This paper deals with on-Line detection of strip movement and real time positioning of brackets of EMD connected with it. Strip movement is detected by 4 line CCD camera and measured position correction value is inputted to motor position controller to control position of brackets.
본 논문은 무선 이동로봇의 영상에서 빠르고 정확하게 직선을 검출하는 방법에 대한 연구이다. 직선검출 처리시간 향상을 위하여 무선 이동로봇으로부터 전송 받은 영상의 특성을 분석하고 기존의 전처리 방법들 중 효율적인 전처리 방법을 선택하였다. 그리고 직선검출 정확도 향상을 위하여 하프변환의 결과를 저장하는 하프배열에서 지역 최대값을 선택하는 방법을 마스크를 설계하고 하프배열에 적용하여 개선하였다. 무선 이동로봇으로부터 획득한 실험영상을 가지고 실험을 실시하였고 제안방법은 처리시간과 직선검출에 있어 기존 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다.
영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 이 와 같은 방법들은 모든 경계 지점에서 에 지를 검출하므로, 라인-에지와 같은 일정한 폭 이하의 곡선에 대해서도 에지의 중복 검출을 수행한다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 새로운 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 영상에 존재하는 다양한 폭의 곡선에서 라인-에지 성분을 검출하였다.
Correct and fast detection of a micro-grid (MG) islanding is essential to the MG since operation, control and protection of the MG depend on an operating mode i.e., an interconnected mode or an islanding mode. When islanding occurs, the frequency of the point of common coupling (PCC) is not the nominal frequency during the transient state owing to the frequency rise or drop of generators in the MG. Thus, the active and reactive power calculated by the frequency domain based method such as Fourier Transform might contain some errors. This paper proposes an islanding detection algorithm for the MG based on the instantaneous active and reactive powers delivered to the dedicated line in the time domain. During the islanding mode, the instantaneous active and reactive powers delivered to the dedicated line are constants, which depend on the voltage of the PCC and the impedance of the dedicated line. In this paper, the instantaneous active and reactive powers are calculated in the time domain and used to detect islanding. The performance of the proposed algorithm is verified under various scenarios including islanding conditions, fault conditions and load variation using the PSCAD/EMTDC simulator. The results indicate that the algorithm successfully detects islanding for the MG.
For several decades, productivity in construction industry has been regressed and it is inevitable to improve productivity for major EPC players. One of challenges to achieve this goal is automatically extracting information from imaged drawings. Although computer vision technique has been advanced rapidly, it is still a problem to detect pipe lines in a drawing. Earlier works for line detection have problems that detected line elements be broken into small pieces and accuracy of detection is not enough for engineers. Thus, we adopted Contour and Hough Transform algorithm and reinforced these to improve detection results. First, Contour algorithm is used with Ramer Douglas Peucker algorithm(RDP). Weakness of contour algorithm is that some blank spaces are occasionally found in the middle of lines and RDP covers them around 17%. Second, HEC Hough Transform algorithm, we propose on this paper, is improved version of Hough Transform. It adopted iteration of Hough Transform and merged detected lines by conventional Hough Transform based on Euclidean Distance. As a result, performance of Our proposed method improved by 30% than previous.
A computer-vision based pipe-inspection algorithm is developed. The algorithm uses the modified Hough transformation and a line-scanning approach to identify the edge line and the radius of the pipe image, from which the eccentricity and dimension of the pipe-end is calculated. Line and circle detection was performed using Laplace operator with input image, which are acquired from the front and side cameras. In order to minimize the memory usage and the processing time, a clustering method with the modified Hough transformation is introduced for line detection. The dimension of inner and outer radius of pipe is calculated by the proposed line-scanning method. The method scans several lines along the X and Y axes, calculating the eccentricity of inner and outer circle, by which pipes with wrong end-shape can be classified and removed.
Kim, Young-Bin;Ryu, Kwang-Ryol;Sun, Min-Gui;Sclabassi, Robert
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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pp.157-160
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2008
A realization for moving object detecting and tracking system in two dimensional plane using stereo line CCDs and lighting source is presented in this paper. Instead of processing camera images directly, two line CCD sensor and input line image is used to measure two dimensional distance by comparing the brightness on line CCDs. The algorithms are used the moving object tracking and coordinate converting method. To ensure the effective detection of moving path, a detection algorithm to evaluate the reliability of each measured distance is developed. The realized system results are that the performance of moving object recognizing shows 5mm resolution and mean error is 1.89%, and enables to track a moving path of object per 100ms period.
Cronobacter sakazakii (C. sakazakii) is a foodborne pathogen, posing a high risk of disease to infants and immunocompromised individuals. In order to develop a quick, easy, and sensitive assay for detecting C. sakazakii, a rabbit anti-C. sakazakii immunoglobulin G (IgG) was developed using sonicated cell protein from C. sakazakii. The developed anti-C. sakazakii (IgG) was of good quality and purity, as well as species-specific. The developed rabbit anti-C. sakazakii IgG was attached to the surface of a sulforhodamine B-encapsulated liposome to form an immunoliposome. A test strip was then prepared by coating goat anti-rabbit IgG onto the control line and rabbit anti-C. sakazakii IgG onto the test line, respectively, of a plastic-backed nitrocellulose membrane. A purple color signal both on the test line and the control line indicated the presence of C. sakazakii in the sample, whereas purple color only on the control line indicated the absence of C. sakazakii in the sample. This immunochromatographic strip assay could produce results in 15 min with a limit of detection of $10^7CFU/ml$ in C. sakazakii culture. The immunochromatographic strip assay also showed very good specificity without cross-reactivity with other tested Cronobacter species. Based on these results, the developed immunochromatographic strip assay is efficient for the detection of C. sakazakii and has high potential for on-site detection.
Despite the automatic fire alarm system, according to the national fire data system of national emergency management agency, the fires account for 40,932 incidents, 2,184 injuries and about 430 billion won in property losses in 2013. Since the conventional automatic fire alarm system has several weaknesses related to electrical signal such as noise, surge, lighting, etc. Most fires are mainly caused by electrical faults, mechanical problem, chemical, carelessness and natural. The electrical faults such as line to ground fault, line to line fault, electrical leakage and arc are one of the major problems in fire. This paper describes the development of a novel real-time fire monitoring system algorithm including fault detection function which puts the existing optic smoke and heat detectors for fire detection with current and voltage sensors in order to utility fault monitoring using high accuracy DAQ measurement system with LabVIEW program. The fire detection and electrical fault monitoring with a proposed a new detection algorithm are implemented under several test. The fire detection and monitoring system operates according to the proposed algorithm well.
We have developed a automatic surface inspection system for cold Rolled strips in steel making process for several years. We have experienced the various kinds of surface inspection systems, including linear CCD camera type and the laser type inspection system which was installed in cold rolled strips production lines. But, we did not satisfied with these inspection systems owing to insufficient detection and classification rate, real time processing performance and limited line speed of real production lines. In order to increase detection and computing power, we have used the Dark Field illumination with Infra_Red LED, Bright Field illumination with Xenon Lamp, Parallel Computing Processor with Area typed CCD camera and full software based image processing technique for the ease up_grading and maintenance. In this paper, we introduced the automatic inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms. As a result of experiment, under the situation of the high speed processed line(max 1000 meter per minute) defect detection is above 90% for all occurred defects in real line, defect name classification rate is about 80% for most frequently occurred 8 defect, and defect grade classification rate is 84% for name classified defect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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