Numerical calculations are made in order to find a possible correlation between the J-integral and the crack mouth opening displacement(CMOD) in dynamic nonlinear fracture experiments of 3-point bend(3PB) specimens. Both elastic-plastic and elastic-viscoplastic materials are considered at different impact velocities. The J-integral may be estimated from the crack mouth opening displacement which can be measured directly from photographs taken during dynamic experiments.
Integral imaging combined with photon-counting detection has been researched for three-dimensional information sensing under low-light-level conditions. This paper addresses the extraction of distance information with photon-counting integral imaging. The longitudinal distance to the object is obtained utilizing photon-counting elemental images. The pixel disparity is estimated by maximizing the nonlinear correlation of photocounts. The first- and second-order statistical properties of the nonlinear correlation are theoretically derived. In the experiments, these properties are verified by varying the mean number of photocounts in the scene. The average distance is compared to that from the intensity information, showing the robustness of the proposed system even at low photocounts.
Recently, monitoring of tool life is a matter of common interesting because tool life affects precision, productivity and cost in machining process. Especially flank wear has a direct effect on cutting mechanism, so the various pattern of cutting force is obtained experimentally according to variation of wear condition. By investigating cutting force signal, AR(Autoregressive) modeling and correlation dimension analysis is conducted in turning operation. In this modeling and analysis, we extract features through 6th AR model, correlation integral and normalized correlation integral. After the back-propagation model of the neural network is utilized to monitor tool life according to flank wear. As a result. a very reliable classification of tool life was obtained.
Journal of information and communication convergence engineering
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제14권1호
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pp.51-56
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2016
In this paper, we present a three-dimensional (3-D) automatic target recognition system based on optical integral imaging reconstruction. In integral imaging, elemental images of the reference and target 3-D objects are obtained through a lenslet array or a camera array. Then, reconstructed 3-D images at various reconstruction depths can be optically generated on the output plane by back-projecting these elemental images onto a display panel. 3-D automatic target recognition can be implemented using computational integral imaging reconstruction and digital nonlinear correlation filters. However, these methods require non-trivial computation time for reconstruction and recognition. Instead, we implement 3-D automatic target recognition using optical cross-correlation between the reconstructed 3-D reference and target images at the same reconstruction depth. Our method depends on an all-optical structure to realize a real-time 3-D automatic target recognition system. In addition, we use a nonlinear correlation filter to improve recognition performance. To prove our proposed method, we carry out the optical experiments and report recognition results.
In stochastic analysis, the randomness of the structural parameters is taken into consideration and the response variability is obtained in addition to the conventional (mean) response. In the present paper the structural response variability of plate structure is calculated using the weighted integral method and is compared with the results obtained by different methods. The stochastic field is assumed to be normally distributed and to have the homogeneity. The decomposition of strain-displacement matrix enabled us to extend the formulation to the stochastic analysis with the quadratic elements in the weighted integral method. A new auto-correlation function is derived considering the uncertainty of plate thickness. The results obtained in the numerical examples by two different methods, i.e., weighted integral method and Monte Carlo simulation, are in a close agreement. In the case of the variable plate thickness, the obtained results are in good agreement with those of Lawrence and Monte Carlo simulation.
In this paper, we propose a nonlinear maximum average correlation height (MACH) filter for information authentication of photon counting double random phase encryption (DRPE). To enhance the security of DRPE, photon counting imaging can be applied because of its sparseness. However, under severely photon-starved conditions, information authentication of DRPE may not be implemented successfully. To visualize the photon counting DRPE, a three-dimensional imaging technique such as integral imaging can be used. In addition, a nonlinear MACH filter can be utilized for helping the information authentication. Therefore, in this paper, we use integral imaging and nonlinear MACH filter to implement the information authentication of photon counting DRPE. To verify our method, we implement optical experiments and computer simulation.
The fluctuation integrals which give useful information in the structure of solution are associated with the mixed direct correlation integral ($C_{12}$) known. Using its weighted arithmetic mean of $C_{11}$ and $C_{22}$ and the activity coefficient model, the fluctuation integrals on solute-solute, solvent-solute, and solvent-solvent can be calculated in the function of mole fraction. In this work, several binary mixtures containing c-hexane were tested and the results on the fluctuation integrals were rather good.
본 논문에서는 요소 영상간의 상관관계를 위상필터를 이용하여 구하고 집적 영상 기술에서 이를 활용하여 깊이정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 집적 영상 기술은 수동 광원을 사용하여 렌즈 배열을 통해 3차원 물체의 광선정보를 2차원 영상 획득 장치로 기록하고 이를 동일한 렌즈 배열을 통해 3차원 영상을 디스플레이 하는 3차원 영상 시스템 기술이다. 렌즈 배열을 통해 획득된 2차원 영상들은 서로 다른 원근감을 가지는 요소 영상이다. 이 영상들과 물체와의 상관관계를 구하여 깊이정보를 추출할 수 있다. 그리고 요소 영상으로 컴퓨터 재생을 하여 다시 필터를 이용한 상관관계를 구하게 되면 더욱 정확한 깊이정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술을 검증하기 위해 광학적 실험을 수행하고 상관관계의 지표로써 Peak Side lobe Ratio (PSR)을 구하였다.
정규상호상관 기반의 이미지 유사도 비교방법은 조명차 등에 강인한 특성이 있어 널리 사용되어 왔으나, 비효율적인 연산구조로 인해 실시간 연산을 요구하는 임베디드 시스템과 같은 응용분야에서는 적용하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 효율적 연산방법을 통해 실시간 이미지 유사도 비교가 가능한 정규상호상관 기반의 하드웨어 연산구조를 제안한다. 제안된 구조는 적분이미지 기반의 윈도우 연산 방법을 사용하여 정규상호상관 함수의 윈도우 영역의 합 연산과정을 효율적으로 처리한다. 이를 위해 화소 입력과 동시에 적분이미지 생성이 가능한 구조와 메모리 효율적인 부분화 적분이미지 방법을 적용하여 적분이미지 생성과정에서의 부담을 최소화 한다.
Integral imaging is one of the three-dimensional(3D) display methods, which is an autostereoscopic method. The integral imaging system can provide volumetric 3D image which has both vertical and horizontal parallaxes. The elemental image which is obtained in the pickup process by lens array has the 3D information of the object and can be used for the depth perception and the 3D correlation. Moreover, the elemental image which represents a cyber-space can be generated by computer process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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