Katsekulmien vaikutus näönrasitusoireisiin näyttöpäätetyössä

Päätetyöhön epäillään liittyvän monenlaisia ongelmia. Eniten epäiltyjä ja käsiteltyjä ovat silmien rasitus- ja ärsytysoireet sekä päätetyön kuormittavuus ja näköergonomiset ongelmat. Näkemiseen ja silmiin liittyvät ongelmat näyttöpäätetyöskentelyssä ovat hyvin tavallisia. Niitä kutsutaan termillä Computer Vision Syndrome (CVS). Opinnäytetyömme tarkoituksena oli tutkia kuinka eri katsekulmat vaikuttavat näönrasitusoireisiin sekä olemassa oleviin näköjärjestelmän vikoihin. Kokeessa näyttöpääte sijoitettiin kolmeen eri katsekulmaan. Nämä kulmat olivat 15 astetta horisontaalilinjan yläpuolelle, horisontaalilinja sekä 15 astetta horisontaalilinjan alapuolelle. Tutkimus oli vertaileva ikäryhmien 20-39 ja 40-60-vuotiaat välillä. Opinnäytetyö on kvantitatiivinen. Tutkimusjoukko koostui 80 henkilöstä. VSQ- ja SSQ-kyselylomakkeilla ja mittauksilla saatu aineisto analysoitiin SPSS-ohjelmassa Wilcoxonin merkkitestillä ja Mann-Whitneyn U-testillä. Koko tutkimusjoukon SSQ-oireiden keskiarvoja tarkastellessa voitiin oireiden todeta voimistuneen tehtävän aikana tilastollisesti merkitsevästi. + 15 asteen katsekulmassa havaittiin oireiden voimistumista eniten. SSQ-oireiden jakaminen eri ryhmiin toi esiin tilastollisesti merkitseviä eroja varsinkin silmänrasitusoireiden kohdalla. - 15 asteen katsekulma aiheutti vähiten oireiden arvojen kasvua tehtävän aikana silmänrasitus- ja disorientaatio-oireiden ryhmissä. Tarkasteltaessa koko joukon silmänrasitus- ja disorientaatio-oireita voidaan päätellä näyttöpäätetyön aiheuttavan rasitusoireiden lisääntymistä, koska merkitsevyystaso näissä oli tilastollisesti erittäin merkitsevä. Sekä kokonaisuudessaan että oireryhmittäin oli huomionarvoista, että 20-40-vuotiaat kokivat näyttöpäätetyön rasittavan enemmän. Mittaustulosten perusteella voidaan sanoa, että akkommodaatiolaajuus ja konvergenssikyky olivat merkitsevästi heikompia tehtävän jälkeen. Kyynelfilmin repeämisajan keskiarvo kokeen jälkeen koko tutkimusjoukolla oli normaaliarvoa alhaisempi. Yhteistyökumppanimme voi hyödyntää työmme tuloksia laajemmassa tutkimuksessa. Opinnäytetyömme tukee ammattiosaamistamme toimiessamme näönhuollon asiantuntijoina.

Transparent and secure remote network storage system using an untrusted server

Työssä kehitettin läpinäkyvä Internet Small Computer Systems Interface-verkkolevyä (iSCSI) käyttävä varmistusjärjestelmä. Verkkolevyn sisältö suojattiin asiakaspään salauskerroksella (dm-crypt). Järjestely mahdollisti sen, että verkkolevylle tallennetut varmuuskopiot pysyivät luottamuksellisina, vaikka levypalvelinta tarjoava taho oli joko epäluotettava tai suorastaan vihamielinen. Järjestelmän hyötykäyttöä varten kehitettiin helppokäyttöinen prototyyppisovellus. Järjestelmän riskit ja haavoittuvuudet käytiin läpi ja analysoitiin. Järjestelmälle tehtiin myös karkea kryptoanalyysi sen teknistenominaisuuksien pohjalta. Suorituskykymittaukset tehtiin sekä salatulle että salaamattomalle iSCSI-liikenteelle. Näistä todettiin, että salauksen vaikutus suorituskykyyn oli häviävän pieni jopa 100 megabittiä sekunnissa siirtävillä verkkonopeuksilla. Lisäksi pohdittiin teknologian muita sovelluskohteita ja tulevia tutkimusalueita.

Aspects on Process Engineering in the Finnish Pulp and Paper Industry : Thesis for the Degree of Licentiate in Science of Technology

Process development will be largely driven by the main equipment suppliers. The reason for this development is their ambition to supply complete plants or process systems instead of single pieces of equipment. The pulp and paper companies' interest lies in product development, as their main goal is to create winning brands and effective brand management. Design engineering companies will find their niche in detail engineering based on approved process solutions. Their development work will focus on increasing the efficiency of engineering work. Process design is a content-producing profession, which requires certain special characteristics: creativity, carefulness, the ability to work as a member of a design team according to time schedules and fluency in oral as well as written presentation. In the future, process engineers will increasingly need knowledge of chemistry as well as information and automation technology. Process engineering tools are developing rapidly. At the moment, these tools are good enough for static sizing and balancing, but dynamic simulation tools are not yet good enough for the complicated chemical reactions of pulp and paper chemistry. Dynamic simulation and virtual mill models are used as tools for training the operators. Computational fluid dynamics will certainlygain ground in process design.

Multispectral image compression using the wavelet transform

Multispectral images contain information from several spectral wavelengths and currently multispectral images are widely used in remote sensing and they are becoming more common in the field of computer vision and in industrial applications. Typically, one multispectral image in remote sensing may occupy hundreds of megabytes of disk space and several this kind of images may be received from a single measurement. This study considers the compression of multispectral images. The lossy compression is based on the wavelet transform and we compare the suitability of different waveletfilters for the compression. A method for selecting a wavelet filter for the compression and reconstruction of multispectral images is developed. The performance of the multidimensional wavelet transform based compression is compared to other compression methods like PCA, ICA, SPIHT, and DCT/JPEG. The quality of the compression and reconstruction is measured by quantitative measures like signal-to-noise ratio. In addition, we have developed a qualitative measure, which combines the information from the spatial and spectral dimensions of a multispectral image and which also accounts for the visual quality of the bands from the multispectral images.

Supervised localimage feature detection

This thesis is about detection of local image features. The research topic belongs to the wider area of object detection, which is a machine vision and pattern recognition problem where an object must be detected (located) in an image. State-of-the-art object detection methods often divide the problem into separate interest point detection and local image description steps, but in this thesis a different technique is used, leading to higher quality image features which enable more precise localization. Instead of using interest point detection the landmark positions are marked manually. Therefore, the quality of the image features is not limited by the interest point detection phase and the learning of image features is simplified. The approach combines both interest point detection and local description into one phase for detection. Computational efficiency of the descriptor is therefore important, leaving out many of the commonly used descriptors as unsuitably heavy. Multiresolution Gabor features has been the main descriptor in this thesis and improving their efficiency is a significant part. Actual image features are formed from descriptors by using a classifierwhich can then recognize similar looking patches in new images. The main classifier is based on Gaussian mixture models. Classifiers are used in one-class classifier configuration where there are only positive training samples without explicit background class. The local image feature detection method has been tested with two freely available face detection databases and a proprietary license plate database. The localization performance was very good in these experiments. Other applications applying the same under-lying techniques are also presented, including object categorization and fault detection.

Measuring irregularities and surface defects from printed patterns

Quality inspection and assurance is a veryimportant step when today's products are sold to markets. As products are produced in vast quantities, the interest to automate quality inspection tasks has increased correspondingly. Quality inspection tasks usuallyrequire the detection of deficiencies, defined as irregularities in this thesis. Objects containing regular patterns appear quite frequently on certain industries and science, e.g. half-tone raster patterns in the printing industry, crystal lattice structures in solid state physics and solder joints and components in the electronics industry. In this thesis, the problem of regular patterns and irregularities is described in analytical form and three different detection methods are proposed. All the methods are based on characteristics of Fourier transform to represent regular information compactly. Fourier transform enables the separation of regular and irregular parts of an image but the three methods presented are shown to differ in generality and computational complexity. Need to detect fine and sparse details is common in quality inspection tasks, e.g., locating smallfractures in components in the electronics industry or detecting tearing from paper samples in the printing industry. In this thesis, a general definition of such details is given by defining sufficient statistical properties in the histogram domain. The analytical definition allowsa quantitative comparison of methods designed for detail detection. Based on the definition, the utilisation of existing thresholding methodsis shown to be well motivated. Comparison of thresholding methods shows that minimum error thresholding outperforms other standard methods. The results are successfully applied to a paper printability and runnability inspection setup. Missing dots from a repeating raster pattern are detected from Heliotest strips and small surface defects from IGT picking papers.

Level Set Methods in Image Processing

This thesis gives an overview of the use of the level set methods in the field of image science. The similar fast marching method is discussed for comparison, also the narrow band and the particle level set methods are introduced. The level set method is a numerical scheme for representing, deforming and recovering structures in an arbitrary dimensions. It approximates and tracks the moving interfaces, dynamic curves and surfaces. The level set method does not define how and why some boundary is advancing the way it is but simply represents and tracks the boundary. The principal idea of the level set method is to represent the N dimensional boundary in the N+l dimensions. This gives the generality to represent even the complex boundaries. The level set methods can be powerful tools to represent dynamic boundaries, but they can require lot of computing power. Specially the basic level set method have considerable computational burden. This burden can be alleviated with more sophisticated versions of the level set algorithm like the narrow band level set method or with the programmable hardware implementation. Also the parallel approach can be used in suitable applications. It is concluded that these methods can be used in a quite broad range of image applications, like computer vision and graphics, scientific visualization and also to solve problems in computational physics. Level set methods and methods derived and inspired by it will be in the front line of image processing also in the future.

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.

Spektrikuvien tiivistäminen itseorganisoituvan kartan avulla.

Vuosi vuodelta kasvava tietokoneiden prosessointikyky on mahdollistanut harmaataso- ja RGB-värikuvia tarkempien spektrikuvien käsittelyn järjellisessä ajassa ilman suuria kustannuksia. Ongelmana on kuitenkin, ettei talletus- ja tiedonsiirtomedia ole kehittynyt prosessointikyvyn vauhdissa. Ratkaisu tähän ongelmaan on spektrikuvien tiivistäminen talletuksen ja tiedonsiirron ajaksi. Tässä työssä esitellään menetelmä, jossa spektrikuva tiivistetään kahdessa vaiheessa: ensin ryhmittelemällä itseorganisoituvan kartan (SOM) avulla ja toisessa vaiheessa jatketaan tiivistämistä perinteisin menetelmin. Saadut tiivistyssuhteet ovat merkittäviä vääristymän pysyessä siedettävänä. Työ on tehty Lappeenrannan teknillisen korkeakoulun Tietotekniikan osaston Tietojenkäsittelytekniikan tutkimuslaboratoriossa osana laajempaa kuvantiivistyksen tutkimushanketta.

Reconstruction of 3D Planar Objects with Partial Occlusion

Kolmiulotteisten kappaleiden rekonstruktio on yksi konenäön haastavimmista ongelmista, koska kappaleiden kolmiulotteisia etäisyyksiä ei voida selvittää yhdestä kaksiulotteisesta kuvasta. Ongelma voidaan ratkaista stereonäön avulla, jossa näkymän kolmiulotteinen rakenne päätellään usean kuvan perusteella. Tämä lähestymistapa mahdollistaa kuitenkin vain rekonstruktion niille kappaleiden osille, jotka näkyvät vähintään kahdessa kuvassa. Piilossa olevien osien rekonstruktio ei ole mahdollista pelkästään stereonäön avulla. Tässä työssä on kehitetty uusi menetelmä osittain piilossa olevien kolmiulotteisten tasomaisten kappaleiden rekonstruktioon. Menetelmän avulla voidaan selvittää hyvällä tarkkuudella tasomaisista pinnoista koostuvan kappaleen muoto ja paikka käyttäen kahta kuvaa kappaleesta. Menetelmä perustuu epipolaarigeometriaan, jonka avulla selvitetään molemmissa kuvissa näkyvät kappaleiden osat. Osittain piilossa olevien piirteiden rekonstruointi suoritetaan käyttämäen stereonäköä sekä tietoa kappaleen rakenteesta. Esitettyä ratkaisua voitaisiin käyttää esimerkiksi kolmiulotteisten kappaleiden visualisointiin, robotin navigointiin tai esineentunnistukseen.

Prosessitietokoneen käytön kehittäminen Mertaniemen voimalaitoksella

Mertaniemen voimalaitoksien prosessitietokone (PTK) on uusittu keväällä 2005. Tämän työn tarkoituksena on ollut auttaa PTK:n virheiden korjaamisessa ja puut-teiden kartoittamisessa. Työssä on keskitytty etenkin prosessiraportoinnin tekemiseen. Työn alussa on kerrottu Mertaniemen voimalaitoksen tekniset tiedot ja PTK:n hankinnan taustatietoja. Uudesta PTK-järjestelmästä on kuvattu laitteisto, sovellus ja perusohjelmistot. PTK:n ja muiden järjestelmien välinen tiedonsiirto on myös kuvattu. PTK muuttujien nimeäminen on esitelty, jotta olisi helpompi hahmottaa työssä käytettyjen positioiden merkityksiä. Prosessiraportoinnin kehittämisessä kuvataan raporttien tarvetta ja niiden sisältöä sekä sitä kuinka raportit on tehty. Päästöraportointi on esitetty omana osa-alueenaan, koska voimalaitosten päästöjen seurantaa edellytetään tehtävän viran¬omaismääräysten ja EU-direktiivien vaatimusten mukaisesti. Raporttien lisäksi prosessiarvojen seuraamista helpottamaan on tehty yhteisiä trendi- ja työtilanäyttöjä. PTK:n ongelmakohtina on käsitelty muuttujien tunnuksissa ja nimissä olevat virheet sekä PTK laskennan tarkastaminen. Muuttujien nimien ja laskennan tarkas¬tusta tehtiin prosessiraportoinnin tekemisen yhteydessä sekä yhteistyössä PTK-järjestelmän toimittaneen Metso Automation Oy:n kanssa. Päästölaskennan korjaaminen oli erityisen tärkeää.

Unsupervised visual object categorization

The number of digital images has been increasing exponentially in the last few years. People have problems managing their image collections and finding a specific image. An automatic image categorization system could help them to manage images and find specific images. In this thesis, an unsupervised visual object categorization system was implemented to categorize a set of unknown images. The system is unsupervised, and hence, it does not need known images to train the system which needs to be manually obtained. Therefore, the number of possible categories and images can be huge. The system implemented in the thesis extracts local features from the images. These local features are used to build a codebook. The local features and the codebook are then used to generate a feature vector for an image. Images are categorized based on the feature vectors. The system is able to categorize any given set of images based on the visual appearance of the images. Images that have similar image regions are grouped together in the same category. Thus, for example, images which contain cars are assigned to the same cluster. The unsupervised visual object categorization system can be used in many situations, e.g., in an Internet search engine. The system can categorize images for a user, and the user can then easily find a specific type of image.

New Distance Transforms for Gray Level Image Compression

This thesis deals with distance transforms which are a fundamental issue in image processing and computer vision. In this thesis, two new distance transforms for gray level images are presented. As a new application for distance transforms, they are applied to gray level image compression. The new distance transforms are both new extensions of the well known distance transform algorithm developed by Rosenfeld, Pfaltz and Lay. With some modification their algorithm which calculates a distance transform on binary images with a chosen kernel has been made to calculate a chessboard like distance transform with integer numbers (DTOCS) and a real value distance transform (EDTOCS) on gray level images. Both distance transforms, the DTOCS and EDTOCS, require only two passes over the graylevel image and are extremely simple to implement. Only two image buffers are needed: The original gray level image and the binary image which defines the region(s) of calculation. No other image buffers are needed even if more than one iteration round is performed. For large neighborhoods and complicated images the two pass distance algorithm has to be applied to the image more than once, typically 3 10 times. Different types of kernels can be adopted. It is important to notice that no other existing transform calculates the same kind of distance map as the DTOCS. All the other gray weighted distance function, GRAYMAT etc. algorithms find the minimum path joining two points by the smallest sum of gray levels or weighting the distance values directly by the gray levels in some manner. The DTOCS does not weight them that way. The DTOCS gives a weighted version of the chessboard distance map. The weights are not constant, but gray value differences of the original image. The difference between the DTOCS map and other distance transforms for gray level images is shown. The difference between the DTOCS and EDTOCS is that the EDTOCS calculates these gray level differences in a different way. It propagates local Euclidean distances inside a kernel. Analytical derivations of some results concerning the DTOCS and the EDTOCS are presented. Commonly distance transforms are used for feature extraction in pattern recognition and learning. Their use in image compression is very rare. This thesis introduces a new application area for distance transforms. Three new image compression algorithms based on the DTOCS and one based on the EDTOCS are presented. Control points, i.e. points that are considered fundamental for the reconstruction of the image, are selected from the gray level image using the DTOCS and the EDTOCS. The first group of methods select the maximas of the distance image to new control points and the second group of methods compare the DTOCS distance to binary image chessboard distance. The effect of applying threshold masks of different sizes along the threshold boundaries is studied. The time complexity of the compression algorithms is analyzed both analytically and experimentally. It is shown that the time complexity of the algorithms is independent of the number of control points, i.e. the compression ratio. Also a new morphological image decompression scheme is presented, the 8 kernels' method. Several decompressed images are presented. The best results are obtained using the Delaunay triangulation. The obtained image quality equals that of the DCT images with a 4 x 4

Computational Techniques for Spectral Image Analysis

Multispectral images are becoming more common in the field of remote sensing, computer vision, and industrial applications. Due to the high accuracy of the multispectral information, it can be used as an important quality factor in the inspection of industrial products. Recently, the development on multispectral imaging systems and the computational analysis on the multispectral images have been the focus of a growing interest. In this thesis, three areas of multispectral image analysis are considered. First, a method for analyzing multispectral textured images was developed. The method is based on a spectral cooccurrence matrix, which contains information of the joint distribution of spectral classes in a spectral domain. Next, a procedure for estimating the illumination spectrum of the color images was developed. Proposed method can be used, for example, in color constancy, color correction, and in the content based search from color image databases. Finally, color filters for the optical pattern recognition were designed, and a prototype of a spectral vision system was constructed. The spectral vision system can be used to acquire a low dimensional component image set for the two dimensional spectral image reconstruction. The data obtained by the spectral vision system is small and therefore convenient for storing and transmitting a spectral image.

Computational Evaluation of Print Unevenness According to Human Vision

Print quality and the printability of paper are very important attributes when modern printing applications are considered. In prints containing images, high print quality is a basic requirement. Tone unevenness and non uniform glossiness of printed products are the most disturbing factors influencing overall print quality. These defects are caused by non ideal interactions of paper, ink and printing devices in high speed printing processes. Since print quality is a perceptive characteristic, the measurement of unevenness according to human vision is a significant problem. In this thesis, the mottling phenomenon is studied. Mottling is a printing defect characterized by a spotty, non uniform appearance in solid printed areas. Print mottle is usually the result of uneven ink lay down or non uniform ink absorption across the paper surface, especially visible in mid tone imagery or areas of uniform color, such as solids and continuous tone screen builds. By using existing knowledge on visual perception and known methods to quantify print tone variation, a new method for print unevenness evaluation is introduced. The method is compared to previous results in the field and is supported by psychometric experiments. Pilot studies are made to estimate the effect of optical paper characteristics prior to printing, on the unevenness of the printed area after printing. Instrumental methods for print unevenness evaluation have been compared and the results of the comparison indicate that the proposed method produces better results in terms of visual evaluation correspondence. The method has been successfully implemented as ail industrial application and is proved to be a reliable substitute to visual expertise.