KR102504350B1 - Method and apparatus for analyzing fluid diffusion - Google Patents
Method and apparatus for analyzing fluid diffusion Download PDFInfo
- Publication number
- KR102504350B1 KR102504350B1 KR1020180078459A KR20180078459A KR102504350B1 KR 102504350 B1 KR102504350 B1 KR 102504350B1 KR 1020180078459 A KR1020180078459 A KR 1020180078459A KR 20180078459 A KR20180078459 A KR 20180078459A KR 102504350 B1 KR102504350 B1 KR 102504350B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- diffusion
- fluid
- area
- image
- pixel
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
- G01N2015/0023—Investigating dispersion of liquids
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
Abstract
본 발명은 유체의 확산현상 분석방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일 측면에 따르면, (a)분석 공간 내 유체의 확산 거동을 촬영하여 이미지를 생성하는 단계; (b)이미지에서, 인접하는 픽셀 간의 픽셀 값의 차이에 기초하여 배경 영역과 유체의 확산 영역을 분리시키는 단계; 및 (c)확산 영역에서, 픽셀 개수에 기초하여 확산 면적을 산출하는 단계를 포함하는, 유체의 확산현상 분석방법이 제공된다.The present invention relates to a method and apparatus for analyzing a diffusion phenomenon of a fluid. According to one aspect of the present invention, (a) generating an image by photographing the diffusion behavior of a fluid in an analysis space; (b) separating a background region and a diffusion region of the fluid based on differences in pixel values between adjacent pixels in the image; and (c) calculating a diffusion area based on the number of pixels in the diffusion area.
Description
본 발명은 유체의 확산현상 분석 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for analyzing a diffusion phenomenon of a fluid.
일반적으로 기저귀, 티슈 등 제품에서 유체의 확산과 흡수 특성은 중요한 기능이다. 특히, 기저귀 사용 시, 기저귀 내부로 유입된 유체가 고흡수성수지(SAP)측으로 빠르게 확산/흡수되어야 제품성이 우수하다고 볼 수 있다.In general, diffusion and absorption characteristics of fluids in products such as diapers and tissues are important functions. In particular, when a diaper is used, it can be considered that the product quality is excellent only when the fluid introduced into the diaper is rapidly diffused/absorbed toward the super absorbent polymer (SAP).
도 1을 참조하면, 종래에는 SAP 단독 원료를 일정량 도포하고, 최종적으로 유체가 확산되는 길이를 측정하여 확산 특성을 평가하고, 유체가 흡수되기 전/후의 제품 중량 차이 또는 레이저 스캔 등을 이용하여 흡수특성을 평가하였다.Referring to FIG. 1, in the prior art, a certain amount of SAP alone raw material is applied, and finally, the length of diffusion of the fluid is measured to evaluate the diffusion characteristics, and the fluid is absorbed using a product weight difference before/after absorption or laser scan. properties were evaluated.
그러나 기저귀에는 SAP 및 FLUFF가 복합재 형태로 구성되어 적용되는데, 복합재 내부 형태에 따라 유체의 시간에 따른 확산 현상이 상이해지고, 최종 흡수 특성에도 영향을 줄 수 있으므로 SAP 단독 원료뿐 아니라 FLUFF 복합재에 유체가 유입되었을 때 나타나는 확산현상을 실시간으로 평가할 필요가 있다. 또한, 기저귀를 착용한 아기의 다양한 자세에 따라 제품에 가해지는 가압조건이 달라지므로 다양한 가압환경에 따른 확산 현상을 평가해야 하는데 기존의 방법으로는 이것이 불가능하다.However, SAP and FLUFF are applied in the form of a composite material to diapers. Depending on the internal shape of the composite material, the diffusion phenomenon of the fluid over time differs and may affect the final absorption characteristics. It is necessary to evaluate the diffusion phenomenon that appears when inflow in real time. In addition, since the pressure condition applied to the product varies according to the various postures of the baby wearing the diaper, the diffusion phenomenon according to various pressure environments must be evaluated, which is impossible with the existing method.
본 발명은 유체의 확산현상을 실시간으로 정량적으로 평가할 수 있는 유체의 확산현상 분석방법 및 장치를 제공하는 것을 해결하고자 하는 과제로 한다.An object of the present invention is to provide a method and apparatus for analyzing a diffusion phenomenon of a fluid capable of quantitatively evaluating a diffusion phenomenon of a fluid in real time.
상기한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따르면, (a)분석 공간 내 유체의 확산 거동을 촬영하여 이미지를 생성하는 단계; (b)이미지에서, 인접하는 픽셀 간의 픽셀 값의 차이에 기초하여 배경 영역과 유체의 확산 영역을 분리시키는 단계; 및 (c)확산 영역에서, 픽셀 개수에 기초하여 확산 면적을 산출하는 단계를 포함하는, 유체의 확산현상 분석방법.In order to solve the above problems, according to an aspect of the present invention, (a) generating an image by photographing the diffusion behavior of the fluid in the analysis space; (b) separating a background region and a diffusion region of the fluid based on differences in pixel values between adjacent pixels in the image; and (c) calculating a diffusion area based on the number of pixels in the diffusion region.
또한, 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 분석 공간 내 유체의 확산 거동을 촬영하기 위한 카메라; 카메라를 제어하며, 촬영된 이미지에서, 인접하는 픽셀 간의 픽셀 값의 차이에 기초하여 배경 영역과 유체의 확산 영역을 분리시키고, 확산 영역에서, 픽셀 개수에 기초하여 확산 면적을 산출하도록 마련된 제어부; 및 산출된 확산 면적을 출력하기 위한 디스플레이부를 포함하는, 유체의 확산현상 분석장치가 제공된다.In addition, according to another aspect of the present invention, a camera for photographing the diffusion behavior of the fluid in the analysis space; a control unit configured to control a camera, separate a background area and a diffusion area of a fluid based on a pixel value difference between adjacent pixels in a photographed image, and calculate a diffusion area based on the number of pixels in the diffusion area; and a display unit for outputting the calculated diffusion area.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 적어도 일 실시예에 따른 확산현상 분석방법 및 장치는 다음과 같은 효과를 갖는다.As described above, the diffusion analysis method and apparatus according to at least one embodiment of the present invention have the following effects.
유체의 확산현상을 실시간으로 정량적으로 평가할 수 있다.Fluid diffusion can be quantitatively evaluated in real time.
잉크의 주입/흡수/확산 현상을 카메라로 촬영한 이미지 분석을 통해 정량적인 평가가 가능하다.Quantitative evaluation is possible through image analysis of the injection/absorption/diffusion of ink captured by a camera.
또한, 흡수에 의해 샘플이 팽창하는 경우뿐만 아니라, 샘플 내 액체 확산현상까지 분석 가능하다.In addition, it is possible to analyze not only the expansion of the sample due to absorption, but also the diffusion of liquid within the sample.
도 1은 기존 확산평가 장치를 나타내는 사진이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예와 관련된 유체의 확산현상 분석방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 4 및 도 5는 유체의 확산형상 분석방법에 따른 평가 예시를 나타내는 도면들이다.1 is a photograph showing a conventional diffusion evaluation device.
2 and 3 are diagrams for explaining a method for analyzing a diffusion phenomenon of a fluid related to an embodiment of the present invention.
4 and 5 are diagrams showing examples of evaluation according to the diffusion shape analysis method of fluid.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 유체의 확산현상 분석방법 및 장치를 첨부된 도면을 참고하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a method and apparatus for analyzing a diffusion phenomenon of a fluid according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
또한, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응되는 구성요소는 동일 또는 유사한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복 설명은 생략하기로 하며, 설명의 편의를 위하여 도시된 각 구성 부재의 크기 및 형상은 과장되거나 축소될 수 있다.In addition, regardless of the reference numerals, the same or corresponding components are assigned the same or similar reference numerals, and duplicate descriptions thereof will be omitted. For convenience of description, the size and shape of each component shown is exaggerated or reduced. It can be.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예와 관련된 유체의 확산현상 분석방법을 설명하기 위한 도면들이고, 도 4 및 도 5는 유체의 확산형상 분석방법에 따른 평가 예시를 나타내는 도면들이다.2 and 3 are diagrams for explaining a method for analyzing a diffusion phenomenon of a fluid related to an embodiment of the present invention, and FIGS. 4 and 5 are diagrams showing examples of evaluation according to the method for analyzing a diffusion shape of a fluid.
본 발명의 일 실시예에 따른 유체의 확산현상 분석방법은 분석 공간 내 유체의 확산 거동을 촬영하여 이미지를 생성하는 단계 (a)를 포함한다. 단계 (a)는 카메라, 예를 들어, 고속 카메라를 통해 수행될 수 있다. 샘플(예를 들어, 고흡수성 수지)이 수용된 분석 공간 내에 유체를 주입하고, 연속 촬영을 통해, 분석 공간 내 유체의 확산 현상(거동)이 실시간으로 시각화되어, 이미지화될 수 있다. 이때, 이미지 분석 방법을 이용하여, 촬영된 이미지로부터 분석 공간 내에서 유체의 확산 거동을 정량적으로 평가할 수 있다.A method for analyzing a diffusion phenomenon of a fluid according to an embodiment of the present invention includes the step (a) of generating an image by photographing a diffusion behavior of a fluid in an analysis space. Step (a) may be performed via a camera, eg a high-speed camera. Fluid is injected into the analysis space where the sample (eg, superabsorbent polymer) is accommodated, and the diffusion phenomenon (behavior) of the fluid in the analysis space is visualized and imaged in real time through continuous imaging. In this case, the diffusion behavior of the fluid in the analysis space may be quantitatively evaluated from the photographed image using the image analysis method.
또한, 상기 유체의 확산현상 분석방법은, 이미지에서, 인접하는 픽셀 간의 픽셀 값의 차이에 기초하여 배경 영역과 유체의 확산 영역을 분리시키는 단계 (b)를 포함한다.Further, the method for analyzing the diffusion phenomenon of the fluid includes a step (b) of separating a background region and a diffusion region of the fluid based on a pixel value difference between adjacent pixels in the image.
또한, 상기 유체의 확산현상 분석방법은, 확산 영역에서, 픽셀 개수에 기초하여 확산 면적을 산출하는 단계 (c)를 포함한다. 여기서, 확산 면적은 픽셀 개수를 산출한 후에, 픽셀 당 길이(mm/pixel)을 이용하여, mm2의 면적단위로 산출될 수 있다. 또한, 픽셀당 길이는, 길이를 이미 아는 물체에 해당하는 픽셀 길이를 산출하여 계산할 수 있다.Further, the method for analyzing the diffusion phenomenon of the fluid includes a step (c) of calculating a diffusion area based on the number of pixels in the diffusion region. Here, the diffusion area may be calculated in an area unit of mm 2 using a length per pixel (mm/pixel) after calculating the number of pixels. In addition, the length per pixel can be calculated by calculating the length of a pixel corresponding to an object whose length is already known.
한편, 단계 (b)에서, 배경영역과 확산영역의 분리를 위하여, 이미지는 각각의 픽셀이 갖는 픽셀 값으로 이루어진 매트릭스로 인식될 수 있다. 예를 들어, 생성된 디지털 이미지의 각 픽셀은 가장 어두운 색을 나타낼 때는 0의 값을 갖도록 하고, 8비트(bit) 설정시, 가장 밝은 색을 나타낼 때는 255의 값을 갖도록 설정될 수 있고, 16비트(bit) 설정시, 가장 밝은 색을 나타낼 때는 65535의 값을 갖도록 설정될 수 있다. 따라서, 각각의 디지털 이미지는 컴퓨터 프로그램 상에서, 연산이 가능한 숫자로 이루어진 매트릭스와 같이 취급된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 예를 들어, Matlab을 통해 구현될 수도 있다.Meanwhile, in step (b), in order to separate the background area and the diffusion area, the image may be recognized as a matrix composed of pixel values of each pixel. For example, each pixel of the generated digital image may be set to have a value of 0 when representing the darkest color, and to have a value of 255 when representing the brightest color when 8 bits are set. When setting a bit, it may be set to have a value of 65535 when representing the brightest color. Thus, each digital image is treated like a matrix of arithmetic numbers on a computer program. The computer program may be implemented through Matlab, for example.
보다 구체적으로, 도 2를 참조하면, 단계 (b)에서, 디지털 이미지에서, 배경 영역과 확산 영역은 경계 인식을 통해 이루어지며, 경계인식은 인접하는 2개의 픽셀 값의 차이가 100이상 일 때, 2개 중 낮은 픽셀 값을 갖는 픽셀이 경계로 인식될 수 있다. More specifically, referring to FIG. 2, in step (b), in the digital image, the background area and the diffusion area are made through boundary recognition, and boundary recognition is performed when the difference between two adjacent pixel values is 100 or more, A pixel having a lower pixel value of the two may be recognized as a boundary.
즉, 경계라 함은 유체가 확산되는 어두운 영역과 유체의 확산 거동이 일어나지 않는 배경 영역 간의 경계를 의미한다. 이때, 경계 인식은 인접하는 픽셀간의 픽셀 값의 비교를 통해 이루어질 수 있다. That is, the boundary refers to a boundary between a dark region in which fluid is diffused and a background region in which diffusion behavior of fluid does not occur. At this time, boundary recognition may be performed through comparison of pixel values between adjacent pixels.
예를 들어, 배경 영역은 하얀색에 가까우므로 255에 가까운 픽셀 값을 가지며, 확산 거동이 일어난 유체 영역은 어두운 색을 가지므로, 그보다 낮은 픽셀 값으로서, 약 140 이하의 픽셀 값을 갖게 된다. 또한, 유체 영역의 경계는 약 100 내지 140의 픽셀 값을 갖게 된다. 따라서 디지털 이미지를 픽셀 값으로 이루어진 매트릭스로 인식하여, 매트릭스의 각 열 마다, 픽셀값이 255에 가까운 값에서, 약 140이하의 픽셀값으로 급격히 픽셀 값이 변경될 때, 해당 픽셀을 경계로 인식할 수 있다.For example, the background area has a pixel value close to 255 because it is close to white, and the fluid area where diffusion behavior has occurred has a dark color, so it has a pixel value less than about 140 as a lower pixel value. Also, the boundary of the fluid area has a pixel value of about 100 to 140. Therefore, by recognizing a digital image as a matrix composed of pixel values, when a pixel value rapidly changes from a pixel value close to 255 to a pixel value of about 140 or less for each column of the matrix, the corresponding pixel is recognized as a boundary. can
즉, 8bit 설정 시, 단계 (b)에서, 확산 영역은 각각의 픽셀이 140이하의 픽셀 값을 가질 수 있다. 이와 같이, 픽셀 간의 픽셀 값의 비교를 통하여, 단계 (b)에서, 경계인식을 통해 확산 영역을 설정하고, 배경 영역은 마스크 처리하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. That is, when 8 bits are set, in step (b), each pixel of the diffusion area may have a pixel value of 140 or less. In this way, through comparison of pixel values between pixels, in step (b), a step of setting a diffusion area through boundary recognition and masking a background area may be further included.
도 3을 참조하면, 단계 (b)에서, 마스크 처리 시, 배경 영역에 해당하는 픽셀들의 픽셀 값을 일괄적으로 최대값으로 치환하여 이미지 상에 출력할 수 있다. 즉, 배경 영역(분석 외 영역)에서, 서로 다른 픽셀 값을 갖는 픽셀들의 픽셀 값을 일괄적으로 최대값인 255로 치환하여, 디지털 이미지 상에서 하얀색으로 보이도록 처리할 수 있다. 이때, 이미지 상에서 하얀색인 255라는 픽셀 값으로 치환한 이유는, 분석 영역인 유체 확산 영역의 색과 대비될 수 있도록 하기 위함이다.Referring to FIG. 3 , in step (b), during mask processing, pixel values of pixels corresponding to the background area may be collectively replaced with maximum values and output on an image. That is, in the background area (region outside analysis), pixel values of pixels having different pixel values may be collectively replaced with the maximum value of 255, so that the digital image appears white. At this time, the reason for replacing the pixel value of 255, which is white on the image, is to be able to contrast with the color of the fluid diffusion region, which is the analysis region.
한편, 단계 (a)에서, 촬영은 연속적으로 이루어지며, 촬영된 각각의 이미지 별로 단계 (b) 및 단계(c)가 수행될 수 있고, 분석방법은, 각각의 이미지 별로 산출된 확산 면적에 기초하여, 확산 면적의 변화를 산출하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. On the other hand, in step (a), photographing is performed continuously, and steps (b) and (c) may be performed for each photographed image, and the analysis method is based on the diffusion area calculated for each image. Thus, a step of calculating a change in diffusion area may be further included.
도 4 및 도 5를 참조하면, 해당 이미지에서, 확산 영역 내 픽셀의 개수에 기초하여 확산 면적을 산출할 수 있다. 또한, 연속된 이미지에서, 확산 면적의 변화를 산출하여 확산 면적의 변화를 그래프 등을 통해 시각적으로 출력할 수 있다.Referring to FIGS. 4 and 5 , a diffusion area may be calculated based on the number of pixels in the diffusion area in a corresponding image. In addition, it is possible to visually output the change in the diffusion area through a graph or the like by calculating the change in the diffusion area in the continuous image.
또한, 유체는 잉크를 포함할 수 있다. 그러나, 분석공간의 배경과 색이 다른 유체라면 잉크 없이도 적용 가능하다.Also, the fluid may include ink. However, if the fluid has a different color from the background of the analysis space, it can be applied without ink.
또한, 분석 공간에는 고흡수성수지(SAP)가 수용될 수 있다.In addition, super absorbent polymer (SAP) may be accommodated in the analysis space.
상기와 같은 분석 방법을 수행하기 위한 분석 장치를 설명한다.An analysis device for performing the above analysis method will be described.
유체의 확산현상 분석 장치(이하, 분석 장치라 지칭함)는 분석 공간 내 유체의 확산 거동을 촬영하기 위한 카메라를 포함한다.A fluid diffusion phenomenon analysis device (hereinafter, referred to as an analysis device) includes a camera for photographing a diffusion behavior of a fluid in an analysis space.
또한, 분석 장치는, 카메라를 제어하며, 촬영된 이미지에서, 인접하는 픽셀 간의 픽셀 값의 차이에 기초하여 배경 영역과 유체의 확산 영역을 분리시키고, 확산 영역에서, 픽셀 개수에 기초하여 확산 면적을 산출하도록 마련된 제어부를 포함한다. In addition, the analysis device controls the camera, separates the background area and the diffusion area of the fluid based on the pixel value difference between adjacent pixels in the captured image, and determines the diffusion area based on the number of pixels in the diffusion area. and a control unit arranged to calculate.
또한, 분석 장치는 산출된 확산 면적을 출력하기 위한 디스플레이부를 포함한다.In addition, the analysis device includes a display unit for outputting the calculated diffusion area.
이때, 전술한 바와 같이, 제어부는 연속적으로 촬영을 수행하며, 촬영된 각각의 이미지 별로 확산면적을 산출하도록 마련될 수 있다.At this time, as described above, the control unit may be provided to continuously perform photographing and to calculate a diffusion area for each photographed image.
또한, 제어부는 각각의 이미지 별로 산출된 확산 면적에 기초하여, 확산 면적의 변화를 산출 및 출력하도록 마련될 수 있다.Also, the controller may be provided to calculate and output a change in the diffusion area based on the diffusion area calculated for each image.
위에서 설명된 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.Preferred embodiments of the present invention described above have been disclosed for illustrative purposes, and those skilled in the art having ordinary knowledge of the present invention will be able to make various modifications, changes, and additions within the spirit and scope of the present invention, and such modifications and changes and additions should be viewed as falling within the scope of the following claims.
Claims (13)
(b)이미지에서, 인접하는 픽셀 간의 픽셀 값의 차이에 기초하여 배경 영역과 유체의 확산 영역을 분리시키는 단계; 및
(c)확산 영역에서, 픽셀 개수에 기초하여 확산 면적을 산출하는 단계를 포함하며,
단계 (b)에서, 배경영역과 확산영역의 분리를 위하여, 이미지는 각각의 픽셀이 갖는 픽셀 값으로 이루어진 매트릭스로 인식되고,
단계 (b)에서, 배경 영역과 확산 영역은 경계 인식을 통해 이루어지며, 경계인식은 인접하는 2개의 픽셀 값의 차이가 100 이상이 때일 때, 2개 중 낮은 픽셀값을 갖는 픽셀을 경계로 인식하며,
단계 (b)에서, 경계인식을 통해 확산 영역을 설정하고, 배경 영역은 마스크 처리하는 단계를 추가로 포함하되,
단계 (b)에서, 마스크 처리 시, 배경 영역에 해당하는 픽셀들의 픽셀값을 일괄적으로 최대값으로 치환하여 이미지 상에 출력하는, 유체의 확산현상 분석방법.(a) generating an image by photographing the diffusion behavior of the fluid in the analysis space;
(b) separating a background region and a diffusion region of the fluid based on differences in pixel values between adjacent pixels in the image; and
(c) calculating a diffusion area based on the number of pixels in the diffusion region;
In step (b), in order to separate the background area and the diffusion area, the image is recognized as a matrix composed of pixel values of each pixel,
In step (b), the background area and the diffusion area are made through boundary recognition. In boundary recognition, when the difference between two adjacent pixel values is 100 or more, the pixel with the lower pixel value among the two is recognized as the boundary. and
In step (b), further comprising setting a diffusion area through boundary recognition and masking the background area,
In step (b), during mask processing, pixel values of pixels corresponding to the background area are collectively replaced with maximum values and output on the image.
촬영은 연속적으로 이루어지며, 촬영된 각각의 이미지 별로 단계 (b) 및 단계(c)가 수행되는, 유체의 확산현상 분석방법.The method of claim 1, wherein in step (a),
A method for analyzing a diffusion phenomenon of a fluid in which shooting is performed continuously and steps (b) and (c) are performed for each image taken.
각각의 이미지 별로 산출된 확산 면적에 기초하여, 확산 면적의 변화를 산출하는 단계를 추가로 포함하는, 유체의 확산현상 분석방법.According to claim 2,
Based on the diffusion area calculated for each image, further comprising the step of calculating a change in the diffusion area, the diffusion phenomenon analysis method of the fluid.
확산 영역은 각각의 픽셀이 140이하의 픽셀값을 갖는, 유체의 확산현상 분석방법.The method of claim 1, wherein in step (b),
A diffusion region analysis method of a fluid in which each pixel has a pixel value of 140 or less.
유체는 잉크를 포함하는 유체의 확산현상 분석 방법.According to claim 1,
A method for analyzing the diffusion phenomenon of a fluid containing ink.
분석 공간에는 고흡수성수지(SAP)가 수용된 유체의 확산현상 분석 방법.According to claim 1,
A method for analyzing the diffusion phenomenon of a fluid containing super absorbent polymer (SAP) in the analysis space.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180078459A KR102504350B1 (en) | 2018-07-06 | 2018-07-06 | Method and apparatus for analyzing fluid diffusion |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180078459A KR102504350B1 (en) | 2018-07-06 | 2018-07-06 | Method and apparatus for analyzing fluid diffusion |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20200005150A KR20200005150A (en) | 2020-01-15 |
| KR102504350B1 true KR102504350B1 (en) | 2023-02-28 |
Family
ID=69157004
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180078459A KR102504350B1 (en) | 2018-07-06 | 2018-07-06 | Method and apparatus for analyzing fluid diffusion |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102504350B1 (en) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016111223A1 (en) | 2015-01-07 | 2016-07-14 | 株式会社日本触媒 | Water absorbent agent and method for producing same, evaluation method, and measurement method |
| JP2016214804A (en) | 2015-05-17 | 2016-12-22 | ミーノス電子有限会社 | Infrared diaper monitoring device |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9480608B2 (en) * | 2012-10-31 | 2016-11-01 | Kimberly-Clark Worldwide, Inc. | Absorbent article with a fluid-entangled body facing material including a plurality of hollow projections |
-
2018
- 2018-07-06 KR KR1020180078459A patent/KR102504350B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016111223A1 (en) | 2015-01-07 | 2016-07-14 | 株式会社日本触媒 | Water absorbent agent and method for producing same, evaluation method, and measurement method |
| JP2016214804A (en) | 2015-05-17 | 2016-12-22 | ミーノス電子有限会社 | Infrared diaper monitoring device |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20200005150A (en) | 2020-01-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104717387B (en) | Image evaluation apparatus and image evaluation method | |
| DE112009001650B4 (en) | Hole inspection method and apparatus | |
| ITMI991267A1 (en) | METHOD AND DEVICE FOR THE DETECTION OF RONTGEN RADIATIONS | |
| DE112015000986T5 (en) | Method and device for detecting addressing errors in an image sensor | |
| DE102016111014A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method and storage medium | |
| CN104111165A (en) | Device for evaluating image quality of near-eye display optical lens | |
| DE102014013446A1 (en) | Image pickup device and system and control method for the image pickup device | |
| CN104122078A (en) | Evaluation method for image quality of near-to-eye display optical lens | |
| JP2020003234A (en) | Displacement measuring device, displacement measuring method, and displacement measuring program | |
| KR102504350B1 (en) | Method and apparatus for analyzing fluid diffusion | |
| CN106296696A (en) | The conforming processing method of color of image and image capture device | |
| JP6058240B1 (en) | Image analysis apparatus, image analysis system, and operation method of image analysis apparatus | |
| CN104243967A (en) | Image detection method and device | |
| DE102008026865A1 (en) | System architecture for capturing an absolute position using a target pattern | |
| EP3610772A1 (en) | Method for identifying a defective image frame with an overexposed row and an associated system | |
| EP3751509A1 (en) | Image processing device, image processing method, and image processing program | |
| CN107249432A (en) | Layer image filming apparatus | |
| KR102351785B1 (en) | An apparatus for obtaining a functional image of tissue and method for generating that | |
| Facciolo et al. | Quantitative measurement of contrast, texture, color, and noise for digital photography of high dynamic range scenes. | |
| KR870000632B1 (en) | Device for measuring depth of skin wrinkles | |
| CN112288686A (en) | Model training method and device, electronic equipment and storage medium | |
| JP6883943B2 (en) | Evaluation method, evaluation device and program | |
| DE112018002304T5 (en) | FLOW RATE MEASURING METHOD, FLOW RATE MEASURING DEVICE AND PROGRAM | |
| JP2020057112A (en) | Learning data generation method, learning data set, evaluation system, program, and learning method | |
| JP2020154854A (en) | Inspection device, evaluation device, and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |