2011년 11월 30일 수요일
Debian Wheezy에서 사라졌었던 fglrx-driver와 fglrx-control 다시 깔기
$ sudo apt-get remove --purge xserver-xorg-video-radeon
$ sudo apt-get install fglrx-driver fglrx-control fglrx-glx fglrx-atieventsd fglrx-modules-dkms
그리고
$ sudo aticonfig -initial 로 xorg.conf파일을 /etc/X11밑에 생성 시킨다.
만약 laptop의 경우 dual헤드를 사용하여 모니터를 두 개 사용하고자 한다면
다음과 같은 방식으로 xorg.conf파일을 생성하자.
$ sudo aticonfig --initial=dual-head --screen-layout=right -v
2011년 11월 25일 금요일
[번역] Multispectral line-scan imaging system for simultaneous fluorescence and reflectance measurements of apples: multitask apple inspection system
Multispectral line-scan imaging system for simultaneous
fluorescence and reflectance measurements of apples: multitask
apple inspection system
Moon Sung Kim, Kangjin Lee, Kuanglin Chao, Alan M. Lefcourt,
Won Jun, Diane E. Chan
이 방법론적 논문에서는 고속으로 움직이는 물체로부터 다파장 반사및 형광 영상을 동시에 획득할 수 있는 최근 개발된 라인-스캔 방식의 영상 시스템이 소개 한다.
시스템은 다파장 영역의 유동적인 선택으로 사과의 품질과 안정성에 대한 다중 검사 작업을 할 수 있도록 해준다.
상업적인 사과 분류 기계에 장착된 시스템은 초당 3 ~ 4개의 선별 속도에서 사과의 영상 해상도를 결정하도록 개발되었다.
분류 시스템에 적재된 사과들은 약 15cm의 간격을 갖도록 하였다.
이런 인자들을 가지고 결과 영상들은 사과당 40개의 라인스캔 영상들을 보여준다.
수평 방향 해상도는 픽셀당 2mm이고, 수직 방향으로 각 라인 스캔 영상당 1002픽셀이고,
시스템의 공간 해상도는 binning의 선택에 의존하는데 픽셀당 0.2mm 정도이다.
종합적인 공간 해상도는 사과의 표면 오염이나 결함의 온라인 영상 기반 검사에 적합하고 이전의 우리의 연구에 비해서도 구분된다.
Keywords
Online inspection, Multispectral imaging, Imaging system, Fluorescence, Reflectance, Food safety and quality, Apples
fluorescence and reflectance measurements of apples: multitask
apple inspection system
Moon Sung Kim, Kangjin Lee, Kuanglin Chao, Alan M. Lefcourt,
Won Jun, Diane E. Chan
이 방법론적 논문에서는 고속으로 움직이는 물체로부터 다파장 반사및 형광 영상을 동시에 획득할 수 있는 최근 개발된 라인-스캔 방식의 영상 시스템이 소개 한다.
시스템은 다파장 영역의 유동적인 선택으로 사과의 품질과 안정성에 대한 다중 검사 작업을 할 수 있도록 해준다.
상업적인 사과 분류 기계에 장착된 시스템은 초당 3 ~ 4개의 선별 속도에서 사과의 영상 해상도를 결정하도록 개발되었다.
분류 시스템에 적재된 사과들은 약 15cm의 간격을 갖도록 하였다.
이런 인자들을 가지고 결과 영상들은 사과당 40개의 라인스캔 영상들을 보여준다.
수평 방향 해상도는 픽셀당 2mm이고, 수직 방향으로 각 라인 스캔 영상당 1002픽셀이고,
시스템의 공간 해상도는 binning의 선택에 의존하는데 픽셀당 0.2mm 정도이다.
종합적인 공간 해상도는 사과의 표면 오염이나 결함의 온라인 영상 기반 검사에 적합하고 이전의 우리의 연구에 비해서도 구분된다.
Keywords
Online inspection, Multispectral imaging, Imaging system, Fluorescence, Reflectance, Food safety and quality, Apples
2011년 11월 24일 목요일
[번역] LINE‐SCAN HYPERSPECTRAL IMAGING PLATFORM FOR AGRO‐FOOD SAFETY AND QUALITY EVALUATION: SYSTEM ENHANCEMENT AND CHARACTERIZATION
LINE‐SCAN HYPERSPECTRAL IMAGING PLATFORM FOR
AGRO‐FOOD SAFETY AND QUALITY EVALUATION:
SYSTEM ENHANCEMENT AND CHARACTERIZATION
M. S. Kim, K. Chao, D. E. Chan, W. Jun, A. M. Lefcourt, S. R. Delwiche, S. Kang, K. Lee
Keywords. Fluorescence, Hyperspectral, Line?scan imaging, Reflectance, Spectral calibration.
라인 스캔방식의 초분광 영상화 기술들은 고속 온라인 응용분야에 대한 단 몇 가지의 파장대에 기반한 고속 다파장 기법 개발에 대한 연구 도구로 자주 제안되어 진다.
지속적인 기술적 발전과 광전자 영상화 소자(optoelectronic imaging sensors)와 파장 영상용 파장 분해 장치(spectral imaging spectrographs)에 대한 좀 더 낳은 접근성, 유용성이 증대 됨에 따라서
초분광 영상 장치의 적용 분야는 식품및 농업 산업에서 품질및 안정성 검사 수요에 걸쳐 확대되어 왔다.
우리는 적은 빛에도 감응도를 갖는 EMCCD를 사용한 초분광 라인 스캔 영상 장치에 기반한 식품 검사 영상 시스템을 계속해서 개발해 왔다.
이 방법론적 기사에서 ARS 초분광 영상 시스템의 가장 최근 세대(가시 및 근적외 파장대 영역 400 - 1000nm에서 반사와 형광 측정이 가능한)의 파장 및 공간적 성능이 평가 되었다.
결과는 시스템의 파장 분해능은 우리의 일반적인 동작 모드 (6 픽셀의 파장 binning)에서 6nm의 FWHM과 FWHM 구간에서 4.4nm의 간격을 보인다.
우리는 A/D 변환의 동적인 범위를 더 활용하기 위해서 파장공간에서의 가중 필터를 사용한 시스템 출력 응답성을 개선하였다.
이러한 시스템 출력 조정으로 표준 방사 반사체의 영역에 대한 근적외선 영역 대에서의 잡음으로 추정되는 지수를 측정한 결과 50%정도의 감소 되었다.
AGRO‐FOOD SAFETY AND QUALITY EVALUATION:
SYSTEM ENHANCEMENT AND CHARACTERIZATION
M. S. Kim, K. Chao, D. E. Chan, W. Jun, A. M. Lefcourt, S. R. Delwiche, S. Kang, K. Lee
Keywords. Fluorescence, Hyperspectral, Line?scan imaging, Reflectance, Spectral calibration.
라인 스캔방식의 초분광 영상화 기술들은 고속 온라인 응용분야에 대한 단 몇 가지의 파장대에 기반한 고속 다파장 기법 개발에 대한 연구 도구로 자주 제안되어 진다.
지속적인 기술적 발전과 광전자 영상화 소자(optoelectronic imaging sensors)와 파장 영상용 파장 분해 장치(spectral imaging spectrographs)에 대한 좀 더 낳은 접근성, 유용성이 증대 됨에 따라서
초분광 영상 장치의 적용 분야는 식품및 농업 산업에서 품질및 안정성 검사 수요에 걸쳐 확대되어 왔다.
우리는 적은 빛에도 감응도를 갖는 EMCCD를 사용한 초분광 라인 스캔 영상 장치에 기반한 식품 검사 영상 시스템을 계속해서 개발해 왔다.
이 방법론적 기사에서 ARS 초분광 영상 시스템의 가장 최근 세대(가시 및 근적외 파장대 영역 400 - 1000nm에서 반사와 형광 측정이 가능한)의 파장 및 공간적 성능이 평가 되었다.
결과는 시스템의 파장 분해능은 우리의 일반적인 동작 모드 (6 픽셀의 파장 binning)에서 6nm의 FWHM과 FWHM 구간에서 4.4nm의 간격을 보인다.
우리는 A/D 변환의 동적인 범위를 더 활용하기 위해서 파장공간에서의 가중 필터를 사용한 시스템 출력 응답성을 개선하였다.
이러한 시스템 출력 조정으로 표준 방사 반사체의 영역에 대한 근적외선 영역 대에서의 잡음으로 추정되는 지수를 측정한 결과 50%정도의 감소 되었다.
[번역] DETECTION OF ORGANIC RESIDUES ON POULTRY PROCESSING EQUIPMENT SURFACES BY LED‐INDUCED FLUORESCENCE IMAGING
DETECTION OF ORGANIC RESIDUES ON POULTRY PROCESSING
EQUIPMENT SURFACES BY LED‐INDUCED
FLUORESCENCE IMAGING
J. Qin, K. Chao, M. S. Kim, S. Kang, B.‐K. Cho, W. Jun
가금류 처리 공장에서 장치 표면에 있는 Organic residues(유기물 찌꺼기)는 교차오염을 유발 시킬 수 있고 소비자에게 안전하지 않은 음식에 대한 위험을 증가 시킨다.
이 연구는 가금류 처리 장비 표면에 있는 유기물 찌꺼기 신속한 검사를 위한 LED로 생성된 형광 영상 기술의 가능성을 조사하는 목적을 가지고 있다.
400nm의 파장대의 출력을 갖는 고출력 파란색 LED가 라인 스캔 방식의 초분광 영상 시스템을 위한 활성화 반응의 광원으로 사용되어 졌다.
지방, 피, (결장, 십이지장, 장)배설물을 포함한 공통적인 닭의 찌꺼기 표본들은 스테인레스 철판에 준비하였다.
형광 방출 영상들은 500에서 700nm의 파장대에서 각 찌꺼기의 종류별 20개씩 총 120개의 표본의 영상이다.
실험에 사용된 표본의 LED광원 형광 특성들이 판정 되었다.
주성분 분석(PCA)은 형광 스펙트럼 데이터를 분석에 사용되었다.
두 개의 SIMCA 모델들이 유기물 찌꺼기와 스테인레스 표본을 구분하는데 개발되었다.
유기물 찌꺼기와 스테인레스 강의 2 부류와 스테인레스강, 지방, 피, 배설물등의 4부류에 대한 SIMCA 모델의 분류 정확도는 각각 100%와 97.5%였다.
666nm로 선택된 파장대를 이용한 최적 단일 밴드 접근은 닭의 피 검사에 있어서 false negative errors를 생성할 수 있었다.
503과 666nm의 파장대를 이용한 두 파장의 비율(F503/F666) 영상은 스테인레스 강 표면에 다양한 닭 찌꺼지를 검출하는데 가능성을 보인다.
이 파장대 조합은 가금류 처리 장치 표면 검사를 위해서 LED 기반의 휴대용 형광 영상화 장치 개발에 적용 될 수 있다.
keywords. Food safety, Sanitation monitoring, Hyperspectral imaging, Fluorescence, LED, Poultry.
EQUIPMENT SURFACES BY LED‐INDUCED
FLUORESCENCE IMAGING
J. Qin, K. Chao, M. S. Kim, S. Kang, B.‐K. Cho, W. Jun
가금류 처리 공장에서 장치 표면에 있는 Organic residues(유기물 찌꺼기)는 교차오염을 유발 시킬 수 있고 소비자에게 안전하지 않은 음식에 대한 위험을 증가 시킨다.
이 연구는 가금류 처리 장비 표면에 있는 유기물 찌꺼기 신속한 검사를 위한 LED로 생성된 형광 영상 기술의 가능성을 조사하는 목적을 가지고 있다.
400nm의 파장대의 출력을 갖는 고출력 파란색 LED가 라인 스캔 방식의 초분광 영상 시스템을 위한 활성화 반응의 광원으로 사용되어 졌다.
지방, 피, (결장, 십이지장, 장)배설물을 포함한 공통적인 닭의 찌꺼기 표본들은 스테인레스 철판에 준비하였다.
형광 방출 영상들은 500에서 700nm의 파장대에서 각 찌꺼기의 종류별 20개씩 총 120개의 표본의 영상이다.
실험에 사용된 표본의 LED광원 형광 특성들이 판정 되었다.
주성분 분석(PCA)은 형광 스펙트럼 데이터를 분석에 사용되었다.
두 개의 SIMCA 모델들이 유기물 찌꺼기와 스테인레스 표본을 구분하는데 개발되었다.
유기물 찌꺼기와 스테인레스 강의 2 부류와 스테인레스강, 지방, 피, 배설물등의 4부류에 대한 SIMCA 모델의 분류 정확도는 각각 100%와 97.5%였다.
666nm로 선택된 파장대를 이용한 최적 단일 밴드 접근은 닭의 피 검사에 있어서 false negative errors를 생성할 수 있었다.
503과 666nm의 파장대를 이용한 두 파장의 비율(F503/F666) 영상은 스테인레스 강 표면에 다양한 닭 찌꺼지를 검출하는데 가능성을 보인다.
이 파장대 조합은 가금류 처리 장치 표면 검사를 위해서 LED 기반의 휴대용 형광 영상화 장치 개발에 적용 될 수 있다.
keywords. Food safety, Sanitation monitoring, Hyperspectral imaging, Fluorescence, LED, Poultry.
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