Aiming at infrared thermal images with different buried depth defects, we study a variety of image segmentation algorithms based on the threshold to develop global search ability and the ability to find the defect area accurately. Firstly, the iterative thresholding method, the maximum entropy method, the minimum error method, the Ostu method and the minimum skewness method are applied to image segmentation of the same infrared thermal image. The study shows that the maximum entropy method and the minimum error method have strong global search capability and can simultaneously extract defects at different depths. However none of these five methods can accurately calculate the defect area at different depths. In order to solve this problem, we put forward a strategy of "divide and conquer". The infrared thermal image is divided into several local thermal maps, with each map containing only one defect, and the defect area is calculated after local image processing of the different buried defects one by one. The results show that, under the "divide and conquer" strategy, the iterative threshold method and the Ostu method have the advantage of high precision and can accurately extract the area of different defects at different depths, with an error of less than 5%.
원격탐측은 초기에는 자연현상이나 지표대상물의 개략적인 분포와 변화를 추출하는데 사용되어 왔으나 최근에는 식물의 분광특성을 이용한 농업조사, 산림조사나 지하자원탐사, 해양상의 수온 및 해류분포조사, 기상조사 등 많은 분야에 응용되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 원격탐측의 많은 응용분야 중에서 해양으로 배출되는 공장온배수의 확산범위를 조사하기 위하여 지구자원 탐사위성인 LANDSAT-5호에 탑재되어 있는 TM에 의해 얻어진 영상과 지상탐측기인 열적외주사기 Thermo Tracer에 의해 얻어진 열적외 영상을 이용하였다. LANDSAT TM영상의 Band 6은 열적외 Band로서 NASA의 CSFC에서 제공한 변환식 및 사후검정값을 이용하여 Band 6의 gray level값으로부터 해수온도 분포를 추출하였으며, Thermo Tracer의 열적외 영상은 TH1100 Series의 Processing mode를 이용하여 온도분포를 얻었다. 이와 같은 영상을 분석한 결과 근해의 수심이 얕은 지역의 해수온도는 담수온도와 내륙온도의 영향을 크게 받고 있음을 알 수 있었으며, 온배수의 확산범위 및 면적을 시각적 및 정량적으로 나타낼 수 있었다. 또한 열적외선 주사영상을 이용하여 보다 세부적인 확산범위를 제시할 수 있었으며 LANDSAT영상결과와 거의 동일한 결과를 나타냄을 알 수 있다.
Accurate estimation of concrete strength development at early ages is a critical factor to secure structural stability as well as to speed up the construction process. The temperature generated from the heat of hydration is considered as a key parameter in predicting the early age strength. Conventionally, concrete temperature has been measured by temperature sensors installed inside concrete. However, considering the measurement on building structures with multiple floors, this method requires reinstallation and repositioning of hardware such as sensors, data loggers and routers for data transfer. This makes the temperature monitoring work cumbersome and inefficient. Concrete temperature monitoring by using thermal remote sensing can be an effective alternative to supplement those shortcomings. In this study, image processing was carried out through K-means clustering technique, which is a unsupervised learning method, and the classification results were analyzed accordingly. In the future, research will be conducted on how to automatically recognize concrete among various objects by using deep learning techniques.
This paper explored the results of experimental investigation on carbon fiber reinforced polymer (CFRP) composite sample with thermal wave technique. The thermal wave technique combines the advantages of both conventional thermal wave measurement and thermography using a commercial Infrared camera. The sample comprises the artificial inclusions of foreign material to simulate defects of different shape and size at different depths. Lock-in thermography is employed for the detection of defects. The temperature field of the front surface of sample was observed and analysed at several excitation frequencies ranging from 0.562 Hz down to 0.032 Hz. Four-point methodology was applied to extract the amplitude and phase of thermal wave's harmonic component. The phase images are analyzed to find qualitative and quantitative information about the defects.
The flame image observation and analysis has been investigated for combustion monitoring and management of the pulverized coal firing for thermal power plant, especially for lower nitrogen oxide generation and safer operation. We aimed at obtaining the relationship between burner flame image information and emissions of nitrogen oxide and unburned carbon in furnace utilizing the flame image processing methods, by which we quantitatively determine the conditions of combustion on the individual homers. Its feasibility test was undertaken with Samchonpo thermal power plant #4 unit which has 24 burners, through which the system was observed to be effective for evaluating the combustion conditions and continuous monitoring to prevent future loss of ignition.
A thermal imaging system is implemented for the measurement and the analysis of the thermal distribution of the target objects. The main part of the system is a thermal camera in which a focal plane array typed sensor is introduced. The sensor detects the mid-range infrared spectrum of target objects and then it outputs a generic video signal which should be processed to form a frame thermal image. Here, a digital signal processor(DSP) is applied for the high speed processing of the sensor signals. The DSP controls analog-to-digital converter, performs correction algorithms and outputs the frame thermal data to frame buffers. With the frame buffers can be generated a NTSC signal and transferred the frame data to personal computer(PC) for the analysis and a monitoring of the thermal scenes. By performing the signal processing functions in the DSP the overall system achieves a simple configuration. Several experimental results indicate the performance of the overall system.
Automated greenhouse production systems often require crop growth monitoring involving accurate quantification of plant physiological properties. Conventional methods are usually burdensome, inaccurate, and harmful to crops. A thermal image analysis system can accomplish rapid and accurate measurements of physiological-property changes of stressed crops. In this research a thermal imaging system was used to measure the leaf-temperature changes of several crops according to water deficit. Thermal images were obtained from lettuce, cucumber, pepper, and chinese cabbage plants. Results showed that there were significant differences in the temperature of stressed plants and non-stressed plants. The temperature differences between these two group of plants were 0.7 to 3$^{\circ}C$ according to species.
This paper describes a thermal image processing algorithm for uncooled type TEC-less IR detector which is applicable to fire control system of small arms. We implemented a real-time gain and offset compensation algorithm based on polynomial approximation from the raw dataset which is acquired by two reference temperature of blackbody from various FPA(Focal Plane Array) temperature. Through the experiment, we analyzed the output characteristics of detector's raw-data and compared IR image quality to traditional non-uniformity correction method. It shows that the proposed method works well in all FPA temperature range with low residual non-uniformity.
본 논문에서는 IoT 기반 열상 센서와 영상 센서 일체형 IP CCTV 설계에 관하여 연구하였으며 Full HD IP 카메라 영상과 열상모듈에서 전송되어지는 열상 데이터를 동시에 인지하여 가공 및 전송 할 수 있는 모니터링 시스템에 사용할 수 있도록 하였다. 열상 센서에서 감지하는 신호를 디지털로 변환하여 영상에 중첩시켜 실제 주변 온도에 대한 정보를 영상과 함께 실시간 제공하고, 영상 카메라에 열상이 추가됨으로 온도 변화를 예측하여 기존 장비에서 불가능한 화재 예측이 가능하게 하였다. 따라서 열상 센서와 영상센서 일체형 감시 장비를 통하여 환경 모니터링 시스템에서 전송되는 온도 데이터와 영상 신호를 송신하여 모니터링 시스템에 적용 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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