2012 ©
             Publication
Journal Publication
Research Title ค้นหาและคืนค่า ตำแหน่งที่เสียหายบนรูปภาพที่ได้จากการถ่ายภาพด้วยกล้องจุลทรรศน์แรงอะตอม โดยใช้เครื่องจักรเรียนรู้เอ็กซ์ตรีม DAMAGE LOCATING AND IMPUTING OF ATOMIC FORCE MICROSCOPE IMAGE BY EXTREME LEARNING MACHINE  
Date of Distribution 7 July 2016 
Conference
     Title of the Conference The 12th National Conference on Computing and Information Technology: NCCIT2016 
     Organiser Faculty of Informatics, Mahasarakham University Faculty of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology North Bangkok. 
     Conference Place โรงแรมเซ็นทาราและคอมเวนชันเซ็นเตอร์ 
     Province/State ขอนแก่น 
     Conference Date 7 July 2016 
     To 8 July 2016 
Proceeding Paper
     Volume 12 
     Issue
     Page 311-316 
     Editors/edition/publisher  
     Abstract บทความนี้นำเสนอวิธีการตรวจหาตำแหน่งที่ผิดพลาด และกู้คืนข้อมูลบนภาพถ่ายที่ได้จากกล้องจุลทรรศ์แรงอะตอม ภาพที่ได้จากการถ่ายภาพด้วยกล้องจุลทรรศ์แรงอะตอมเกิดจากการสแกนตำแหน่งของชิ้นงานตามแนวสแกนและบันทึกผลตามแนวเส้นสแกนนั้น ความเสียหายที่เกิดจากการสแกนจะเกิดตามแนวเส้นสแกนด้วย แต่ก็มีบางตำแหน่งที่เกิดความเสียหายในรูปแบบที่แตกต่างไป ในงานวิจัยนี้ได้นำเสนอวิธีการตรวจหาตำแหน่งที่ผิดพลาดของรูปภาพตามแนวเส้นสแกนที่ไม่จำเพาะการเกิดค่าผิดพลาดตลอดทั้งแนวเส้นสแกน โดยใช้วิธีการ Dual Threshold Median Filtering เพื่อสร้างข้อมูลเรียนรู้และนำเข้าตัวแบบการเรียนรู้เครื่องจักรเรียนรู้เอ็กซ์ตรีมเพื่อใช้ตรวจหาตำแหน่งที่เสียหายบนรูปภาพ และใช้วิธีการ Fast Digital Image Inpainting สำหรับการกู้คืนรูปภาพ ผลของงานวิจัยมีความสามารถในการค้นพบตำแหน่งเสียหายได้มากกว่าร้อยละ 63 และการกู้คืนตำแหน่งที่เสียหายไม่กระทบกับบริเวณอื่นของรูปภาพ This paper presents a method for locating and imputing the damage on Atomic Force Microscopy (AFM) image. In imaging, the surface topography of the sample is constructed by mapping the motion of the probe tip which directly corresponds to the sample surface and its position along the scan lines. However, the combination of the dragging motion of the tip across the surface and the adhesive force between tip and sample surface potentially cause the damage to the sample and also other unspecified causes. Hence, Dual Threshold Median Filtering was employed in preparing the data, and it consequently was imported to the Extreme Learning Machine to determine the positions of the damage in the AFM image. And the image was recovered using Fast Digital Image Inpainting. The proposed algorithms had detected more than 63 percent of the damage locations, and the recovery of the damage did not effect on other areas of the image.  
Author
565020147-4 Mr. KWUANFA MAHASITH [Main Author]
Science Master's Degree

Peer Review Status ไม่มีผู้ประเมินอิสระ 
Level of Conference ชาติ 
Type of Proceeding Full paper 
Type of Presentation Oral 
Part of thesis true 
Presentation awarding true 
     Award Title Best Paper Award 
     Type of award รางวัลด้านวิชาการ วิชาชีพ 
     Organiser Faculty of Informatics, Mahasarakham University Faculty of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology North Bangkok. 
     Date of awarding 8 กรกฎาคม 2559 
Attach file
Citation 0