We propose a camera system to acquire indoor stereo omni-directional images and its calibration method. These images can be utilized for indoor precise mapping and sophisticated imagebased services. The proposed system is configured with a rotating stereo line camera system, providing stereo omni-directional images appropriate to stable stereoscopy and precise derivation of object point coordinates. Based on the projection model, we derive a mathematical model for the system calibration. After performing the system calibration, we can estimate object points with an accuracy of less than ${\pm}16cm$ in indoor space. The proposed system and calibration method will be applied to indoor precise 3D modeling.
Kim, M.S.;Chao, K.;Chan, D.E.;Jun, W.;Lee, K.;Kang, S.;Yang, C.C.;Lefcourt, A.M.
한국환경농학회:학술대회논문집
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2009.07a
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pp.119-126
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2009
In recent years, research at the Environmental Microbial and Food Safety Laboratory (EMFSL), Agricultural Research Service (ARS) has focused on the development of novel image-based sensing technologies to address agro-food safety concerns, and transformation of these novel technologies into practical instrumentation for industrial implementations. The line-scan-based hyperspectral imaging techniques have often served as a research tool to develop rapid multispectral methods based on only a few spectral bands for rapid online applications. We developed a newer line-scan hyperspectral imaging platform for high-speed inspection on high-throughput processing lines, capable of simultaneous multiple inspection algorithms for different agro-food safety problems such as poultry carcass inspection for wholesomeness and apple inspection for fecal contamination and defect detection. In addition, portable imaging devices were developed for in situ identification of contamination sites and for use by agrofood producer and processor operations for cleaning and sanitation inspection of food processing surfaces. The aim of this presentation is to illustrate recent advances in the above agro.food safety sensing technologies.
MPA (Multi-Point Averaging) flow element is a new type of differential pressure (DP) flow-sensing device that was developed by Seojin Instech to improve the operating characteristics of the conventional Averaging Pilot Tube (APT) flow elements. Operating characteristics of a flowmeter in general can be defined in terms of measurement accuracy and range. Improvement of accuracy and expanding the range of flow measurement were the two main objectives of the development. To achieve these dual objectives several upstream and downstream pressure-sensing holes were placed in MPA flow element. During the course of the development it was found that certain arrangements of the pressure-sensing holes improved measurement accuracy but did not expand operating flow range of Averaging Pilot Tubes. Development tests were performed with water between Reynolds number of 50,000 and 1,000,000 in the four-inch test line at the Alden Research Laboratory, U.S.A. Purpose of this paper is to present the relationship between the various locations of the pressure-sensing holes and the performance characteristics of MPA flow element. Furthermore, the operating characteristics of the best performing MPA are compared with those of typical orifice and APT.
Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.
Most pressurized water reactors use Venturi flow meters to measure the feedwater flow rate. However, fouling phenomena, which allow corrosion products to accumulate and increase the differential pressure across the Venturi flow meter, can result in an overestimation of the flow rate. In this study, a soft-sensing model based on fuzzy support vector regression was developed to enable accurate on-line prediction of the feedwater flow rate. The available data was divided into two groups by fuzzy c means clustering in order to reduce the training time. The data for training the soft-sensing model was selected from each data group with the aid of a subtractive clustering scheme because informative data increases the learning effect. The proposed soft-sensing model was confirmed with the real plant data of Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean square error and relative maximum error of the model were quite small. Hence, this model can be used to validate and monitor existing hardware feedwater flow meters.
The gate current sensing structure was proposed to more effectively control the regulation of the output voltage when the LDO regulator occurs in an overshoot or undershoot situation. In a typical existing LDO regulator, the regulation voltage changes when the load current changes. However, the operation speed of the pass transistor can be further improved by supplying/discharging the gate terminal current in the pass transistor using a gate current sensing structure. The input voltage of the LDO regulator using the gate current sensing structure is 3.3 V to 4.5 V, the output voltage is 3 V, and the load current has a maximum value of 250 mA. As a result of the simulation, a voltage change value of about 12 mV was confirmed when the load current changed up to 250 mA.
Park, Heon;Lee, Seung-Hoon;Park, Mu-Hun;Ha, Pan-Bong;Kim, Young-Hee
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.4
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pp.310-318
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2015
In this paper, dual-port eFuse OTP (one-time programmable) memory cells with smaller cell sizes are used, a single VREF (reference voltage) is used in the designed eFuse OTP IP (intellectual property), and a BL (bit-line) sensing circuit using a S/A (sense amplifier) based D F/F is proposed. With this proposed sensing technique, the read current can be reduced to 3.887mA from 6.399mA. In addition, the sensing resistances of a programmed eFuse cell in the program-verify-read and read mode are also reduced to $9k{\Omega}$ and $5k{\Omega}$ due to the analog sensing. The layout size of the designed 32-bit eFuse OTP memory is $187.845{\mu}m{\times}113.180{\mu}m$ ($=0.0213{\mu}m2$), which is confirmed to be a small-area implementation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.6D
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pp.985-993
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2006
The use of prefabricated concrete piles have been gradually increased in many construction sites. One of main works for building a concrete pile foundation is to crush a part of pile head which is compressed with more than $800kg/cm^2$. A pile cutting work is usually performed by a crusher and three to four skilled workers. Recent reports on the pile cutting work reveal that a lot of cracks which significantly reduce the strength of the pile and are frequently made during pile cutting operations and it is very repetitive and labor intensive work. To improve productivity, safety, and quality of the conventional concrete pile cutting work, the research on developing an automated concrete pile cutter has been performed. In this paper, sensing methods for detecting a pile cutting line are suggested with operation process algorithms. The suggested methods are very important to develop the automated pile cutter. A pilot-type of the automated pile cutter that adopt one of the suggested sensing methods, is developed and tested in a construction site.
Real-time image georeferencing is required to generate spatial information rapidly from the image sequences acquired by multi-sensor systems. To complement the performance of position/attitude sensors and process in real-time, we should employ on-line aerial triangulation based on a sequential estimation algorithm. In this study, we thus attempt to derive an efficient on-line aerial triangulation algorithm for real-time georeferencing of image sequences. We implemented on-line aerial triangulation using the existing Given transformation update algorithm, and a new inverse normal matrix update algorithm based on observation classification, respectively. To compare the performance of two algorithms in terms of the accuracy and processing time, we applied these algorithms to simulated airborne multi-sensory data. The experimental results indicate that the inverse normal matrix update algorithm shows 40 % higher accuracy in the estimated ground point coordinates and eight times faster processing speed comparing to the Given transformation update algorithm. Therefore, the inverse normal matrix update algorithm is more appropriate for the real-time image georeferencing.
The coastline influenced naturally and artificially changes dynamically. While the long-term change is influenced by the rise in the surface of the sea and the changes in water level of the rivers, the short-term change is influenced by the tide, earthquake and storm. Also, man-made thoughtless development such as construction of embankment and reclaimed land not considering erosion and deformation of coast has been causes for breaking functions of coast and damages on natural environment. In order to manage coastal environment and resources effectively, In this study is intended to analyze and predict erosion in coastal environment and changes in sedimentation quantitatively by detecting changes in coastal line from data collection for satellite images and aerial LiDAR data. The coastal line in 2007 and 2012 was extracted by manufacturing Digital Surface Model (DSM) with Aviation LiDAR materials. For the coastal line in 2009 and 2010, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) method was used to extract the KOMPSAT-2 image selected after considering tide level and wave height. The change rate of the coastal line is varied in line with the forms of the observation target but most of topography shows a tendency of being eroded as time goes by. Compared to the relatively monotonous beach of Taean, the gravel and rock has very complex form. Therefore, there are more errors in extraction of coastlines and the combination of transect and shoreline, which affect overall changes. Thus, we think the correction of the anomalies caused by these properties is required in the future research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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