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.

Feature selection using Fuzzy Entropy measures with Yu's Similarity measure

In this study, feature selection in classification based problems is highlighted. The role of feature selection methods is to select important features by discarding redundant and irrelevant features in the data set, we investigated this case by using fuzzy entropy measures. We developed fuzzy entropy based feature selection method using Yu's similarity and test this using similarity classifier. As the similarity classifier we used Yu's similarity, we tested our similarity on the real world data set which is dermatological data set. By performing feature selection based on fuzzy entropy measures before classification on our data set the empirical results were very promising, the highest classification accuracy of 98.83% was achieved when testing our similarity measure to the data set. The achieved results were then compared with some other results previously obtained using different similarity classifiers, the obtained results show better accuracy than the one achieved before. The used methods helped to reduce the dimensionality of the used data set, to speed up the computation time of a learning algorithm and therefore have simplified the classification task

Valukappaleen ainetta rikkomattoman tarkastusprosessin kehittäminen

Ainetta rikkomattomien tarkastusten merkitys erityisesti valettujen kappaleiden valmistuksen yhteydessä on ratkaiseva koneenosan luotettavuuden varmistamisessa. Suurilujuuksiset kuormausnosturin kääntöpylväät ovat kriittisiä osia, joiden vaurioituminen aiheuttaa kustannuksia ja työturvallisuusriskin. Kuormainvalmistajat haluavat, että toimitetut kääntöpylväät täyttävät asetetut laatuvaatimukset, joihin kuuluu säröttömyyden varmistaminen tarkastamalla. Väsymisvaurioiden välttämiseksi kappaleiden pinnan virheettömyys on tarkastettava jollakin pintatarkastusmenetelmällä. Magneettijauhetarkastus on eräs käyttökelpoinen ja taloudellinen menetelmä kyseessä olevien teräsvalukappaleiden tarkastamisessa. Tähän työhön on koottu magneettijauhetarkastukseen (menetelmänä) liittyvää tietoa. Työssä on laadittu kääntöpylväisiin koneistuksia tekevän yrityksen käyttöön tarkastuksen yleisohje. Yrityksessä otetaan käyttöön uusi magneettijauhetarkastuslaitteisto. Tarkastusmenetelmä on fluoresoivamärkä menetelmä, jossa käytetään UV-valaistusta. Tarkastusohjeen tueksi on kuvattu vertailukuvasarja tarkastajien käyttöön. Suurin sallittava särönpituus on väsymisen kannalta tärkein yksittäinen tekijä ja siksi sen arvioinnin on oltava luotettavaa. Työturvallisuuteen on kiinnitetty erityistä huomiota, sillä asiakkaatovat usein kiinnostuneita paitsi itse tuotteesta, myös yrityksen toiminnallisesta laadusta. Yhtenä laadun mittarina voidaan pitää vahinkojen ja tapaturmien vähäisyyttä. Selkeät toimintaohjeet viestivät laatutietoisesta turvallisesta toiminnasta. Yrityksen laatukäsikirjaan on tehtävä lisäys pylväiden tarkastamisesta jatyöturvallisuudesta. Työssä on laadittu lisäyksestä ehdotus. Lisäksi työssä on pohdittu yrityksen ja työntekijöiden toimintaan liittyviä vastuukysymyksiä.

Steganografia ja kuvien digitaalinen vesileimaus

Steganografian tarkoituksena on salaisen viestin piilottaminen muun informaation sekaan. Tutkielmassa perehdytään kirjallisuuden pohjalta steganografiaan ja kuvien digitaaliseen vesileimaamiseen. Tutkielmaan kuuluu myös kokeellinen osuus. Siinä esitellään vesileimattujen kuvien tunnistamiseen kehitetty testausjärjestelmä ja testiajojen tulokset. Testiajoissa kuvasarjoja on vesileimattu valituilla vesileimausmenetelmillä parametreja vaihdellen. Tunnistettaville kuville tehdään piirreirrotus. Erotellut piirteet annetaan parametreina luokittimelle, joka tekee lopullisen tunnistamispäätöksen. Tutkimuksessa saatiin toteutettua toimiva ohjelmisto vesileiman lisäämiseen ja vesileimattujen kuvien tunnistamiseen kuvajoukosta. Tulosten perusteella, sopivalla piirreirrottimella ja tukivektorikoneluokittimella päästään yli 95 prosentin tunnistamistarkkuuteen.

Tuotteen identifiointi tuotantoyksikössä

Tämän kandidaatintyön tarkoituksena on käsitellä tuotteen identifiointia. Työssä määritellään mitä tuotteen identifiointi tarkoittaa käsitteenä ja mitä teknologiaa on identifioinnin takana. Työn tärkein anti on konkreettiseen kohdeyritykseen sovellettavien tuotteen identifiointimenetelmien esitteleminen, vertaileminen ja soveltuvimman menetelmän valitseminen. Työssä etsitään soveltuvinta tuotteen identifiointimenetelmää kohdeyrityksen tuotantolinjan vaatimin rajauksin. Tärkeimpiä rajauksia kohdeyrityksen tuotantoon etsittävään menetelmään ovat tuotteen identifioinnin sähköistäminen ja automatisointi. Näiden rajauksien puitteissa kolmeksi tutkittavaksi menetelmäksi on valikoitunut RFID-menetelmä, RuBee-menetelmä ja viivakoodimenetelmä. Näistä jokaisesta menetelmästä esitellään työssä niiden ominaisuudet, laitteistot ja yritysesimerkki, missä käytetään kyseistä menetelmää. Menetelmien ominaisuuksien avulla työssä vertaillaan niiden soveltuvuutta kohdeyrityksen tuotantolinjastoon sen vaatimuksineen. Työssä esiintyvien menetelmien ominaisuuksien vertailua suoritettiin tietyin painoarvoin. Identifiointimenetelmien ominaisuudet ovat hyvin erilaisia ja painoarvottamalla ominaisuuksia on saatu soveltuvin menetelmä kohdeyritykseen. Kohdeyritykseen soveltuvimmaksi menetelmäksi on valittu viivakoodimenetelmä sen ollessa kustannustehokkain kohdeyrityksen tuotannon rajauksien puitteissa.

Metal surface and subsurface inspection using nondestructive optical methods

This thesis considers nondestructive optical methods for metal surface and subsurface inspection. The main purpose of this thesis was to study some optical methods in order to find out their applicability to industrial measurements. In laboratory testing the simplest light scattering approach, measurement of specular reflectance, was used for surface roughness evaluation. Surface roughness, curvature and finishing process of metal sheets were determined by specular reflectance measurements. Using a fixed angleof incidence, the specular reflectance method might be automated for industrialinspection. For defect detection holographic interferometry and thermography were compared. Using either holographic interferometry or thermography, relativelysmall-size defects in metal plates could be revealed. Holographic techniques have some limitations for industrial measurements. On the contrary, thermography has excellent prospects for on-line inspection, especially with scanning techniques.

Tunkeuman hallinta MIG/MAG-hitsauksessa

MIG/MAG-hitsaukselle tyypillinen ominaispiirre, valokaaren itsesäätyvyys, saavutetaan vakiojännitelähdettä käyttämällä. Valokaaren sisäisen säätömekanismin ansiosta kaarenpituus pysyy vakiona, vaikka hitsauspolttimen ja työkappaleen välinen etäisyys vaihtelisi hitsauksen aikana. Vakiojännitelähteen käyttäminen aiheuttaa kuitenkin kaaritehon vaihtelua vapaalankapituuden muuttuessa. Vapaalangan kasvaessa liian pitkäksi kaariteho laskee niin alas, ettei se enää riitä sulattamaan tarpeeksi perusainetta railon kyljissä. Tämän seurauksena hitsausliitokseen syntyy erilaisia liittymävirheitä. Käsinhitsauksessa vapaalangan pituus saattaa polttimen epävakaasta kuljetuksesta johtuen vaihdella erityisesti kokemattomilla hitsaajilla. Mekanisoidussa ja automatisoidussa hitsauksessa railojen mitta- ja muotopoikkeamat aiheuttavat vapaalankapituuden vaihtelua. Poikkeamia syntyy kaikissa hitsausrailojen esivalmistusvaiheissa. Lisäksi lämmöntuonnin aiheuttamat muodonmuutokset kappaleissa lisäävät poikkeamia railonsovituksessa hitsauksen aikana. Ongelma on useimmiten ratkaistavissa railonseurantaa käyttämällä. Railonseurantajärjestelmät ovat kuitenkin kalliita, eivätkä ne toimi luotettavasti kaikissa olosuhteissa. Diplomityössä tutkittiin uutta MIG/MAG-hitsauksen reaaliaikaiseen tunkeuman hallintaan kehitettyä säätöjärjestelmää. Työn tavoitteina olivat säätöjärjestelmän luotettavan toiminnan takaavien reunaehtojen ja kosketussuutinetäisyyden suositusrajojen määrittäminen. Tavoitteiden täyttämiseksi työn kokeellisessa osiossa suoritettiin laaja hitsauskokeiden sarja, jossa hitsattavina materiaaleina käytettiin seostamatonta ja runsasseosteista terästä.

A Soft Contact Collision Method For Real-Time Simulation of Triangularized Geometries in Multibody Dynamics

When modeling machines in their natural working environment collisions become a very important feature in terms of simulation accuracy. By expanding the simulation to include the operation environment, the need for a general collision model that is able to handle a wide variety of cases has become central in the development of simulation environments. With the addition of the operating environment the challenges for the collision modeling method also change. More simultaneous contacts with more objects occur in more complicated situations. This means that the real-time requirement becomes more difficult to meet. Common problems in current collision modeling methods include for example dependency on the geometry shape or mesh density, calculation need increasing exponentially in respect to the number of contacts, the lack of a proper friction model and failures due to certain configurations like closed kinematic loops. All these problems mean that the current modeling methods will fail in certain situations. A method that would not fail in any situation is not very realistic but improvements can be made over the current methods.

Partikkelikokojakaumamenetelmän testaus INCA Feature

Tässä työssä testattiin partikkelikokojakaumien analysoinnissa käytettävää kuvankäsittelyohjelmaa INCA Feature. Partikkelikokojakaumat määritettiin elektronimikroskooppikuvista INCA Feature ohjelmaa käyttäen partikkeleiden projektiokuvista päällystyspigmenttinä käytettävälle talkille ja kahdelle eri karbonaattilaadulle. Lisäksi määritettiin partikkelikokojakaumat suodatuksessa ja puhdistuksessa apuaineina käytettäville piidioksidi- ja alumiinioksidihiukkasille. Kuvankäsittelyohjelmalla määritettyjä partikkelikokojakaumia verrattiin partikkelin laskeutumisnopeuteen eli sedimentaatioon perustuvalla SediGraph 5100 analysaattorilla ja laserdiffraktioon perustuvalla Coulter LS 230 menetelmällä analysoituihin partikkelikokojakaumiin. SediGraph 5100 ja kuva-analyysiohjelma antoivat talkkipartikkelien kokojakaumalle hyvin samankaltaisen keskiarvon. Sen sijaan Coulter LS 230 laitteen antama kokojakauman keskiarvo poikkesi edellisistä. Kaikki vertailussa olleet partikkelikokojakaumamenetelmät asettivat eri näytteiden partikkelit samaan kokojärjestykseen. Kuitenkaan menetelmien tuloksia ei voida numeerisesti verrata toisiinsa, sillä kaikissa käytetyissä analyysimenetelmissä partikkelikoon mittaus perustuu partikkelin eri ominaisuuteen. Työn perusteella kaikki testatut analyysimenetelmät soveltuvat paperipigmenttien partikkelikokojakaumien määrittämiseen. Tässä työssä selvitettiin myös kuva-analyysiin tarvittava partikkelien lukumäärä, jolla analyysitulos on luotettava. Työssä todettiin, että analysoitavien partikkelien lukumäärän tulee olla vähintään 300 partikkelia. Liian suuri näytemäärä lisää kokojakauman hajontaa ja pidentää analyysiin käytettyä aikaa useaan tuntiin. Näytteenkäsittely vaatii vielä lisää tutkimuksia, sillä se on tärkein ja kriittisin vaihe SEM ja kuva-analyysiohjelmalla tehtävää partikkelikokoanalyysiä. Automaattisten mikroskooppien yleistyminen helpottaa ja nopeuttaa analyysien tekoa, jolloin menetelmän suosio tulee kasvamaan myös paperipigmenttien tutkimuksessa. Laitteiden korkea hinta ja käyttäjältä vaadittava eritysosaaminen tulevat rajaamaan käytön ainakin toistaiseksi tutkimuslaitoksiin.