This study proposes the construction of attractor quadrant method for high-precision cutting characteristics evaluation of non-ferrous metals. Also this paper aims to find the optimal cutting conditions of diamond turning machine by measuring surface form and roughness to perform the cutting experiment of non-ferrous metals, which are aluminum, with diamond tool. As well, according to change cutting conditions such as feed rate, using diamond turning machine to Perform cutting Processing, by measuring cutting force and surface roughness and according to cutting conditions the aluminum about cutting properties. Trajectory changes in the attractor indicated a substantial difference in fractal characteristics and attractor quadrant characteristics. In quantitative quadrant feature extraction, 1,309 point in the case of A17075 (one quadrant) and 1,406 point (one quadrant) in the case of brass were proposed on the basis of attractor reconstruction. Proposed attractor quadrant method can be used for high-precision cutting characteristics evaluation of non-ferrous metals.
Dorado, Adria;Saavedra, Genaro;Sola-Pikabea, Jorge;Martinez-Corral, Manuel
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권2호
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pp.132-138
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2015
Enlarging the horizontal viewing angle is an important feature of integral imaging monitors. Thus far, the horizontal viewing angle has been enlarged in different ways, such as by changing the size of the elemental images or by tilting the lens array in the capture and reconstruction stages. However, these methods are limited by the microlenses used in the capture stage and by the fact that the images obtained cannot be easily projected into different displays. In this study, we upgrade our previously reported method, called SPOC 2.0. In particular, our new approach, which can be called SPOC 2.1, enlarges the viewing angle by increasing the density of the elemental images in the horizontal direction and by an appropriate application of our transformation and reshape algorithm. To illustrate our approach, we have calculated some high-viewing angle elemental images and displayed them on an integral imaging monitor.
본 논문은 구조 광 영상을 이용하여 3차원 얼굴을 복원하는 방법을 제안한다. 프로젝터와 카메라의 시선벡터가 평행하다고 가정한다. 먼저 격자 형태의 구조 광을 배경에 투영하고 참조 구조 광 영상을 획득한다. 참조 구조 광 영상을 사용하여 카메라와 프로젝터를 보정한다. 이후 사람의 얼굴에 동일한 형태의 구조 광을 투영하고 얼굴 구조 광 영상을 획득한다. 획득한 두 종류의 구조 광 영상에서 추출된 특징 점들의 위치 변화를 측정하고 측정된 변화량으로 3차원 얼굴을 복원 한다. 실험 결과를 보면, 이런 간단한 장치를 통해 사람이 인식할 수 있을 정도의 3차원 얼굴 영상을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
Point clouds have ability to express the spatial entities, however, the point clouds redundancy always involves some uncertainties in computer recognition and model construction. Therefore, point clouds thinning is an indispensable step in point clouds model reconstruction and other applications. To overcome the shortcomings of complex classification index and long time consuming in existing point clouds thinning algorithms, this paper proposes a point clouds fast thinning algorithm. Specifically, the two-dimensional index is established in plane linear array (x, y) for the scanned point clouds, and the thresholds of adjacent point distance difference and height difference are employed to further delete or retain the selected sample point. Sequentially, the index of sample point is traversed forwardly and backwardly until the process of point clouds thinning is completed. The results suggest that the proposed new algorithm can be applied to different targets when the thresholds are built in advance. Besides, the new method also performs superiority in time consuming, modelling accuracy and feature retention by comparing with octree thinning algorithm.
본 논문에서는 Zernike 모멘트를 이용한 새로운 얼굴 검출 기법을 제안한다. 입력 영상을 가변 크기의 영역으로 탐색하면서 Zernike 모멘트를 계산하여 신경망에 의해 얼굴과 비얼굴 영역으로 분류하여 얼굴을 검출한다. 직교 모멘트의 재구성 능력으로 인해, 분류기의 입력 특정은 화소의 수에 비해 감소될 수 있다. 또한, Zernike 모멘트의 크기는 회전에 불변한 특정을 가지므로, 회전된 얼굴 영역을 검출할 수 있다. Yale 데이터베이스의 영상에 대해 적용한 결과, 회전되지 않은 영상에서는 밝기값 정보를 사용하는 기법보다 약간 낮은 성능을 보였지만, 회전된 영상에 대해서는 월등히 높은 성능을 보였다. 국부 조명에 대한 추가적인 보상과 특징이 사용된다면, 강건한 얼굴 인식을 위한 전처리 과정의 핵심 기술로 사용할 수 있을 것이다.
이 논문에서는 LCD에 사용되는 편광필름 영상에서 결함을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 결함의 지엽적인 특징을 이용하는 것이 아니라 특이값 분해를 이용하여 영상의 전역적인 정보를 반영하는 방법이다. 편광필름 영상을 특이값 분해하고 특이값 중에서 첫 번째 특이값만을 사용하여 영상을 재구성하면 재구성한 영상에서 정상 부분의 화소값과 결함 부분의 화소값들은 서로 다른 특성을 나타낸다. 입력 영상과 재구성한 영상의 화소값 비를 구하고 확률론적 방법을 사용하여 결함을 검출하였다. 제안한 방법을 이용하여 여러 가지 결함을 갖는 편광필름 영상에서 결함을 검출한 결과 검출력이 매우 우수한 것으로 나타났다.
Xu, Xiang;Huang, Qiao;Ren, Yuan;Zhao, Dan-Yang;Yang, Juan
Smart Structures and Systems
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제23권3호
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pp.279-293
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2019
To ensure high quality data being used for data mining or feature extraction in the bridge structural health monitoring (SHM) system, a practical sensor fault diagnosis methodology has been developed based on the similarity of symmetric structure responses. First, the similarity of symmetric response is discussed using field monitoring data from different sensor types. All the sensors are initially paired and sensor faults are then detected pair by pair to achieve the multi-fault diagnosis of sensor systems. To resolve the coupling response issue between structural damage and sensor fault, the similarity for the target zone (where the studied sensor pair is located) is assessed to determine whether the localized structural damage or sensor fault results in the dissimilarity of the studied sensor pair. If the suspected sensor pair is detected with at least one sensor being faulty, field test could be implemented to support the regression analysis based on the monitoring and field test data for sensor fault isolation and reconstruction. Finally, a case study is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. As a result, Dasarathy's information fusion model is adopted for multi-sensor information fusion. Euclidean distance is selected as the index to assess the similarity. In conclusion, the proposed method is practical for actual engineering which ensures the reliability of further analysis based on monitoring data.
The 3D industry is drawing attention for its applications in various markets, including architecture, media, VR/AR, metaverse, imperial broadcast, and etc.. The current feature of the architecture we are introducing is to make 3D models more easily created and modified than conventional ones. Existing methods for generating 3D models mainly obtain values using specialized equipment such as RGB-D cameras and Lidar cameras, through which 3D models are constructed and used. This requires the purchase of equipment and allows the generated 3D model to be verified by the computer. However, our framework allows users to collect data in an easier and cheaper manner using cell phone cameras instead of specialized equipment, and uses 2D data to proceed with 3D modeling on the server and output it to cell phone application screens. This gives users a more accessible environment. In addition, in the 3D modeling process, object classification is attempted through deep learning without user intervention, and mesh and texture suitable for the object can be applied to obtain a lively 3D model. It also allows users to modify mesh and texture through requests, allowing them to obtain sophisticated 3D models.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1141-1162
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2024
Humidity is an important parameter in meteorology and is closely related to weather, human health, and the environment. Due to the limitations of the number of observation stations and other factors, humidity data are often not as good as expected, so high-resolution humidity fields are of great interest and have been the object of desire in the research field and industry. This study presents a novel super-resolution algorithm for humidity fields based on the Wasserstein generative adversarial network(WGAN) framework, with the objective of enhancing the resolution of low-resolution humidity field information. WGAN is a more stable generative adversarial networks(GANs) with Wasserstein metric, and to make the training more stable and simple, the gradient cropping is replaced with gradient penalty, and the network feature representation is improved by sub-pixel convolution, residual block combined with convolutional block attention module(CBAM) and other techniques. We evaluate the proposed algorithm using ERA5 relative humidity data with an hourly resolution of 0.25°×0.25°. Experimental results demonstrate that our approach outperforms not only conventional interpolation techniques, but also the super-resolution generative adversarial network(SRGAN) algorithm.
기술문명의 지속적인 발전은 이루어 경제성장과 물질적 풍요로움을 주었으나, 환경에 대한 고려를 통한 발전이 무엇보다 요구되는 시기가 되었다. 건설 분야의 경우도 예외가 아니다. 따라서 최근 건설 산업에서는 친환경 공법을 적용하며, 폐기물을 줄이는 등 환경에 대한 관심이 어느 때보다 높아졌다. 국내의 노후 공동주택이 점차 증가함에 따라 성능개선방안으로 재건축 및 리모델링이 수행되고 있다. 하지만 재건축이 가지는 비용적, 환경적 측면에서의 문제로 인해 리모델링의 수행이 대안으로 인식되고 있다. 리모델링 공사는 특성상 철거공사가 선행 된다. 철거공사는 필연적으로 건설폐기물 발생이 수반된다. 따라서 환경적 측면을 고려한 폐기물 처리가 중요하며, 이를 위해서 선별 분리를 위한 친환경 리모델링 철거공사가 수행되어야 한다. 그러나 친환경 리모델링 철거공사는 주로 기계를 사용하여 수행하는 기존 방식에 반하여 인력이 중심이 되므로 생산성 측면에서 효율성이 낮다. 리모델링 공사는 특성상 철거공사 후 후행공사가 진행되기 때문에 철거공사의 작업효율성 확보가 중요하다. 따라서 본 논문은 친환경 리모델링 철거공사의 세부공정을 작업효율성이 포함된 공정으로 재구성하고자 하였다. 이를 위해서 노후 공동주택을 선정하여 실제 사례연구를 실시하였다. 친환경 철거공사 사례적용을 분석하여 본 사례에 적합한 TACT공정을 개발하였고 이를 고층형 아파트에 적용시키기 위해 공정 Simulation을 실시하여 친환경 리모델링 최적 TACT공정을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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