• Title/Summary/Keyword: The Least Squares Method

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반도체 칩의 범프 불량 검사를 위한 정확한 경계 검출 알고리즘 (An Accurate Boundary Detection Algorithm for Faulty Inspection of Bump on Chips)

  • 주기세
    • 해양환경안전학회:학술대회논문집
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    • 해양환경안전학회 2005년도 추계학술대회지
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    • pp.197-202
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    • 2005
  • 일반적으로 수 마이크로 단위로 계측되는 반도체의 검사 정밀도를 높이기 위해서는 라인스캔 카메라가 이용된다. 그러나 불량 검사는 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하기 때문에 정확한 경계 검출 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 반도체 칩의 범프 불량 검출의 정확성을 높이기 위해서 서브픽셀을 적용한 경계 검출을 제안하였다. 범프 에지는 범프 중심점에서 네 방향으로 1차 도함수에 의해서 검출되고 서브픽셀 방법으로 정확한 에지 위치를 찾는다. 그리고 범프 돌기, 범프 브리지, 범프 변색에 의해 범프 크기가 변할 수 있기 때문에 에러를 최소화하기 위해서 최소자승법을 이용하여 정확한 범프 경계를 구한다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 다른 경계 검출 알고리즘에 비하여 커다란 성능향상을 보였다.

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위상이동 간섭계를 이용한 $Si_3N_4$ 박막의 두께 분포 측정 (Measurement of Thickness Distribution of $Si_3N_4$ Membrane Using Phase-Shifting Interferometer)

  • 이정현;정승준;강전웅;전윤성;홍정기
    • 비파괴검사학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.67-73
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    • 2005
  • 레이저 간섭계를 이용하여 수백 나노미터 정도의 박막 두께를 측정하였다. 마흐-젠더 간섭계로 실험장치를 구성하고 위상이동법을 통해 박막을 투과할 때 생기는 위상지연을 측정하였다. 광휘 상관 모델을 적용하여 위상 이동법의 단점인 위상이동 오차가 보정된 위상도를 측정하였다. 기존에는 고려되지 않았던 공간적 위상 이동오차를 보정하기 위하여 최소자승법을 이용하여 위상 기준면을 추정하였다. 이 방법으로 미세한 위상지연을 측정해야 하는 100nm $Si_3N_4$ 박막시료의 두께를 5nm의 정밀도로 측정할 수 있었다.

Prediction of the Chemical Composition of Fresh Whole Crop Barley Silages by Near Infrared Spectroscopy

  • Park, Hyung Soo;Lee, Sang Hoon;Lim, Young Cheol;Seo, Sung;Choi, Ki Choon;Kim, Ji Hea;Kim, Jong Geun;Choi, Gi Jun
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.171-176
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    • 2013
  • Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has become increasingly used as a rapid and accurate method of evaluating some chemical compositions in forages and feedstuff. This study was carried out to explore the accuracy of near infrared spectroscopy (NIRS) for the prediction of chemical parameters of fresh whole crop barley silages. A representative population of 284 fresh whole crop barley silages was used as a database for studying the possibilities of NIRS to predict chemical composition. Samples of silage were scanned at 1 nm intervals over the wavelength range 680~2,500 nm and the optical data were recorded as log 1/Reflectance (log 1/R) and were scanned in fresh condition. NIRS calibrations were developed by means of partial least-squares (PLS) regression. NIRS analysis of fresh whole crop barley silages provided accurate predictions of moisture, acid detergent fiber (ADF), neutral detergent fiber (NDF), crude protein (CP) and pH, as well as lactic acid content with correlation coefficients of cross-validation ($R^2cv$) of 0.96, 0.81, 0.79, 0.84, 0.72 and 0.78, respectively, and standard error of cross-validation (SECV) of 1.26, 2.83, 2.18, 1.19, 0.13 and 0.32% DM, respectively. Results of this experiment showed the possibility of the NIRS method to predict the chemical parameters of fresh whole crop barley silages as a routine analysis method in feeding value evaluation and for farmer advice.

Detection of E.coli biofilms with hyperspectral imaging and machine learning techniques

  • Lee, Ahyeong;Seo, Youngwook;Lim, Jongguk;Park, Saetbyeol;Yoo, Jinyoung;Kim, Balgeum;Kim, Giyoung
    • 농업과학연구
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    • 제47권3호
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    • pp.645-655
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    • 2020
  • Bacteria are a very common cause of food poisoning. Moreover, bacteria form biofilms to protect themselves from harsh environments. Conventional detection methods for foodborne bacterial pathogens including the plate count method, enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA), and polymerase chain reaction (PCR) assays require a lot of time and effort. Hyperspectral imaging has been used for food safety because of its non-destructive and real-time detection capability. This study assessed the feasibility of using hyperspectral imaging and machine learning techniques to detect biofilms formed by Escherichia coli. E. coli was cultured on a high-density polyethylene (HDPE) coupon, which is a main material of food processing facilities. Hyperspectral fluorescence images were acquired from 420 to 730 nm and analyzed by a single wavelength method and machine learning techniques to determine whether an E. coli culture was present. The prediction accuracy of a biofilm by the single wavelength method was 84.69%. The prediction accuracy by the machine learning techniques were 87.49, 91.16, 86.61, and 86.80% for decision tree (DT), k-nearest neighbor (k-NN), linear discriminant analysis (LDA), and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), respectively. This result shows the possibility of using machine learning techniques, especially the k-NN model, to effectively detect bacterial pathogens and confirm food poisoning through hyperspectral images.

삼차원 영상 모델링 및 삼차원 의료영상의 가시화에 관한 연구 (A Study on Three-Dimensional Image Modeling and Visualization of Three-Dimensional Medical Image)

  • 이건;권오봉
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제3권2호
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    • pp.27-34
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    • 1997
  • 3 차원 영상 모델링은 자동 시각적 검사와, 비파괴 검사분야에서 절실히 요구되고 있는 연구 분야이다. 또한 그것은 생의학연구, 의료, 수술계획과 정교성이 요구되는 중대한 수술 (안면 절개) 등에 매우 유용하다. 영상처리 및 분석 기술은 3 차원 의료 영상 정보의 질올 높여 주는데, 의료정보를 정확하고 빠르게 분석하는 일은 용이하지 않다. 본 논문에서는 향상된 3 차원 의료영상의 가시화를 위하여 사면체 분할법에 의한 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서는 트라이 베리에이트 구간별 선형 보간법이 구축된 사면체영역에 걸쳐 적용된다. 그리고, 등면, 색채 윤곽, 슬라이싱 등 가시화 방법들도 논의된다. 이것은 마칭큐브스 알고리즘으로 인해 제기되는 불확실한 경우가 발생하지 않고, 자료 감축의 효과도 가져올 수 있으므로 보다 정확하고 빠른 의료정보 분석에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고, 자료 감축으로 인한 정확도의 감소가 발생할 경우에는 최소제곱을 바탕으로 한 사면체 세분할을 사용하여 보완할 수 있을 것으로 기대한다.

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해양 자력구배 탐사자료를 이용한 UXO 탐지 (Detection of unexploded ordnance (UXO) using marine magnetic gradiometer data)

  • Salem Ahmed;Hamada Toshio;Asahina Joseph Kiyoshi;Ushijima Keisuke
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제8권1호
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    • pp.97-103
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    • 2005
  • 여러 센서들의 배열을 이용한 최근의 해양 자력구배 측정시스템의 개발을 통하여 넓은 오염지역의 조사를 빠르게 수행할 수 있게 되었다. 그러나 물밑의 UXO 는 조류에 의해 이동할 수 있으며 따라서 이런 환경에서의 복원과정은 정적이라기 보다는 동적이 되었다. 이는 곧 성공적인 복원을 위해서는 탐지가 거의 실시간으로 이루어져야 함을 말한다. 그러므로 해양 자력탐사자료로부터 물밑 물체의 신호를 빠르게 탐지할 수 있는 신속한 해석법이 필요하다. 이 논문에서는 물밑 UXO 의 위치 및 특성을 알아내는 신속한 방법을 소개하였다. 먼저 대상체의 정밀 탐지를 위해 자력구배자료의 해석기법(해석적 신호와 Euler 방법)을 이용하며, 반복적 선형 최소자승법을 이용해 대상체의 자기 특성을 얻어낸다. 이 방법은 알고 있는 대상체에 대해 무작위 잡음을 더한 이론적 해양 자력이상에 적용되었으며, 일본의 해양 자력구배탐사 자료를 이용하여 실질적인 유용성을 예시하였다.

Accuracy and robustness of hysteresis loop analysis in the identification and monitoring of plastic stiffness for highly nonlinear pinching structures

  • Hamish Tomlinson;Geoffrey W. Rodgers;Chao Xu;Virginie Avot;Cong Zhou;J. Geoffrey Chase
    • Smart Structures and Systems
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    • 제31권2호
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    • pp.101-111
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    • 2023
  • Structural health monitoring (SHM) covers a range of damage detection strategies for buildings. In real-time, SHM provides a basis for rapid decision making to optimise the speed and economic efficiency of post-event response. Previous work introduced an SHM method based on identifying structural nonlinear hysteretic parameters and their evolution from structural force-deformation hysteresis loops in real-time. This research extends and generalises this method to investigate the impact of a wide range of flag-shaped or pinching shape nonlinear hysteretic response and its impact on the SHM accuracy. A particular focus is plastic stiffness (Kp), where accurate identification of this parameter enables accurate identification of net and total plastic deformation and plastic energy dissipated, all of which are directly related to damage and infrequently assessed in SHM. A sensitivity study using a realistic seismic case study with known ground truth values investigates the impact of hysteresis loop shape, as well as added noise, on SHM accuracy using a suite of 20 ground motions from the PEER database. Monte Carlo analysis over 22,000 simulations with different hysteresis loops and added noise resulted in absolute percentage identification error (median, (IQR)) in Kp of 1.88% (0.79, 4.94)%. Errors were larger where five events (Earthquakes #1, 6, 9, 14) have very large errors over 100% for resulted Kp as an almost entirely linear response yielded only negligible plastic response, increasing identification error. The sensitivity analysis shows accuracy is reduces to within 3% when plastic drift is induced. This method shows clear potential to provide accurate, real-time metrics of non-linear stiffness and deformation to assist rapid damage assessment and decision making, utilising algorithms significantly simpler than previous non-linear structural model-based parameter identification SHM methods.

MISO 고차 ARX 모델 기반의 MIMO 상태공간 모델의 모델인식: 설계와 적용 (Identification of MIMO State Space Model based on MISO High-order ARX Model: Design and Application)

  • 원왕연;윤지은;이광순;이봉국
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제45권1호
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    • pp.67-72
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    • 2007
  • 부분 최소자승회귀, 균형 잡힌 realization, 균형 잡힌 truncation을 결합함으로써, MIMO 상태공간 모델의 모델인식을 위한 효과적인 방법이 개발되었다. 개발된 방법에서 MIMO 시스템은 고차 ARX 모델로 표현되는 다중 MISO 시스템으로 분해된다. 이 때, ARX 모델의 파라미터는 부분 최소자승회귀에 의해 추정된다. 그 후, realization을 통해 각각의 MISO ARX 전달함수에 대한 MISO 상태공간 모델이 만들어지며, MIMO 상태공간 모델로 결합된다. 최종적으로, 균형 잡힌 realization과 균형 잡힌 truncation을 통해 최소의 균형 잡힌 MIMO 상태공간 모델이 얻어진다. 제안된 방법은 고압 $CO_2$ 용해도 측정 실험 장치의 온도제어를 위한 모델 예측 제어의 설계에 적용되었다.

최소자승법을 이용한 비행체 자동점검장비의 고정밀 신호 보정 방안 (Correction Method of High-precision Signal for Aircraft Automatic Test Equipment Using Least Squares Method)

  • 이성우;김동혁;김성우;서민기;이철훈
    • 한국항행학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.64-69
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    • 2018
  • 비행체의 탑재장비의 야전정비를 위한 자동점검장비는 특수목적을 위한 소수의 비행체를 운용할 경우에는 통합 설계하는 것이 효율적이다. 통합형 자동점검장비는 공통적으로 사용되는 인터페이스를 식별하여 각 점검대상장비 별 점검에 사용할 수 있도록 분기하거나 경로를 생성해주는 방식이 사용된다. 분기 및 경로 생성 시 RTD, TC 및 아날로그 전압과 같은 고정밀 신호는 신호분기 및 연결 시 도선저항에 의한 측정 오류가 발생할 수 있다. 이러한 도선저항에 의한 측정 오류는 점검대상장비 설계 시 많은 제약을 가져오게 된다. 본 논문에서는 아날로그 전압 및 고정밀 신호의 측정오류를 최소화 할 수 있는 통합형 자동점검장비의 고정밀 신호의 보정방법을 제시한다.

DESIGN OF A PWR POWER CONTROLLER USING MODEL PREDICTIVE CONTROL OPTIMIZED BY A GENETIC ALGORITHM

  • Na, Man-Gyun;Hwang, In-Joon
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제38권1호
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    • pp.81-92
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    • 2006
  • In this study, the core dynamics of a PWR reactor is identified online by a recursive least-squares method. Based on the identified reactor model consisting of the control rod position and the core average coolant temperature, the future average coolant temperature is predicted. A model predictive control method is applied to designing an automatic controller for the thermal power control of PWR reactors. The basic concept of the model predictive control is to solve an optimization problem for a finite future at current time and to implement as the current control input only the first optimal control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, this procedure for solving the optimization problem is repeated. The objectives of the proposed model predictive controller are to minimize both the difference between the predicted core coolant temperature and the desired temperature, as well as minimizing the variation of the control rod positions. In addition, the objectives are subject to the maximum and minimum control rod positions as well as the maximum control rod speed. Therefore, a genetic algorithm that is appropriate for the accomplishment of multiple objectives is utilized in order to optimize the model predictive controller. A three-dimensional nuclear reactor analysis code, MASTER that was developed by the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) , is used to verify the proposed controller for a nuclear reactor. From the results of a numerical simulation that was carried out in order to verify the performance of the proposed controller with a $5\%/min$ ramp increase or decrease of a desired load and a $10\%$ step increase or decrease (which were design requirements), it was found that the nuclear power level controlled by the proposed controller could track the desired power level very well.