The detection of carbamate (carbofuran, carbaryl, benfracarb, thiodicarb, and methomil) and organophosphate (diazinon, cadusafos, ethoprofos, parathion-methyl, and chlorpyrifos) pesticide residues with very low detection limits was carried out using surface plasmon resonance (SPR) based equipment. The capacity to develop a portable SPR biosensor for food safety was also investigated. The applied ligand for the immunoassays was polyclonal goat anti-rabbit immunoglobulin (IgG) peroxidase conjugate. Concentration tests using direct binding assays showed the possibility of quantitative analysis. For ligand fishing to find a proper antibody to respond to each pesticide, acetylcholinesterase (AChE), and glutathione-S-transferase (GST) were tested. The reproducibility and precision of SPR measurements were evaluated. With this approach, the limit of detection for pesticide residues was 1 ng/mL and analysis took less than 11 min. Thus, it was demonstrated that detecting multi-class pesticide residues using SPR and IgG antibodies provides enough sensitivity and speed for use in portable SPR biosensors.
The paper presents a fuzzy based impulse noise filter for both gray scale and color images. The proposed approach is based on the technique of boundary discriminative noise detection. The algorithm is a multi-step process comprising detection, filtering and color correction stages. The detection procedure classifies the pixels as corrupted and uncorrupted by computing decision boundaries, which are fuzzified to improve the outputs obtained. In the case of color images, a correction term is added by examining the interactions between the color components for further improvement. Quantitative and qualitative analysis, performed on standard gray scale and color image, shows improved performance of the proposed technique over existing state-of-the-art algorithms in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and color difference metrics. The analysis proves the applicability of the proposed algorithm to random valued impulse noise.
Seo, Jin-Ju;Choi, Nam-Ryoung;Kim, Won-Tae;Hong, Dong-Pyo
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.32
no.3
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pp.291-295
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2012
In the industrial field, real-time monitoring system like a fault early detection is very important. For this, the infrared thermography technique as a new diagnosis method is proposed. This study is focused on the damage detection and temperature characteristic analysis of ball bearing using the non-destructive infrared thermography method. In this paper, thermal image and temperature data were measured by a Cedip Silver 450 M infrared camera. Based on the results, the temperature characteristics under the conditions of normal, loss lubrication, damage, dynamic loading, and damage under loading were analyzed. It was confirmed that the infrared technique is very useful for the detection of the bearing damage.
We developed a simple and effective method for the SERS-based detection of protein-small molecule complexes and label-free proteins using avidin-induced silver aggregation. Upon excitation with light of the appropriate wavelength (633 and 532 nm), the aggregated silver nanoparticles generate a strong electric field that couples with the resonance of the molecules (atto610 and cytochrome c), increasing the characteristic signals of these molecules and resulting in sensitive detection. The detection limit of biotin with the proposed method is as low as 48 ng/mL. The most important aspect of this method is the induction of silver aggregation by a protein (avidin), which makes the silver more biocompatible. This technique is very useful for the detection of protein-small molecule complexes.
Recent developments in robotics and intelligent vehicle area, bring interests of people in an autonomous driving ability and advanced driving assistance system. Especially fully automatic parking ability is one of the key issues of intelligent vehicles, and accurate parked vehicles detection is essential for this issue. In previous researches, many types of sensors are used for detecting vehicles, 2D LiDAR is popular since it offers accurate range information without preprocessing. The L shape feature is most popular 2D feature for vehicle detection, however it has an ambiguity on different objects such as building, bushes and this occurs misdetection problem. Therefore we propose the accurate vehicle detection method by using a 3D complete vehicle model in 3D point clouds acquired from front inclined 2D LiDAR. The proposed method is decomposed into two steps: vehicle candidate extraction, vehicle detection. By combination of L shape feature and point clouds segmentation, we extract the objects which are highly related to vehicles and apply 3D model to detect vehicles accurately. The method guarantees high detection performance and gives plentiful information for autonomous parking. To evaluate the method, we use various parking situation in complex urban scene data. Experimental results shows the qualitative and quantitative performance efficiently.
In this study, we expanded the performance of the existing EXVol code and performed empirical experiments and calculations. A high-resolution gamma spectroscopy system was constructed, and a standard point source and a standard volume source were measured with an HPGe detector with 43.1% relative efficiency. EXVol was verified by quantitative comparison of the detection efficiencies determined by measurements and calculations. To introduce the concept of the detector scanning that occurs in the actual measurement into the EXVol code, a collimator was placed between the source and detector. The detection efficiency was determined in the asymmetric arrangement of the source and detector with a collimator. A collimator made of lead with a diameter of 15 mm and a thickness of 50 mm was installed between the source and the detector to determine the detection efficiency at a specific location. The calculation result was contour plotted so that the distribution of detection efficiency could be visually confirmed. The relative deviation between the measurements and calculations for the coaxial and asymmetric structures was 10%, and that for the collimation structure was 20%. The results of this study can be applied to research using γ-ray measurements.
The emergence of rice black-streaked dwarf virus (RBSDV) poses a significant threat to global cereal crop cultivation, necessitating the urgent development of reliable detection and quantification techniques. This study introduces a reliable approach for the precise and sensitive quantification of the RBSDV in cereal crop samples, employing a reverse transcription digital polymerase chain reaction (RT-dPCR) assay. We assessed the specificity and sensitivity of the RT-dPCR assay proposed for precise RBSDV detection and quantification. Our findings demonstrate that RT-dPCR was specific for detection of RBSDV, with no cross-reactivity observed with other viruses infecting cereal crops. The RT-dPCR sensitivity was over 10 times that of RT-quantitative PCR (RT-qPCR). The detection limit of RT-dPCR was 0.096 copies/㎕. In addition, evaluation of RT-dPCR assay with field samples was conducted on 60 different cereal crop samples revealed that RT-dPCR (45/60) exhibited superior accuracy compared with RT-qPCR (23/60). In this study, we present a specific and accurate RT-dPCR assay for the detection and quantification of RBSDV.
A reversed phase HPLC method was developed to determine the major components of Psoralea corylifolia, psoralen, isopsoralen, bakuchiol, and corylin. Quantitative analysis of the above compounds was performed by C-18 column using a gradient solvent system of acetonitrile and water with UV detection at 310 nm. The comparison of contents of psoralen, isopsoralen, bakuchiol, and corylin in psoraleae semen and the processed psoraleae semen was also investigated. In result, processed psoraleae semen showed more amounts of psoralen, isopsoralen, and corylin with 1.6, 4.3, and 1.3 mg/g, respectively, except bakuchiol (66.98 mg/g) while psoraleae semen showed 0.53, 1.56, 1.0, and 76.3 mg/g of psoralen, isopsoralen, corylin, and bakuchiol, respectively.
Che, Hui-Je;Jung, Young-Jin;Lee, Seung-Hwan;Im, Chang-Hwan
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.31
no.1
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pp.27-32
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2010
Noninvasive detection of patients with probable Alzheimer's disease (AD) is of great importance for assisting a medical doctor's decision for early treatment of AD patients. In the present study, we have extracted quantitative electroencephalogram (qEEG) variables, which can be potentially used to diagnose AD, from resting eyes-closed continuous EEGs of 22 AD patients and 27 age-matched normal control (NC) subjects. We have extracted qEEG variables from mean phase coherence (MPC) and EEG coherence, evaluated for all possible combinations of electrode pairs. Preliminary trials to discriminate the two groups with the extracted qEEG variables demonstrated that the use of MPC as a supplementary or alternative measure for the EEG coherence may enhance the accuracy of noninvasive diagnosis of AD.
Kim, Koung-Suk;Kang, Ki-Soo;Yoon, Seung-Chul;Yang, Seung-Phil
Proceedings of the KSME Conference
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2003.04a
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pp.298-303
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2003
In recent years, shearogrpahy has significantly improved capabilities in the areas of unbond and separation detection in tires. Although shearography has many advantages for qualitative evaluation, the technique remains the problem of quantitative analysis of inside defects, because shearography needs several effective factors including the amount of shearing, shearing direction and induced load, which exist as barrier for the quantitative analysis of inside defects. Since the factors are highly dependent on inspectors skill and also affect the in-situ workability. The factors were optimized and the size of cracks inside of pipeline and tire has been quantitatively determined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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