Kim, Ghiseok;Lee, Kye-Sung;Kim, Geon-Hee;Hur, Hwan;Kim, Dong-Ik;Chang, Ki Soo
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.35
no.1
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pp.12-17
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2015
In this study, we analyzed and showed the enhanced thermal resolution of a lock-in infrared thermography system by employing a blackbody system and micro-register sample. The noise level or thermal resolution of an infrared camera system is usually expressed by a noise equivalent temperature difference (NETD), which is the mean square of the deviation of the different values measured for one pixel from its mean values obtained in successive measurements. However, for lock-in thermography, a more convenient quantity in the phase-independent temperature modulation amplitude can be acquired. On the basis of results, it was observed that the NETD or thermal resolution of the lock-in thermography system was significantly enhanced, which we consider to have been caused by the averaging and filtering effects of the lock-in technique.
Yong Joong Kim;Byung Sang Choi;Ki Seop Lee;Kyung Kwon Jung
Convergence Security Journal
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v.22
no.2
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pp.21-26
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2022
Wearing face masks is an effective measure to prevent COVID-19 infection. Infrared thermal image based temperature measurement and identity recognition system has been widely used in many large enterprises and universities in China, so it is totally necessary to research the face mask detection of thermal infrared imaging. Recently introduced MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks)presents a conceptually simple, flexible, general framework for instance segmentation of objects. In this paper, we propose an algorithm for efficiently searching objects of images, while creating a segmentation of heat generation part for an instance which is a heating element in a heat sensed image acquired from a thermal infrared camera. This method called a mask MTCNN is an algorithm that extends MTCNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with an existing branch for recognition of a bounding box. It is easy to generalize the R-CNN to other tasks. In this paper, we proposed an infrared image detection algorithm based on R-CNN and detect heating elements which can not be distinguished by RGB images.
The infrared and microwave satellite observations have been used to derive the information of hydrometeors (i.e., cloud and precipitation) and atmospheric temperature. The observations were made by the Nimbus-4 Infrared Interferometer Spectrometer (IRIS) in 1970, and by the Microwave Sounding Unit (MSU) during the period 1980-99, which had channel 1~4 (Chl~4). The IRIS, which has a field of view of ~100 km, has been utilized to examine the cirrus and marine stratus clouds. The cirrus and stratus distributions were obtained, respectively, based on the spectral difference in the infrared window region, and the absorption of water vapor and $CO_2$ in the spectral region $870-980cm^{-1}$. The MSU Ch1 data has been used for low tropospheric temperature and hydrometeors, while the Ch2, Ch3 and Ch4, respectively, for the thermal state of midtroposphere, tropopause, and lower stratosphere. The climatic aspects of El Ni$\tilde{n}$o, Quasi-Biennial Oscillation (QBO) and temperature trends over the globe are discussed with the MSU data. This study suggests that the IRIS and MSU data are useful for monitoring the hydrometeors and atmospheric thermal state in climate system.
The output image of the uncooled thermal infrared camera is difficult the identification of target because of the limited dynamic range and the various noises. Retinex algorithm based on the theory of the human visual perception is known to be effective contrast enhancement technique. However, the image quality is insufficient when it is adopted to the narrow dynamic range image as the infrared image. In this paper, we propose the revised retinex algorithm to enhance the contrast of the infrared image. To improve the contrast enhancement performance, we designed the new dynamic range compression function instead of log function. To reduce the noise and compensate the loss of edge, we added the contrast compensation procedure in the MSR image generation process. According to the output picture comparing and numerical analysis, the proposed algorithm shows the better contrast enhancement performance and the more suitable method for the infrared image enhancement.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.24
no.5
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pp.525-531
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2004
In this paper, the concept of infrared thermography(IRT), the principle of measurement of IRT and how to set up the IR camera for the nondestructive testing are described in detail. Also, its utilization and non-destructive testing(NDT) diagnosis are reviewed. By performing the periodic non-touched WDT through the estimation of thermal patterns related with the temperature for the surface targeted, IRT can be applied to the early prevention of the device failure. For the diagnosis utilization, thermal imaging patterns obtained from IRT for heated blocks with internal defects were estimated through the lion-destructive method and discussed the way of IRT estimation from the analysis of characteristics between material defects and thermal imaging patterns.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.25
no.5
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pp.366-371
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2012
In this paper, fabricated by MEMS uncooled micro-bolometer detector for the study in the infrared sensitivity enhancement. Absorption layer SiOx-Metal series MDTF (metal-dielectric thin film) by high absorption rate and has a high thermal coefficient of resistance, low noise characteristics were implemented. Then MDTF were made in a vacuum deposition method. And MDTF for the analysis of the physical properties of silicon wafers were fabricated, TCR (temperature coefficient of resistance) value was made in order to measure the glass wafer and FT-IR (Fourier Transform Infrared spectroscopy) values were made in order to measure the germanium window. The analyzed results of MDTF -3 [%/K] has more characteristics of the TCR. And 8~12 um wavelength region close to 70% in the absorption characteristic.
Infrared (lR) detectors are widely used for such applications as thermoelstic stress analysis, medical diagnostics and temperature measurement. Infrared detectors commonly need to be refrigerated below 80 K, and thus a cooling system should be equipped together with the detector system. The cooling load, which should be removed by the cooling system to maintain the nominal operating temperature of the detector, critically depends on the insulation efficiency of the cryochamber housing the detector. Cryochamber considers the conduction heat transfer through a cold finger, the gases conduction and radiation heat transfer. The thermal loads of an infrared detector Cryochamber with radiation shield are investigated experimentally in present study. Since the effect of radiation heat transfer on thermal loads is significant, radiation shields is installed in the cold finger part to protect heat input through radiation. It is found that the thermal load can be substantially reduced by increasing the number of radiation shield.
In this paper, we developed a temperature measurement system based on an infrared temperature imaging module for thermal safety verification of a plasma skin treatment device (PSTD). We tested a pilot product of the low-temperature PSTD using the system, and the temperature increase of each plasma torch was well-monitored in real-time. Additionally, through the approximation of the temperature increase of the plasma torches, a certain limitation of the plasma treatment time on skin was established with the International Electrotechnical Commission (IEC) guideline. We determined an appropriate plasma treatment time ($T_{Safe}$ < 24 minutes) using the configured temperature measurement system. We believe that the temperature measurement system has a potential to be employed for testing thermal safety and suitability of various medical devices and industrial instruments.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.3
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pp.530-544
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2022
Titanium exhibits substantial corrosion resistance, strength, and ductility, with a specific gravity of approximately 4.5 and a melting point of approximately 1800℃. It is currently used in aircraft parts and space development. This study considered the thermal characteristics, stealth effects of infrared thermal imaging cameras, electromagnetic shielding, and electrical conductivity of Ti-sputtered materials. Base materials of different densities and types were treated using titanium sputtering. Infrared thermal imaging showed a better stealth effect when the titanium layer was directed toward the outside. The film sample presented a better stealth effect than the fabrics did. In each of the samples subjected to titanium sputtering, when the titanium layer was directed outward, the untreated sample or exposed titanium layer showed surface temperatures lower than those of the samples with the titanium layer oriented toward the heat source. Additionally, after the titanium sputtering treatment, the films conducted electricity (low resistance) better than the fabrics did. All titanium-sputtered specimens presented reduced electromagnetic wave transmission and significantly reduced infrared transmission. These results are expected to apply to military uniforms (soldiers' protective clothing to gain the upper hand on the battlefield), medical sensors, multifunctional intelligent textiles and etc.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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