Data mining technique is the exploration and analysis, by automatic or semiautomatic means, of large quantities of data in order to discover meaningful patterns and rules. This paper uses a data mining technique for the prediction of defect types in manufacturing Process. The Purpose of this Paper is to model the recognition of defect type Patterns and Prediction of each defect type before it occurs in manufacturing process. The proposed model consists of data handling, defect type analysis, and defect type prediction stages. The performance measurement shows that it is higher in prediction accuracy than logistic regression model.
현대 사회의 많은 사람은 수없이 많은 다이어트를 시도하고 그중 많은 사람은 다이어트에 흥미를 느끼지 못해 다이어트에 실패한다. 본 논문에서는 성공적인 다이어트를 위해 경쟁 심리를 이용한 자동 측정 체중 관리 시스템의 개발 내용에 관해 기술한다. 이 시스템은 사용자 구분이 가능한 체중계와 사용자 체중 데이터를 실시간 자동으로 받을 수 있는 애플리케이션, 그리고 모든 사용자의 체중 정보를 활용하여 경쟁 심리를 유발하기 위해 매칭이 가능한 서버로 구성된다. 본 시스템은 사용자들에게 적합한 매칭을 해주고, 서로 다이어트 방법과 식단을 공유할 수 있도록 함으로써 효과적인 다이어트를 할 수 있게 한다.
In this paper, a fast thinning method for fingerprint image by separating end and bifurcation region is proposed. To detect feature points in automatic fingerprint identification system, thinning of fingerprint is essential. The end and bifurcation regions in ridge line are separated by means of run-length coding, and parallel thinning method is applied to the separated regions. The rest parts except the end and bifurcation regions are processed by connecting center points of each run. The performance of the proposed method has been evaluated by CPU processing time and thinness measurement. By the experimental results, the proposed method is fast and has high thinness value.
PR interval variability has been proposed as a noninvasive tool for in-vestigating the autonomic nervous system as welt as heart rate variability. The goal of this paper is to determine whether PR interval variability is generated from deterministic nonlinear dynamics. The data used in this study is a 24-hour bolter ECGs of 20 healthy adults. We developed an automatic PR interval measurement algorithm, and tested it using MIT ECG Databases. The general discriminants of nonlinear dynamics, such as, correlation dimension and phase space reconstruction are used. Surrogate data is generated from simpler linear models to have similar statistical characteristics with the original data. Nonlinear discriminants are applied to both data, and compared for any significant results. It was concluded that PR interval variability shows non-linear characteristics.
Crack detection is an essential method to ensure the safety of dam concrete structures. Low-quality crack images of dam concrete structures limit the application of neural network methods in crack detection. This research proposes a modified attentional mechanism model to reduce the disturbance caused by uneven light, shadow, and water spots in crack images. Also, the focal loss function solves the small ratio of crack information. The dataset collects from the network, laboratory and actual inspection dataset of dam concrete structures. This research proposes a novel method for crack detection of dam concrete structures based on the U-Net neural network, namely AF-UNet. A mutual comparison of OTSU, Canny, region growing, DeepLab V3+, SegFormer, U-Net, and AF-UNet (proposed) verified the detection accuracy. A binocular camera detects cracks in the experimental scene. The smallest measurement width of the system is 0.27 mm. The potential goal is to achieve real-time detection and localization of cracks in dam concrete structures.
본 연구는 홍삼 등급 판정을 위한 내부 상태 및 조직의 치밀도 분석 방법에 관한 것이다. 홍삼 내부 측정을 위해 1990년대 이후부터는 자기공명영상법(MRI), X-ray 판별 등의 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 다양하게 이루어졌지만, 등급 판정에 가장 중요한 내공(內空), 내백(內白)을 파악하는데 어려움이 있어 정확한 내부 판정이 불가능하였다. 그리하여 본 연구에서는 적외선 조명 환경의 폐쇄형 영상 취득 장치를 제작하고 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있는 내부 측정 시스템을 개발하였다. 제작한 장치는 홍삼 내부 투과율이 높은 950nm 파장대역의 적외선 조명, 적외선 대역 촬영이 가능한 카메라, 카메라에 홍삼의 초점을 자동제어 할 수 있는 Y축 제어 액추에이터 그리고 홍삼을 $1^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 영상을 취득할 수 있는 회전 액추에이터로 구성이 되어있다. 제안하는 알고리즘은 Y축 액추에이터에서 Auto-Focus 알고리즘을 수행하여 홍삼의 크기와 두께 변화에 따라 객체의 선명한 초점을 자동으로 맞춰준다. 그다음 홍삼을 $1^{\circ}$ 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 총 360장의 홍삼 영상을 취득하면 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성하고, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층영상복원(Back-projection) 알고리즘이 수행되어 홍삼 내부 영상을 획득하였다. 알고리즘 수행 결과 홍삼 두께나 모양에 관계없이 내부 단면영상 획득이 가능하였고 영상을 통해 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있었다. 추후 10,000개 이상의 다양한 모양과 크기를 가지는 홍삼에 대하여 내부 영상을 취득하여 등급 판별 기준을 적용한다면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정 방법으로 사용가능 할 것이다.
This paper introduces a novel approach that can provide the three dimensional information on the movement of a spreader by using two CCD cameras and a laser distance sensor, which enables an ALS (Automatic Landing System) to be used for yard cranes at a harbor. So far a kind of 2D Laser scanner sensor or laser distance measuring units are used as corner detectors for the geometrical matching between the spreader and a container, which provides only 2D information which is not enough for an accurate and fast ALS system required presently. In addition to this deficiency in performance, the price for the system is too high to be adopted widely for the ALS. Therefore, to overcome these defects, a novel method to acquire the three dimensional information for the movement of a spreader including skew and sway angles is proposed using two CCD cameras and a laser distance sensor. To show the efficiency of proposed algorithm, real experiments are performed to show the accuracy improvement in distance measurement by fusing the sensory information of CCD camera and laser distance sensor.
본 연구는 다양한 어셈블리 부품의 용접부 내부결함을 검사하기 위한 초음파 탐상 장비 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 초음파 탐상을 위하여 시스템의 모션제어 S/W, 초음파 송수신기 제어, 결함 판정 기준 설정 등의 계측 S/W 등이 설계되었으며, 양품과 불량품의 비교분석을 하기 위하여 용접결함 불량품 샘플워크 등도 제작되었다. 이와 같은 구성으로 이루어진 시스템을 통하여 어셈블리 부품 용접부의 결함 위치 및 깊이에 대한 자동검사 기능을 수행할 수 있었으며, 종전에 전문가에 의해 이루어졌던 용접부의 내부결함에 대한 판단을 시스템이 수행하도록 하였다.
Since human is vulnerable to emotional, physical and environmental distractions, most human inspectors cannot sustain a consistent 8-hour inspection in a day specifically for small components like door locking levers. As an alternative for human inspection, presented in this study is the development of a machine vision inspection system (MVIS) purposely for door locking levers. Comprises the development is the structure of the MVIS components, designed to meet the demands, features and specifications of door locking lever manufacturing companies in increasing their production throughput upon keeping the quality assured. This computer-based MVIS is designed to perform quality measures of detecting missing portions and defects like burr on every door locking lever. NI Vision Builder software for Automatic Inspection (AI) is found to be the optimum solution in configuring the needed quality measures. The proposed software has measurement techniques such as edge detecting and pattern-matching which are capable of gauging, detecting missing portion and checking alignment. Furthermore, this study exemplifies the incorporation of the optimized NI Builder inspection environment to the pre-inspection and post-inspection subsystems.
LED와 같은 소형 제품의 불량검색은 제품의 질을 향상 시키는 것만 아니라 생산성 향상에서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 LED에 발생하는 여러 가지 불량을 자동으로 검사하는 시스템을 구성하였다. LABVIEW Builder를 사용하여 그래픽 인터페이스 상에서 LED의 불량을 검출을 자동판단하며, 사용자가 쉽게 사용 가능하도록 설계하였다. 1394 카메라를 통해 영상을 획득하고 Vision Builder의 각 영상처리 요소를 적용하였다. 에지탐색, 기하학 위치 설정, 거리측정 등의 영상처리 알고리즘을 조합하여 색과 크기가 다른 다양한 LED의 불량을 검출하는 알고리즘을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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