Imaging and Characterisation of Dirt Particles in Pulp and Paper

Dirt counting and dirt particle characterisation of pulp samples is an important part of quality control in pulp and paper production. The need for an automatic image analysis system to consider dirt particle characterisation in various pulp samples is also very critical. However, existent image analysis systems utilise a single threshold to segment the dirt particles in different pulp samples. This limits their precision. Based on evidence, designing an automatic image analysis system that could overcome this deficiency is very useful. In this study, the developed Niblack thresholding method is proposed. The method defines the threshold based on the number of segmented particles. In addition, the Kittler thresholding is utilised. Both of these thresholding methods can determine the dirt count of the different pulp samples accurately as compared to visual inspection and the Digital Optical Measuring and Analysis System (DOMAS). In addition, the minimum resolution needed for acquiring a scanner image is defined. By considering the variation in dirt particle features, the curl shows acceptable difference to discriminate the bark and the fibre bundles in different pulp samples. Three classifiers, called k-Nearest Neighbour, Linear Discriminant Analysis and Multi-layer Perceptron are utilised to categorize the dirt particles. Linear Discriminant Analysis and Multi-layer Perceptron are the most accurate in classifying the segmented dirt particles by the Kittler thresholding with morphological processing. The result shows that the dirt particles are successfully categorized for bark and for fibre bundles.

Empirical errors of small area estimates from the multisource National Forest Inventory in Eastern Finland

Abstract

Tapahtumankäsittely hajautetussa ympäristössä

Tapahtumankäsittelyä pidetään yleisesti eräänä luotettavan tietojenkäsittelyn perusvaatimuksena. Tapahtumalla tarkoitetaan operaatiosarjaa, jonka suoritusta voidaan pitää yhtenä loogisena toimenpiteenä. Tapahtumien suoritukselle on asetettu neljä perussääntöä, joista käytetään lyhennettä ACID. Hajautetuissa järjestelmissä tapahtumankäsittelyn tarve kasvaa entisestään, sillä toimenpiteiden onnistumista ei voida varmistaa pelkästään paikallisten menetelmien avulla. Hajautettua tapahtumankäsittelyä on yritetty standardoida useaan otteeseen, muttayrityksistä huolimatta siitä ei ole olemassa yleisesti hyväksyttyjä ja avoimia standardeja. Lähimpänä tällaisen standardin asemaa on todennäköisesti X/Open DTP-standardiperhe ja varsinkin siihen kuuluva XA-standardi. Tässä työssä on lisäksi tutkittu, kuinka Intellitel ONE-järjestelmän valmistajariippumatonta tietokanta-arkkitehtuuria tulisi kehittää, kun tavoitteena on mahdollistaa sen avulla suoritettavien tapahtumankäsittelyä vaativien sovellusten käyttäminen.

Methods for Region Based Paper Surface Roughness Measurement

Paperin pinnan karheus on yksi paperin laatukriteereistä. Sitä mitataan fyysisestipaperin pintaa mittaavien laitteiden ja optisten laitteiden avulla. Mittaukset vaativat laboratorioolosuhteita, mutta nopeammille, suoraan linjalla tapahtuville mittauksilla olisi tarvetta paperiteollisuudessa. Paperin pinnan karheus voidaan ilmaista yhtenä näytteelle kohdistuvana karheusarvona. Tässä työssä näyte on jaettu merkitseviin alueisiin, ja jokaiselle alueelle on laskettu erillinen karheusarvo. Karheuden mittaukseen on käytetty useita menetelmiä. Yleisesti hyväksyttyä tilastollista menetelmää on käytetty tässä työssä etäisyysmuunnoksen lisäksi. Paperin pinnan karheudenmittauksessa on ollut tarvetta jakaa analysoitava näyte karheuden perusteella alueisiin. Aluejaon avulla voidaan rajata näytteestä selvästi karheampana esiintyvät alueet. Etäisyysmuunnos tuottaa alueita, joita on analysoitu. Näistä alueista on muodostettu yhtenäisiä alueita erilaisilla segmentointimenetelmillä. PNN -menetelmään (Pairwise Nearest Neighbor) ja naapurialueiden yhdistämiseen perustuvia algoritmeja on käytetty.Alueiden jakamiseen ja yhdistämiseen perustuvaa lähestymistapaa on myös tarkasteltu. Segmentoitujen kuvien validointi on yleensä tapahtunut ihmisen tarkastelemana. Tämän työn lähestymistapa on verrata yleisesti hyväksyttyä tilastollista menetelmää segmentoinnin tuloksiin. Korkea korrelaatio näiden tulosten välillä osoittaa onnistunutta segmentointia. Eri kokeiden tuloksia on verrattu keskenään hypoteesin testauksella. Työssä on analysoitu kahta näytesarjaa, joidenmittaukset on suoritettu OptiTopolla ja profilometrillä. Etäisyysmuunnoksen aloitusparametrit, joita muutettiin kokeiden aikana, olivat aloituspisteiden määrä ja sijainti. Samat parametrimuutokset tehtiin kaikille algoritmeille, joita käytettiin alueiden yhdistämiseen. Etäisyysmuunnoksen jälkeen korrelaatio oli voimakkaampaa profilometrillä mitatuille näytteille kuin OptiTopolla mitatuille näytteille. Segmentoiduilla OptiTopo -näytteillä korrelaatio parantui voimakkaammin kuin profilometrinäytteillä. PNN -menetelmän tuottamilla tuloksilla korrelaatio oli paras.

Distance Transforms on Gray-Level Surfaces

This thesis studies gray-level distance transforms, particularly the Distance Transform on Curved Space (DTOCS). The transform is produced by calculating distances on a gray-level surface. The DTOCS is improved by definingmore accurate local distances, and developing a faster transformation algorithm. The Optimal DTOCS enhances the locally Euclidean Weighted DTOCS (WDTOCS) with local distance coefficients, which minimize the maximum error from the Euclideandistance in the image plane, and produce more accurate global distance values.Convergence properties of the traditional mask operation, or sequential localtransformation, and the ordered propagation approach are analyzed, and compared to the new efficient priority pixel queue algorithm. The Route DTOCS algorithmdeveloped in this work can be used to find and visualize shortest routes between two points, or two point sets, along a varying height surface. In a digital image, there can be several paths sharing the same minimal length, and the Route DTOCS visualizes them all. A single optimal path can be extracted from the route set using a simple backtracking algorithm. A new extension of the priority pixel queue algorithm produces the nearest neighbor transform, or Voronoi or Dirichlet tessellation, simultaneously with the distance map. The transformation divides the image into regions so that each pixel belongs to the region surrounding the reference point, which is nearest according to the distance definition used. Applications and application ideas for the DTOCS and its extensions are presented, including obstacle avoidance, image compression and surface roughness evaluation.

Lossless compression of hyperspectral images

Technological progress has made a huge amount of data available at increasing spatial and spectral resolutions. Therefore, the compression of hyperspectral data is an area of active research. In somefields, the original quality of a hyperspectral image cannot be compromised andin these cases, lossless compression is mandatory. The main goal of this thesisis to provide improved methods for the lossless compression of hyperspectral images. Both prediction- and transform-based methods are studied. Two kinds of prediction based methods are being studied. In the first method the spectra of a hyperspectral image are first clustered and and an optimized linear predictor is calculated for each cluster. In the second prediction method linear prediction coefficients are not fixed but are recalculated for each pixel. A parallel implementation of the above-mentioned linear prediction method is also presented. Also,two transform-based methods are being presented. Vector Quantization (VQ) was used together with a new coding of the residual image. In addition we have developed a new back end for a compression method utilizing Principal Component Analysis (PCA) and Integer Wavelet Transform (IWT). The performance of the compressionmethods are compared to that of other compression methods. The results show that the proposed linear prediction methods outperform the previous methods. In addition, a novel fast exact nearest-neighbor search method is developed. The search method is used to speed up the Linde-Buzo-Gray (LBG) clustering method.

Development of advanced silicon radiation detectors for harsh radiation environment

This thesis describes the development of advanced silicon radiation detectors and their characterization by simulations, used in the work for searching elementary particles in the European Organization for Nuclear Research, CERN. Silicon particle detectors will face extremely harsh radiation in the proposed upgrade of the Large Hadron Collider, the future high-energy physics experiment Super-LHC. The increase in the maximal fluence and the beam luminosity up to 1016 neq / cm2 and 1035 cm-2s-1 will require detectors with a dramatic improvement in radiation hardness, when such a fluence will be far beyond the operational limits of the present silicon detectors. The main goals of detector development concentrate on minimizing the radiation degradation. This study contributes mainly to the device engineering technology for developing more radiation hard particle detectors with better characteristics. Also the defect engineering technology is discussed. In the nearest region of the beam in Super-LHC, the only detector choice is 3D detectors, or alternatively replacing other types of detectors every two years. The interest in the 3D silicon detectors is continuously growing because of their many advantages as compared to conventional planar detectors: the devices can be fully depleted at low bias voltages, the speed of the charge collection is high, and the collection distances are about one order of magnitude less than those of planar technology strip and pixel detectors with electrodes limited to the detector surface. Also the 3D detectors exhibit high radiation tolerance, and thus the ability of the silicon detectors to operate after irradiation is increased. Two parameters, full depletion voltage and electric field distribution, is discussed in more detail in this study. The full depletion of the detector is important because the only depleted area in the detector is active for the particle tracking. Similarly, the high electric field in the detector makes the detector volume sensitive, while low-field areas are non-sensitive to particles. This study shows the simulation results of full depletion voltage and the electric field distribution for the various types of 3D detectors. First, the 3D detector with the n-type substrate and partial-penetrating p-type electrodes are researched. A detector of this type has a low electric field on the pixel side and it suffers from type inversion. Next, the substrate is changed to p-type and the detectors having electrodes with one doping type and the dual doping type are examined. The electric field profile in a dual-column 3D Si detector is more uniform than that in the single-type column 3D detector. The dual-column detectors are the best in radiation hardness because of their low depletion voltages and short drift distances.

Keraamisten laattojen luokittelu väripiirteiden avulla

Vaikka keraamisten laattojen valmistusprosessi onkin täysin automatisoitu, viimeinen vaihe eli laaduntarkistus ja luokittelu tehdään yleensä ihmisvoimin. Automaattinen laaduntarkastus laattojen valmistuksessa voidaan perustella taloudellisuus- ja turvallisuusnäkökohtien avulla. Tämän työn tarkoituksena on kuvata tutkimusprojektia keraamisten laattojen luokittelusta erilaisten väripiirteiden avulla. Oleellisena osana tutkittiin RGB- ja spektrikuvien välistä eroa. Työn teoreettinen osuus käy läpi aiemmin aiheesta tehdyn tutkimuksen sekä antaa taustatietoa konenäöstä, hahmontunnistuksesta, luokittelijoista sekä väriteoriasta. Käytännön osan aineistona oli 25 keraamista laattaa, jotka olivat viidestä eri luokasta. Luokittelussa käytettiin apuna k:n lähimmän naapurin (k-NN) luokittelijaa sekä itseorganisoituvaa karttaa (SOM). Saatuja tuloksia verrattiin myös ihmisten tekemään luokitteluun. Neuraalilaskenta huomattiin tärkeäksi työkaluksi spektrianalyysissä. SOM:n ja spektraalisten piirteiden avulla saadut tulokset olivat lupaavia ja ainoastaan kromatisoidut RGB-piirteet olivat luokittelussa parempia kuin nämä.

A Large-Sized Multiwire Proportional Counter for Radiological Survey of Large Areas and Surfaces

Työn tavoitteena oli selvittää, miten eri parametrit vaikuttavat monilankaisen verrannollisuuslaskurin laskennallisiin ominaisuuksiin sekä voidaanko suurikokoista monilankaverrannollisuuslaskuria käyttää tehokkaasti suurien pintojen ? - ja ?- kontaminaation mittaamiseen. Ensin selvitettiin EU:n nykyistä clearing-käytäntöä sekä hahmoteltiin tulevia materiaalivirtoja, esiteltiin verrannollisuuslaskurin ja sen monilankamallin toimintaperiaate sekä käytettävien materiaalien ominaisuudet. Kootun teorian pohjalta selvitettiin tärkeimpien parametrien vaikutus ilmaisimen laskennallisiin ominaisuuksiin. Lopuksi suoritettiin rakenteilla olevan monilankaverrannollisuuslaskurin alustava testaus. Tulevien vuosien aikana eri puolilla maailmaa suljettavat erityyppiset ydinlaitokset luovat suuren tarpeen tehokkaiden kontaminaatiomittauslaitteistojen kehittämiselle. Tällä hetkellä mittaukset suoritetaan lähinnä noin 1 dm2 käsi-instrumentein, joten suurikokoinen, automatisoitu mittauslaitteisto sekä tehostaisi mittausprosessia suuresti sekä säästäisi runsaasti miestyötunteja. Jatkotoimenpiteiksi ehdotetaan laitteiston jatkotestausta, liikkeen ja nopeuden testausta sekä lopulta paikkaherkkyystoiminnon toteuttamisperiaatteen valintaa ja testausta.

Haulikkoratamelun minimoinnin suunnittelu

Työn tavoitteena oli tutkia kilpa- ja harjoitusammuntaan käytettävällä haulikkoradalla käytettäväksi soveltuvia passiivisia meluntorjuntamenetelmiä ja suunnitella niistä toimiva kokonaisuus kohderadoille siten, että rata-alueen läheisillä asuinalueilla alitetaan 50 dB LAIMax-taso sekä muilla alueilla ampumaratamelun ohjearvot. Aluksi tarkasteltiin kohderatojen vanhoja menetelmiä ja radan meluntorjunnan kannalta olennaiset suunnat selvitettiin mittauksilla. Myös laukausmelun spektriä tutkittiin mittauksilla. Olemassa oleville menetelmille etsittiin korvaavia ja täydentäviä menetelmiä. Radan sijoittaminen maastoon on tärkeä osa meluntorjuntaa uutta rataa suunniteltaessa, mutta kohteena olleiden ratojen sijoittamista ei voitu enää muuttaa. Koska haulikkoammunnan säännöt eivät mahdollista aliääniammusten tai äänenvaimentimien käyttöä, ei varsinaista melupäästöä pystytä pienentämään. Melulle altistuvan kohteen sisätilojen suojaaminenkin on käytännössä hyödytöntä, koska ampumamelun ohjearvot ovat ulkoalueille. Ainoastaan melun absorptio, etenemisen estäminen ja ohjaaminen ovat kelvollisia menetelmiä kohderadoilla. Rata-alueelle suunniteltiin uudet ratojen väliset meluseinät, joiden ääneneristävyys ja -absorptio on vanhoja seiniä parempi. Taustavallille suunniteltiin jatkamista maavallina ja korottamista meluaitana, joka toimii myös haulienkierrätysjärjestelmän runkona. Alueen maaperä suunniteltiin muutettavaksi akustisesti pehmeämmäksi. Käytettävien menetelmien suunnittelussa tehtiin eri vaihtoehdoille laskennallisia arvioita, tietokonemallinnuksia ja laboratoriokokeita. Myös uusia menetelmiä haulikkoradan meluntorjunnassa tutkittiin. Tutkimusten perusteella näitä menetelmiä tutkitaan jatkossa käytännössä.