論文の概要: A Novel Method to Determine Total Oxidant Concentration Produced by Non-Thermal Plasma Based on Image Processing and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00479v1
• Date: Sat, 30 Aug 2025 12:28:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.250071
• Title: A Novel Method to Determine Total Oxidant Concentration Produced by Non-Thermal Plasma Based on Image Processing and Machine Learning
• Title（参考訳）: 画像処理と機械学習に基づく非熱プラズマによる全酸化濃度決定法
• Authors: Mirkan Emir Sancak, Unal Sen, Ulker Diler Keris-Sen,
• Abstract要約: 本研究では,酸化時のヨウ化カリウム (KI) 溶液中の色調変化を定量化するためのCBCA法を提案する。 CBCA法は、高度な画像処理と機械学習(ML)を統合し、酸化中のヨウ化カリウム(KI)溶液の色調変化を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate determination of total oxidant concentration ([Ox]_{tot}) in non-thermal plasma (NTP)-treated aqueous systems remains a critical challenge due to the transient nature of reactive oxygen and nitrogen species and the subjectivity of conventional titration methods used for [Ox]_{tot} determination. This study introduces a novel, color-based computer analysis (CBCA) method that integrates advanced image processing with machine learning (ML) to quantify colorimetric shifts in potassium iodide (KI) solutions during oxidation. First, a custom-built visual data acquisition system captured high-resolution video of the color transitions in a KI solution during oxidation with an NTP system. The change in [Ox]_{tot} during the experiments was monitored with a standard titrimetric method. Second, the captured frames were processed using a robust image processing pipeline to extract RGB, HSV, and Lab color features. The extracted features were statistically evaluated, and the results revealed strong linear correlations with the measured [Ox]_{tot} values, particularly in the saturation (HSV), a and b (Lab), and blue (RGB) channels. Subsequently, the [Ox]_{tot} measurements and the extracted color features were used to train and validate five ML models. Among them, linear regression and gradient boosting models achieved the highest predictive accuracy (R^2 > 0.990). It was also found that reducing the feature set from nine to four resulted in comparable performance with improved prediction efficiency, especially for gradient boosting. Finally, comparison of the model predictions with real titration measurements revealed that the CBCA system successfully predicts the [Ox]_{tot} in KI solution with high accuracy (R^2 > 0.998) even with a reduced number of features.
• Abstract（参考訳）: 非熱プラズマ (NTP) 処理水系における全酸化剤濃度 ([Ox]_{tot}) の正確な測定は, 活性酸素および窒素種の過渡的な性質と [Ox]_{tot} 測定に使用される従来の滴定法の主観性から, 依然として重要な課題である。 本研究では, 酸化処理中のヨウ化カリウム (KI) 溶液中の色調変化を定量化するために, 高度な画像処理と機械学習(ML)を統合した, CBCA法を提案する。 まず、カスタムビルドされた視覚データ取得システムが、NTPシステムによる酸化中にKI溶液中の色遷移の高解像度映像をキャプチャした。 実験中の[Ox]_{tot}の変化は標準チトリメトリ法で観測された。 次に,RGB,HSV,ラボ色の特徴を抽出するために,ロバストな画像処理パイプラインを用いて捕捉したフレームを処理した。 抽出した特徴を統計的に評価し, 測定した[Ox]_{tot}値, 特に飽和度(HSV), a, b(Lab), blue(RGB)チャネルに強い線形相関性を示した。 その後、[Ox]_{tot}測定と抽出した色特徴を用いて、5つのMLモデルのトレーニングと評価を行った。 その結果,線形回帰モデルと勾配促進モデルが最も高い予測精度(R^2 > 0.990)を得た。 また、機能セットを9つから4つに減らすことで、予測効率が向上し、特に勾配向上に匹敵する性能が得られた。 その結果, CBCA法は, KI溶液中の [Ox]_{tot} を高い精度 (R^2 > 0.998) で予測することができた。

関連論文リスト

• CLAP. I. Resolving miscalibration for deep learning-based galaxy photometric redshift estimation [3.611102630303458]
  我々は、光赤方偏移(CLAP)のためのContrastive Learning and Adaptive KNNと呼ばれる新しい手法を開発した。 教師付きコントラスト学習(SCL)とk-アネレスト近隣(KNN)を利用して、生の確率密度推定を構築し、校正する。 ハーモニック平均は、精度を向上させるために複数の実現からの推定値のアンサンブルを組み合わせるために用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T08:46:55Z)
• StainFuser: Controlling Diffusion for Faster Neural Style Transfer in Multi-Gigapixel Histology Images [5.382682403111961]
  静止正規化アルゴリズムは、ソースマルチギガピクセルの組織像の色と強度特性を、対象画像と一致するように変換することを目的としている。 本稿では,新しい条件付き潜在拡散アーキテクチャを用いて,この問題をスタイル伝達タスクとして扱う新しいアプローチであるStainFuserを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T11:49:43Z)
• Spatial super-resolution in nanosensing with blinking emitters [79.16635054977068]
  本稿では,蛍光ナノセンサを点滅させたメソロジー(サーモメトリー,マグネティックメソメトリー,pH推定など)における空間分解能向上手法を提案する。 我々は, 生活科学分野において, 画像解析技術に補完される点滅蛍光センシング剤を日常的に活用できると考えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T10:38:05Z)
• Post-training Quantization for Text-to-Image Diffusion Models with Progressive Calibration and Activation Relaxing [49.800746112114375]
  本稿では,テキスト・画像拡散モデルのための学習後量子化手法(プログレッシブ・アンド・リラクシング)を提案する。 我々は,安定拡散XLの量子化を初めて達成し,その性能を維持した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T09:10:09Z)
• Photometric Redshifts with Copula Entropy [1.7125489646780319]
  コピュラエントロピー(CE)は、光度測定と赤方偏移の相関を測定するために用いられる。 選択した測定値により、光度赤方偏移の精度が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T13:33:40Z)
• Photo-zSNthesis: Converting Type Ia Supernova Lightcurves to Redshift Estimates via Deep Learning [0.0]
  光-zSNthesisは、完全な赤方偏移確率分布を予測する畳み込みニューラルネットワークに基づく手法である。 PLAsTiCCシミュレーションでは予測バイアスデルタz>が61倍改善し,SDSSデータでは5倍改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T17:59:00Z)
• Regularization by Denoising Sub-sampled Newton Method for Spectral CT Multi-Material Decomposition [78.37855832568569]
  スペクトルctを用いたマルチマテリアル画像再構成のためのモデルベース最大後課題の解決法を提案する。 特に,プラグイン画像復号化機能に基づく正規化最適化問題について提案する。 スペクトルct材料分解の数値的および実験的結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T15:20:10Z)
• StainNet: a fast and robust stain normalization network [0.7796684624647288]
  本稿では、StainNetという1.28Kパラメータのみを持つ高速かつ堅牢な染色正規化ネットワークを提案する。 提案手法は染色正常化が良好であり,精度と画質が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-23T08:16:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。