TEMPERATURE COEFFICIENTS OF TOPCON RADIATION THERMOMETERS
− The ambient or instrument temperature affects the outputs of a standard radiation thermometer through various parts such as a detector, a feedback resistance and an interference filter. Usually the output was corrected by one coefficient assuming the linear dependence. If the filter wavelength changes, the dependence is different at each target temperature. We measured the temperature coefficients of Topcon radiation thermometers at different target temperatures and found the target temperature dependence as well as the feed back resistance dependence. Therefore a high stability radiation thermometer requires controlling the detector, filter and amplifier temperatures.
Measurement and Stability of Range Ratios of Standard Radiation Thermometers
0.65μmお よび0.9μm放 射 温度 計 は高温域 での標 準 温 度 計 として使 用 され る.こ の た めその安 定性 が重 要 で あ り,前 回,定 点黒 体 を用 いた単 色放 射温 度計 の 出力安 定性 につい て 報 告 した1).放 射温 度 計 の安 定性 で は,レ ンジ比 の安 定性 も 要因 の1つ で あ る.レ ンジ比 の値 は増 幅器 に依 存 す る.放 射 温 度計 は通 常広 い温 度範 囲 を測定 す るた め に複 数 の レン ジを 用い てい る.各 レ ンジは独立 して校正 され るわ けで はな く, 1つ の レン ジにつ いて校 正 され,他 の レ ン ジは レ ンジ比 で 出 力 を換 算 して使 用 され る.こ の ため,レ ンジ比 は校 正不確 か さ に影 響 す る.国 際 度量 衡局 測温 諮 問委員 会放 射温 度計 ワー キ ング グル ー プ(CCTWG5)で は放 射 温 度計 の標 準 目盛 の不 確 か さ評 価 の ガ イ ドラ イ ンを作 成 して い る2)3).し か しレ ン ジ比 に関 して は不確 か さへ の寄与 につい て詳 しい議論 が行 な われ てい ない.ま た,レ ンジ比 の安定 性 につ いて は これ まで 報 告が な され てい ない.レ ン ジ比 の測 定方 法,安 定性 お よび その不 確 か さへ の寄 与 につ いて その他 の波 長 の放射 温度計 も 含 め産 総研 で これ まで に蓄積 したデ ータ を用 いて検 討 したの で,そ の結 果 を報告 す る.
Integrating Local CNN and Global CNN for Script Identification in Natural Scene Images
Script identification in natural scene images is a key pre-step for text recognition and is also an indispensable condition for automatic text understanding systems that are designed for multi-language environments. In this paper, we present a novel framework integrating Local CNN and Global CNN both of which are based on ResNet-20 for script identification. We first obtain a lot of patches and segmented images based on the aspect ratios of the images. Subsequently, these patches and segmented images are used as inputs to Local CNN and Global CNN for training, respectively. Finally, to get the final results, the Adaboost algorithm is used to combine the results of Local CNN and Global CNN for decision-level fusion. Benefiting from such a strategy, Local CNN fully exploits the local features of the image, effectively revealing subtle differences among the scripts that are difficult to distinguish such as English, Greek, and Russian. Moreover, Global CNN mines the global features of the image to improve the accuracy of script identification. The experimental results demonstrate that our approach has a good performance on four public datasets.