The ISO document of ISO/TC/190/SC3/WG11/N11 is a working draft of international standard (WD) dealing with analytical method for the determination of explosives and related compounds using high performance liquid chromatography. The scope of this WD covers the storage of samples, preparing test portion, extraction and instrumentation. The main purpose of this study was to improve the extraction conditions which were already adopted in the WD. For this purpose, mechanical shaking method could be corresponded up to 18 hours of ultrasonic bath extraction in the WD was tested. Methanol was also tested with the intention of being added as an extracting solvent other than acetonitrile in the WD. According to the results, 16 hours of mechanical shaking method showed statistically the same effectiveness as that of 18 hours of ultrasonic bath extraction. In case of extracting solvent, methanol also showed statistically the same extraction capability as acetonitrile for DNB, TNT, 2-A-DNT and 2,4-DNT. However, the recovery rate of TNB with methanol extraction was 40% higher than that of acetonitrile extraction. Through adding mechanical shaking method into committee draft (cf. the next stage draft of the WD during the process for making international standard), ISO standard of analyzing explosives and related compounds in soil would become more useful in dealing with huge number of field samples in the laboratory. In other aspect, adopting methanol as an alternative extracting solvent would be very effective in the terms of exchangeability with GC-ECD/MS method which is being developed by German experts.
Caval syndrome은 감염된 다수의 심장사상충이 우심방, 우심실을 포함한 우심계와 대정맥으로 이동하여 삼첨판의 움직임을 물리적으로 방해하고 폐동맥으로 가는 혈류의 장애를 유발하여 생명을 위협하는 질환이다. 이 질환의 치료를 위해 외과적인 사상충의 제거가 필요하다. 본 증례는 modified extraction brushes를 이용한 새로운 방법의 심장사상충 제거 방법에 대한 보고이다. 본 연구에서 새롭게 만들어진 사상충 제거 카테터를 사용하여 caval syndrome에 감염된 두 마리의 개를 성공적으로 치료하였다. 비록 새로운 시술법의 적용이 단지 두 증례에 불과하지만, 본 시술법은 심장 사상충 치료를 위한 외과적 제거방법 중 하나로 선택할 수 있다.
The extraction properties of the biological waste originated from the Tobacco industry were evaluated. The biological waste have been recycled and transformed into a valuable material, so called a reconstituted tobacco sheet(Recon) by the papermaking process. In this process, The mechanical extraction process, which divides the mixed raw material slurry into the soluble stock and the insoluble stock, could affect not only the quality of final Recon product but also the productivity of whole Recon making process. This study investigated the effects of the extraction process on the slurry properties in detail. In order to quantify the amounts of the solubles which resided in the insoluble fibers, the washing treatment of the stock before and after squeezing process was applied. The amounts of the residual solubles showed little changes according to each stage of the extraction process. The fractionation of the slurry showed the difference in the amount of soluble in the stock depending on the size of the biological waste. After the extraction process, the bigger size fiber portion contained about 19%(by weight) in soluble after pressing but the smaller size fiber portion 9% in soluble. The fractionation ratio of the stocks also was changed by the screw press process, which could demonstrate the physical effects of the mechanical extraction.
There are many methods in feature extraction have been developed. Recently, principal components analysis (PCA) and independent components analysis (ICA) is introduced for doing feature extraction. PCA and ICA linearly transform the original input into new uncorrelated and independent features space respectively In this paper, the feasibility of using nonlinear feature extraction will be studied. This method will employ the PCA and ICA procedure and adopt the kernel trick to nonlinearly map the data into a feature space. The goal of this study is to seek effectively useful feature for faults classification.
Defect detection is one of the key factors in fabric quality control. To improve the speed and accuracy of denim fabric defect detection, this paper proposes a defect detection algorithm based on cascading feature extraction architecture. Firstly, this paper extracts these weight parameters of the pre-trained VGG16 model on the large dataset ImageNet and uses its portability to train the defect detection classifier and the defect recognition classifier respectively. Secondly, retraining and adjusting partial weight parameters of the convolution layer were retrained and adjusted from of these two training models on the high-definition fabric defect dataset. The last step is merging these two models to get the defect detection algorithm based on cascading architecture. Then there are two comparative experiments between this improved defect detection algorithm and other feature extraction methods, such as VGG16, ResNet-50, and Xception. The results of experiments show that the defect detection accuracy of this defect detection algorithm can reach 94.3% and the speed is also increased by 1-3 percentage points.
Tooth surface shape error is an important parameter in gear accuracy evaluation. When tooth surface shape error is measured by laser interferometry, the gear interferogram is highly distorted and the gray level distribution is not uniform. Therefore, it is important for gear interferometry to extract the foreground region from the gear interference fringe image directly and accurately. This paper presents an approach for foreground extraction in gear interference images by leveraging the sinusoidal variation characteristics shown by the interference fringes. A gray level mask with an adaptive threshold is established to capture the relevant features, while a local variance evaluation function is employed to analyze the fluctuation state of the interference image and derive a repair mask. By combining these masks, the foreground region is directly extracted. Comparative evaluations using qualitative and quantitative assessment methods are performed to compare the proposed algorithm with both reference results and traditional approaches. The experimental findings reveal a remarkable degree of matching between the algorithm and the reference results. As a result, this method shows great potential for widespread application in the foreground extraction of gear interference images.
This work evaluated the extractability of tobacco stem biomass for the papermaking type Reconstituted Tobacco Sheet(RTS). The effects of the soaking conditions on the hydration of stem biomass and the effects of the hydrated state on the mechanical extraction were investigated. In order to simulate the mechanical expression process of a papermaking type RTS mill, for example, the screw press process, the novel mechanical pressing analyzer was developed for this study. The hydration of stem biomass by soaking process was greatly affected by the soaking time and the soaking temperature. The longer soaking time and the higher soaking temperature resulted in the higher hydrated stem biomass. Since the higher hydrated stem had more combined water in the inner structure and resulted in the more flexible structure, the higher hydrated stem leaded to the more compressed filter cake and the higher water contents in the filter cake after the mechanical pressing. The pilot pulping experiments showed the difference in hydration and extractability between burley and bright tobacco stem. The bulkier structure of the burley stem resulted in the faster hydration by pilot pulping and leaded to the larger reduction in water soluble components. And the hydration process showed the major influence on the separation efficiency of water soluble components.
The digital HPTV(holographic particle tracking velocimetry) velocity field measurement system consists of four steps: recording, numerical reconstruction, particle extraction and velocity extraction. In the velocity extraction process, we improved the two frame PTV algorithm to extract 3-D displacement information of each particle located in 3D space. Because a digital CCD camera was used, some factors such as spatial resolution, numerical aperture, and particle concentration influenced on the performance of the developed digital HPTV. Especially, the particle concentration $(C_o)$ affected the reconstruction efficiency and recovery ratio in the numerical reconstruction and particle extraction procedure. In this paper, the effect of particle concentration reconstruction efficiency and recovery ratio were analyzed experimentally. Optimal particle concentration was found to be in the range of $C_o=11{\sim}17\;particles/mm^3$.
토종콩으로부터 비배당체 이소플라본을 추출하기 위한 다양한 기계적 및 화학적 방법을 적용하였다. 용매추출법의 침적과 교반, 초음파에너지와 아임계/초임계 수 추출이 포함되었다. 용매의 조성에 의한 추출효율의 증가, 교반에 의한 특정성분의 추출효과의 증대, 초음파에너지에 의한 추출성능의 개선, 용매보다 용해력이 좋은 초임계유체의 적용에 관한 실험을 수행한 결과에 의하면 비배당체 이소플라본의 추출은 초음파에너지에 의한 것이 가장 우수하였다.
In this paper, we proposed a new algorithm of the guidance line extraction for autonomous weeding robot based on infrared vision sensor in wet paddy. It is the critical process for guidance line extraction which finds the central point or area of rice row. In order to improve accuracy of the guidance line, we are trying to use the morphological characteristics of rice that the direction of rice leaves have convergence to central area of rice row. Using Hough transform, we were represented the curved leaves as a combination of segmented straight lines on binary image that has been skeletonized and segmented object. A slope of the guidance line was gotten as calculate the average slope of all segmented lines. An initial point of the guidance line was determined that is the maximum pixel value of the accumulated white columns of a binary image which is rotated the slope of guidance line in the opposite direction. We also have verified an accuracy of the proposed algorithm by experiments in the real wet paddy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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