Image Guided Surgery(IGS) system has been developed to provide exquisite and objective information to surgeons for surgical operation process. It is necessary that registration technique is important to match between 3D image model reconstructed from image modalities and the object operated by surgeon. Majority techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. However, this method has been criticized due to its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone. Therefore, shape-based registration technique using geometric characteristics of the object has been invested to improve the limitation of IGS system. During Total Knee Replacement(TKR) operation, it is challenge to register with high accuracy by using shape-based registration because the area to acquire sample data from knee is limited. We have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks on the object and this registration algorithm was evaluated in femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration. We expect that this technique can efficiently improve the IGS system.
타원형 기어는 오발 유량계에 사용되는 특수기어로써 타원형 모양에 의해 생긴 공간으로 물을 흘려보내 계측한다. 본 연구의 목적은 타원형 기어의 가공정도를 판단하고 불량을 가려내는 시스템을 머신비전을 이용하여 개발하는 것이다. 각종 산업분야에서 자동화가 확산되면서 머신미전의 수요는 늘고 있으며 업계전반의 생산공정 중 검사 공정에서 빼놓을 수 없는 인자가 되었다. 하지만 머신비전을 이용한 기어측정은 기어의 형상이 복잡하다는 이유로 잘 사용되지 않고 있다. 본 연구에서는 머신비전을 이용한 검사 프로그램으로 타원형 기어의 측정이 가능함을 보였으며 본 연구에서 설계한 타원형 기어의 가공정도를 판단할 수 있었다.
Nearfield acoustic holography method predicts an unmeasured sound field, therefore it depends on its prediction methods. In particular, if one has radiators or scatters, which cannot be expressed by simple geometry, then inverse boundary element method (BEM) is normally employed to reconstruct the sound field induced by sound sources with irregular profiles. The characteristics of boundary element, including the element shape, characteristic length, order of shape function and others, affect the reconstruction error. Investigating the errors by means of changing these factors will provide a guide line for selecting appropriate factors, associated with the elements of BEM. These factors are investigated by numerical simulations, and the accuracies with respect to the variant factors are compared. Novel suggestions for selecting appropriate boundary element factors are described based on the simulation results.
Changes in the accuracy of the geometrical shape after a surface treatment are often very large due to the variation of the deformation mechanisms such as edge draw-in and the variation in springback caused by the reduction in the coefficient of friction between the tool and the blank. In the present study, the resulting shape accuracy due to the changes in deformation is quantitatively examined in order to predict the variation and to remove any undesirable additional tool compensation for the center pillar member made from steel with a UTS of 980MPa. The study examines important process parameters that are closely related with the edge draw-in such as the blank holding force, the contact status between the tool and the blank and the friction coefficient. The proposed method is applied within the finite element analysis of the stamping process for tools after a surface treatment and the amount of edge draw-in and flush values are compared between the analysis and experiments. The results demonstrate that the proposed quantification and finite element scheme are applicable to complicated tool compensation procedures and compensation can be designed effectively.
본 연구에서는 피라미드 형상의 코어재를 갖는 복합판재의 성형해석을 위한 축약모델의 사용이 제안되었다. L형 굽힘성형에 대하여 유한요소해석에 의한 해석을 수행하여 제안된 축약모델의 정확성과 유효성이 검증되었다. 성형해석의 정확성을 향상하기 위하여 코어의 보다 상세한 모델링과 코어성형에 의한 가공경화의 고려가 수행되었다. 변형형상과 성형하중곡선에 대하여 비교하였으며 실험과 좋은 일치를 보였다. 힘-하중 곡선의 비교에서 본 해석이 좌굴후변형거동을 잘 예측할 수 있음을 보였다.
Hand gesture recognition is an important area of research in the field of Human Computer Interaction (HCI). The geometric attributes of the hand play an important role in hand shape reconstruction and gesture recognition. That said, fingertips are one of the important attributes for the detection of hand gestures and can provide valuable information from hand images. Many methods are available in scientific literature for fingertips detection with an open hand but very poor results are available for fingertips detection when the hand is closed. This paper presents a new method for the detection of fingertips in a closed hand using the corner detection method and an advanced edge detection algorithm. It is important to note that the skin color segmentation methodology did not work for fingertips detection in a closed hand. Thus the proposed method applied Gabor filter techniques for the detection of edges and then applied the corner detection algorithm for the detection of fingertips through the edges. To check the accuracy of the method, this method was tested on a vast number of images taken with a webcam. The method resulted in a higher accuracy rate of detections from the images. The method was further implemented on video for testing its validity on real time image capturing. These closed hand fingertips detection would help in controlling an electro-mechanical robotic hand via hand gesture in a natural way.
The crowded environment of a domestic pig farm is highly vulnerable to the spread of infectious diseases such as foot-and-mouth disease, and studies have been conducted to automatically analyze behavior of pigs in a crowded pig farm through a video surveillance system using a camera. Although it is required to correctly separate occluding pigs for tracking each individual pigs, extracting the boundaries of the occluding pigs fast and accurately is a challenging issue due to the complicated occlusion patterns such as X shape and T shape. In this study, we propose a fast and accurate method to separate occluding pigs not only by exploiting the characteristics (i.e., one of the fast deep learning-based object detectors) of You Only Look Once, YOLO, but also by overcoming the limitation (i.e., the bounding box-based object detector) of YOLO with the test-time data augmentation of rotation. Experimental results with two-pigs occlusion patterns show that the proposed method can provide better accuracy and processing speed than one of the state-of-the-art widely used deep learning-based segmentation techniques such as Mask R-CNN (i.e., the performance improvement over Mask R-CNN was about 11 times, in terms of the accuracy/processing speed performance metrics).
Purpose: The development of the dental technology industry has digitized the dental process. Definition of Digitalization of Dental Implantation Digitalization is the process of model making and prosthodontic processing using 3D CAD and CAM. Currently, it is becoming popular due to the spread of various devices. However, precision evaluation at this stage is an important factor in precision-based dental procedures. Therefore, in this study, we want to analyze the precision of the processed body made with digital dental machine. Methods: The accuracy of digital dental pore devices was evaluated. Specimens were fabricated with 5 types of 3D printers. The external shape was measured with the prepared specimen. The surface roughness was measured. Results: As a result, precision was excellent in order of EP2 specimen, EP1 specimen, and EA2 specimen. The precision of EP3 specimen and EA1 specimen is not excellent. And the precision of the specimen processed with polymer 3D printer is excellent. The accuracy of LCPS type polymer 3D printers is considered to be excellent. Conclusion : 1. Observation of the shape The 3D printer for LCPS system and the 3D printer for SLM $40{\mu}m$ system were found to be precisely processed. 2. Surface roughness results The LCPS system polymer 3D printer has been shown to have a precise surface.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4395-4412
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2020
The multisource image fusion has become an active topic in the last few years owing to its higher segmentation rate. To enhance the accuracy of multimodal pig-body feature segmentation, a multisource image fusion method was employed. Nevertheless, the conventional multisource image fusion methods can not extract superior contrast and abundant details of fused image. To superior segment shape feature and detect temperature feature, a new multisource image fusion method was presented and entitled as NSST-GF-IPCNN. Firstly, the multisource images were resolved into a range of multiscale and multidirectional subbands by Nonsubsampled Shearlet Transform (NSST). Then, to superior describe fine-scale texture and edge information, even-symmetrical Gabor filter and Improved Pulse Coupled Neural Network (IPCNN) were used to fuse low and high-frequency subbands, respectively. Next, the fused coefficients were reconstructed into a fusion image using inverse NSST. Finally, the shape feature was extracted using automatic threshold algorithm and optimized using morphological operation. Nevertheless, the highest temperature of pig-body was gained in view of segmentation results. Experiments revealed that the presented fusion algorithm was able to realize 2.102-4.066% higher average accuracy rate than the traditional algorithms and also enhanced efficiency.
구조물에 대한 축대칭 쉘요소는 지반과 구조물의 상호작용에 대한 유한요소해석에서 효율성과 정확성을 높이게 된다. 본 논문에서는 Kirchhoff 이론에 근거한 축대칭 쉘요소의 힘평형 방정식과 모멘트 평형 방정식을 유도하였다. 축방향 변형에 대한 지배방정식은 등매개변수 형상함수를 이용한 Galerkin 수식화를 수행하고, 휨에 대한 지배방정식은 고차의 형상함수를 이용하였다. 개발된 축대칭 쉘요소는 지반과의 연계해석을 위하여 지반해석 유한요소 프로그램인 Geo-COUS에 결합하였다. 원형판과 액체 저장 탱크에 대한 예제해석을 통하여 개발된 요소의 정확성을 확인하였다. 그리고 축대칭 쉘요소에 대한 에너지 평형방정식을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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