여 각 화소의 방향정보를 구한다. 제안방법의 성능평가를 위해 NIST 및 FVC2002 지문데이터베이스를 이용하여 컴퓨터시뮬레이션을 수행하였다. 실험 결과 제안방법을 지문 융선의 방향정보를 효과적으로 검출하는데 이용할 수 있음을 보였다.
In object analysis by image processing, finding lines plays a universal role. And these lines can be easily found by detecting ridges and valleys in digital gray scale images. In this paper, a new method of detecting ridges and valleys by using local min/max operations was presented. This method detects ridges and valleys of desired width by using erosion and dilation properties of local min/max operations, and requires no information of ridge or valley direction. Therefore the method is efficient and computationally simple in comparision with the conventional analytical method.
본 논문에서는 개선된 회로를 적용한 용량성 센서용 저전력 전하분할 방식의 지문센서 감지회로를 제안하고 있다. 제안된 회로는 기존회로에 비하여 전력소모를 크게 줄이고 융선과 골간의 감지전압차를 확대하였다. 설계된 회로는 40MHz 동작주파수, 3.3V 전원에 $0.35{\mu}m$ 표준 CMOS 공정 파라미터를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증결과 47% 전력소모 감소를 보였고 융선과 골간의 감지 전압 차에 있어서 90% 증가를 나타내었다. 제안된 회로는 면적의 증가 없이 기존 픽셀 레이아웃에 구현되었다.
This paper presents a hyperspectral imaging technique based on laser-induced fluorescence for non-invasive detection of tumorous tissue on mouse skin. Hyperspectral imaging sensors collect image data in a number of narrow, adjacent spectral bands. Such high-resolution measurement of spectral information reveals contiguous emission spectra at each image pixel useful for the characterization of constituent materials. The hyperspectral image data used in this study are fluorescence images of mouse skin consisting of 21 spectral bands in the visible spectrum of the wavelengths ranging from 440 nm to 640 nm. Fluorescence signal is measured with the use of laser excitation at 337 nm. An acousto-optic tunable filter (AOTF) is used to capture images at 10 nm intervals. All spectral band images are spatially registered with the reference band image at 490 nm to obtain exact pixel correspondences by compensating the spatial offsets caused by the refraction differences in AOTF at different wavelengths during the image capture procedure. The unique fluorescence spectral signatures demonstrate a good separation to differentiate malignant tumors from normal tissues for rapid detection of skin cancers without biopsy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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