Bag-of-Features Image Indexing and Classification in Microsoft SQL Server Relational Database

This paper presents a novel relational database architecture aimed to visual objects classification and retrieval. The framework is based on the bag-of-features image representation model combined with the Support Vector Machine classification and is integrated in a Microsoft SQL Server database.Comment: 2015 IEEE 2nd International Conference on Cybernetics (CYBCONF), Gdynia, Poland, 24-26 June 201

Modeling spatial and temporal textures

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Program in Media Arts & Sciences, 1997.Includes bibliographical references (leaves 155-161).by Fang Liu.Ph.D

On-line quality control in polymer processing using hyperspectral imaging

L’industrie du plastique se tourne de plus en plus vers les matériaux composites afin d’économiser de la matière et/ou d’utiliser des matières premières à moindres coûts, tout en conservant de bonnes propriétés. L’impressionnante adaptabilité des matériaux composites provient du fait que le manufacturier peut modifier le choix des matériaux utilisés, la proportion selon laquelle ils sont mélangés, ainsi que la méthode de mise en œuvre utilisée. La principale difficulté associée au développement de ces matériaux est l’hétérogénéité de composition ou de structure, qui entraîne généralement des défaillances mécaniques. La qualité des prototypes est normalement mesurée en laboratoire, à partir de tests destructifs et de méthodes nécessitant la préparation des échantillons. La mesure en-ligne de la qualité permettrait une rétroaction quasi-immédiate sur les conditions d’opération des équipements, en plus d’être directement utilisable pour le contrôle de la qualité dans une situation de production industrielle. L’objectif de la recherche proposée consiste à développer un outil de contrôle de qualité pour la qualité des matériaux plastiques de tout genre. Quelques sondes de type proche infrarouge ou ultrasons existent présentement pour la mesure de la composition en-ligne, mais celles-ci ne fournissent qu’une valeur ponctuelle à chaque acquisition. Ce type de méthode est donc mal adapté pour identifier la distribution des caractéristiques de surface de la pièce (i.e. homogénéité, orientation, dispersion). Afin d’atteindre cet objectif, un système d’imagerie hyperspectrale est proposé. À l’aide de cet appareil, il est possible de balayer la surface de la pièce et d’obtenir une image hyperspectrale, c’est-à-dire une image formée de l’intensité lumineuse à des centaines de longueurs d’onde et ce, pour chaque pixel de l’image. L’application de méthodes chimiométriques permettent ensuite d’extraire les caractéristiques spatiales et spectrales de l’échantillon présentes dans ces images. Finalement, les méthodes de régression multivariée permettent d’établir un modèle liant les caractéristiques identifiées aux propriétés de la pièce. La construction d’un modèle mathématique forme donc l’outil d’analyse en-ligne de la qualité des pièces qui peut également prédire et optimiser les conditions de fabrication.The use of plastic composite materials has been increasing in recent years in order to reduce the amount of material used and/or use more economic materials, all of which without compromising the properties. The impressive adaptability of these composite materials comes from the fact that the manufacturer can choose the raw materials, the proportion in which they are blended as well as the processing conditions. However, these materials tend to suffer from heterogeneous compositions and structures, which lead to mechanical weaknesses. Product quality is generally measured in the laboratory, using destructive tests often requiring extensive sample preparation. On-line quality control would allow near-immediate feedback on the operating conditions and may be transferrable to an industrial production context. The proposed research consists of developing an on-line quality control tool adaptable to plastic materials of all types. A number of infrared and ultrasound probes presently exist for on-line composition estimation, but only provide single-point values at each acquisition. These methods are therefore less adapted for identifying the spatial distribution of a sample’s surface characteristics (e.g. homogeneity, orientation, dispersion). In order to achieve this objective, a hyperspectral imaging system is proposed. Using this tool, it is possible to scan the surface of a sample and obtain a hyperspectral image, that is to say an image in which each pixel captures the light intensity at hundreds of wavelengths. Chemometrics methods can then be applied to this image in order to extract the relevant spatial and spectral features. Finally, multivariate regression methods are used to build a model between these features and the properties of the sample. This mathematical model forms the backbone of an on-line quality assessment tool used to predict and optimize the operating conditions under which the samples are processed

Are v1 simple cells optimized for visual occlusions? : A comparative study

Abstract: Simple cells in primary visual cortex were famously found to respond to low-level image components such as edges. Sparse coding and independent component analysis (ICA) emerged as the standard computational models for simple cell coding because they linked their receptive fields to the statistics of visual stimuli. However, a salient feature of image statistics, occlusions of image components, is not considered by these models. Here we ask if occlusions have an effect on the predicted shapes of simple cell receptive fields. We use a comparative approach to answer this question and investigate two models for simple cells: a standard linear model and an occlusive model. For both models we simultaneously estimate optimal receptive fields, sparsity and stimulus noise. The two models are identical except for their component superposition assumption. We find the image encoding and receptive fields predicted by the models to differ significantly. While both models predict many Gabor-like fields, the occlusive model predicts a much sparser encoding and high percentages of ‘globular’ receptive fields. This relatively new center-surround type of simple cell response is observed since reverse correlation is used in experimental studies. While high percentages of ‘globular’ fields can be obtained using specific choices of sparsity and overcompleteness in linear sparse coding, no or only low proportions are reported in the vast majority of studies on linear models (including all ICA models). Likewise, for the here investigated linear model and optimal sparsity, only low proportions of ‘globular’ fields are observed. In comparison, the occlusive model robustly infers high proportions and can match the experimentally observed high proportions of ‘globular’ fields well. Our computational study, therefore, suggests that ‘globular’ fields may be evidence for an optimal encoding of visual occlusions in primary visual cortex. Author Summary: The statistics of our visual world is dominated by occlusions. Almost every image processed by our brain consists of mutually occluding objects, animals and plants. Our visual cortex is optimized through evolution and throughout our lifespan for such stimuli. Yet, the standard computational models of primary visual processing do not consider occlusions. In this study, we ask what effects visual occlusions may have on predicted response properties of simple cells which are the first cortical processing units for images. Our results suggest that recently observed differences between experiments and predictions of the standard simple cell models can be attributed to occlusions. The most significant consequence of occlusions is the prediction of many cells sensitive to center-surround stimuli. Experimentally, large quantities of such cells are observed since new techniques (reverse correlation) are used. Without occlusions, they are only obtained for specific settings and none of the seminal studies (sparse coding, ICA) predicted such fields. In contrast, the new type of response naturally emerges as soon as occlusions are considered. In comparison with recent in vivo experiments we find that occlusive models are consistent with the high percentages of center-surround simple cells observed in macaque monkeys, ferrets and mice

Wavelet texture analysis of on-line acquired images for paper formation assessment and monitoring

http://www.sciencedirect.com/science/article/B6TFP-4TN82BP-2/2/0f2b38841a24101a06bac25004632e0

Multivariate statistical analysis of Hall-Héroult reduction cells : investigation and monitoring of factors affecting performance

Les cuves d'électrolyse utilisées pour la production aluminium sont soumises à des variations de la qualité des matières premières, à des perturbations diverses encourues en cours de production ou en cours de démarrage. Il est connu que ces perturbations ont un impact sur la durée de vie des cuves ainsi que sur l'efficacité de production, métallurgique et énergétique. L'amélioration des performances passe nécessairement par une meilleure compréhension des sources de variations. Plusieurs travaux ont été présentés jusqu'à présent par le biais d'études univariées entre les différents facteurs et les performances. Cependant, dans ces études, le comportement des cuves n'est pas étudié de manière multivariée, ce qui ne permet pas d'étudier les interactions entre les différentes variables. Cette thèse propose d'étudier les facteurs affectant les performances des cuves d'électrolyse, précisément la duré de vie, le rendement Faraday et la consommation énergétique, par le biais de méthodes statistiques multivariées (PCA et PLS). Premièrement, il est démontré que la durée de vie des cuves est expliquée à 72% en utilisant l'information provenant des préchauffages, des démarrages et de l'opération transitoire, démontrant ainsi l'effet de ces étapes sur la durée de vie des cuves. Cette étude est suivie d'une analyse des facteurs affectant l'efficacité de courant et la consommation énergétique des cuves. L'effet de la qualité de l'alumine, des anodes, des variables manipulées, et des variables d'états des cuves permet d'expliquer 50% des variations des performances. Cette étude démontre l'importance du contrôle de la hauteur de bain. Ainsi, une étude approfondie des facteurs affectant la hauteur de bain est effectuée. La composition du produit de recouvrement des anodes a un impact majeur sur la hauteur de bain. Malheureusement, il est présentement impossible de bien effectuer le suivi et le contrôle de cette composition puisque seulement quelques échantillons sont analysés quotidiennement. Afin de palier à ce manque, cette thèse présente une nouvelle approche, basée sur l'analyse d'image, pour prédire la composition du produit de recouvrement. Cette application faciliterait le suivi et le contrôle de la composition, ce qui améliorerait le contrôle de la hauteur de bain permettant ainsi d'améliorer les performances des cuves

Monitoring of a carbon anode paste manufacturing process using machine vision and latent variable methods

Le procédé de réduction électrolytique Hall-Héroult est utilisé pour la fabrication industrielle d’aluminium primaire. Ce procédé nécessite l’utilisation d'anodes de carbone. L’uniformité de la qualité de celles-ci est un paramètre très important pour assurer la stabilité et des performances optimales des cuves d’électrolyse. Malheureusement, les fabricants d'anodes sont actuellement confrontés à une augmentation de la variabilité des matières premières. Cette situation est due à une diminution de la disponibilité de matières premières de bonne qualité à faibles coûts. Pour compenser, les fabricants d'anodes doivent diversifier leur choix de fournisseurs, ce qui augmente la variabilité. Cependant, les usines ne sont pas préparées pour réagir à cette situation tout en maintenant une qualité d'anode stable. Cette situation est due, entre autres, à un manque de mesures quantitatives en temps réel de la qualité des anodes. Plusieurs exemples d’applications industrielles de vision numérique ont été présentés dans la littérature. Par conséquent, il existe une opportunité de développer un tel système pour obtenir une mesure non destructive et en temps réel de la qualité de la pâte d'anode. Le développement du capteur a été fait avec de la pâte et des anodes pressées à l'échelle laboratoire. Un ensemble de caractéristiques de texture d'images calculées à partir de la transformée en ondelettes discrète (DWT) et de matrices de cooccurrence de niveaux de gris (GLCM) ont été sélectionnées. Ces caractéristiques étaient sensibles aux variations dans la formulation et de la quantité de brai dans la pâte. Le capteur est aussi capable de détecter la quantité optimale de brai (OPD) pour différents cokes. Ensuite, la sensibilité et la robustesse du capteur ont été testées avec de la pâte industrielle. Finalement, les usines collectent déjà beaucoup de mesures de procédé en temps réel. Ces données peuvent être utilisées dans une stratégie de monitorage statistique pour détecter et investiguer des déviations de qualité. Une nouvelle méthode statistique multivariée par variables latentes PLS multi-blocs séquentiels (SMB-PLS) a été développée pour améliorer l'interprétation des données industrielles par rapport aux méthodes usuelles de PLS multi-blocs. Cette méthode a également été utilisée pour discuter de la pertinence d’utiliser les caractéristique d'image de la pâte à un modèle statistique pour la surveillance de la variabilité du procédé.The Hall-Héroult electrolysis reduction process used for the industrial aluminium smelting relies on the consumption of carbon anodes. The quality and consistency of these anodes are very important for the stability and performance of the reduction cells. Unfortunately, the anode manufacturers currently face an increase in the raw material variability. This is due to the declining availability of high quality, low cost and consistent materials on the market forcing the anode manufacturers to diversify their suppliers. However, the anode plants are not prepared to compensate for this increase in variability and still maintain consistent anode quality. There is a lack of real-time quality monitoring and control of the baked anodes properties and the most important raw material and process parameters. Machine vision applications have been successful in many industrial applications. Therefore there is an opportunity to develop such a system to obtain a non destructive and online measurement of the anode paste quality. This sensor could then be used in a feedback/feedforward control strategy for attenuating the unmeasured raw material and process variations. The sensor development was performed using laboratory scale paste and pressed anodes. A set of image texture features computed from discrete wavelet transform (DWT) and gray level co-occurrence matrix (GLCM) methods were selected. These features could capture variations in formulation, pitch ratio in the paste and in pitch demand. The sensor was also found to be sensitive to the optimum pitch demand (OPD) of two different cokes. Then, the sensitivity and robustness of the sensor was tested using industrial paste. Finally, the anode plants already collect some real-time process measurement and off-line raw material and baked anode properties that can be used to monitor and troubleshoot process and quality deviations. A new sequential multi-block PLS (SMB-PLS) method was developed to improve the interpretation of complex industrial dataset compared to already available multi-block PLS methods. This method was also used to discuss the relevance of adding real-time paste image feature to a statistical model for monitoring of the process variability