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Thesis (M.S.)--University of Michigan, 1987.

Thesis (M.S.)--Rochester Institute of Technology, 1989. / Includes bibliographical references (leaves 81-83).

Thesis (M.S.)--University of Michigan, 1987.

Made available in DSpace on 2014-10-09T12:55:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:05:04Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Dissertacao (Mestrado) / IPEN/D / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP

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This paper is the supporting document for the Master of Fine Arts exhibition, The Door in the Threshold, held in the Slocumb Galleries at East Tennessee State University from March 15-19, 2010. The exhibition contains twelve pieces of artwork, mounted on the wall. The paper expands upon such themes as memory and family as explored by the work in the gallery. The title of both the paper and show reference the impact of my Armenian heritage on my creative process. Doors in Armenian folklore were sacred places containing the threshold to the spiritual. Thus, my pieces are meant to become doors to the threshold of my past. Also discussed in the paper are the influence of the quilt form and connections to the work of artists Arshile Gorky, Whitfield Lovell, and Karen Hampton.

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Grocott metoden är den känsligaste metoden för infärgning av svampstrukturer i histologisk vävnad i jämförelse med till exempel Periodic Acid-Schiff (PAS). Handhavandet av det cancerogena oxidationsmedlet kromsyra samt tidsaspekten för Grocott är signifikanta problem. Syftet med studien var att undersöka om den automatiserade färgningsmetoden för Grocott ger likvärdiga resultat som vid den manuella färgningsmetoden. Tolv preparat färgades med både den manuella och den automatiserade metoden för Grocott. Den automatiserade färgningsmetoden använder ett färdigt kit med alla ingående lösningar. Visuell bedömning av preparaten utfördes med hjälp av legitimerade biomedicinska analytiker samt en patolog. Svampstrukturer i åtta av ela preparat samt kontroll bedömdes vara tydligare infärgade med den automatiserade metoden i färhållande till den manuella. Svampstrukturer i endast ett preparat bedömdes vara tydligare infärgade med den manuella metoden. Resterande två preparat visade inga svampstrukturer. Resultaten tyder på att den automatiserade färgningsmetoden för Grocott ger likvärdiga, alternativt tydligare infrägning av svampstrukturer i jämförelse med den manuella metoden. / The Grocott method is the most sensitive staining method for fungal structures in histological tissues in comparison to for example Periodic Acid-Schiff (PAS). Usage of the cancerogenic chromic acid and the time aspect for Grocott are significant problems. The aim of this study was to examine if the automated staining method for Grocott provides equivalent results in comparison to the manual staining method. Twelve tissue sections were stained with both the automated and the manual method. The automated method contains a kit with all solutions. Visual evaluation was conducted with authorized biomedical scientists and a pathologist. Fungi structures in eight of eleven tissue sections and a control were evaluated as more distinct in the automated method in comparison to the manual method. Fungal structures in one of the tissue sections were evaluated more distinct in the manual method. In the remaining two tissue sections, no fungal structures were identified. Results from this study indicates that the automated staining method for Grocott provides equally, alternatively more distinct fungal staining in comparison to the manual method.

Este proyecto tiene como objetivo la implementación de algoritmos para la detección de defectos en las telas poliéster. Como sabemos, desde sus inicios la industria ha utilizado avances tecnológicos no sólo para optimizar los procesos de fabricación sino también para mejorar la calidad de los productos. Ahora, si bien, no es posible evitar las fallas que alteran la calidad de las telas poliéster, sí es posible su detección mediante una inspección visual dentro del proceso de fabricación. En el presente estudio se realizó algoritmos de procesamiento de imágenes mediante el uso de librerías del software LabView para la detección de defectos en las telas poliéster, basándonos en muestras de telas con manchas comunes (MC), manchas de aceite (MA) y puntadas erróneas (PE), las cuales nos permitieron realizar varias pruebas experimentales, utilizando un módulo de pruebas a pequeña escala el cual fue fabricado según el tamaño de las muestras de tela, con la utilización de la técnica de iluminación lateral doble, y basándonos en el análisis del histograma de la imagen original de las muestras de telas, se lograron obtener parámetros numéricos que permitieron la detección de manchas comunes, manchas de aceite y puntadas erróneas, basado en el histograma de cada imagen, el cual muestra la cantidad de píxeles (tamaño de imagen) y la intensidad que se encuentra comprendido en un rango de 0-255 (siendo 0 el valor mínimo y 255 el valor máximo), se logró parametrizar numéricamente cada rango de valores de detección para el caso de MC un rango de valores de intensidad de cada pixel, obteniendo como resultado un intervalo de detección para MC de 0-195 y para el caso de las MA obteniendo como resultado un intervalo de detección de 167-194, que ayudaron en la realización del algoritmo para cada tipo de defecto, que validaron lo planteado en un inicio en la presente investigación. This project takes the implementation of algorithms to detect faults in fabrics polyester. Now, though, it is not possible to avoid the faults that alter the quality of fabrics polyester, the detection is possible by means of a visual inspection of the product inside the manufacturing process. This study carried out algorithms of image processing through the use of libraries from LabView software for detection of defects in fabrics polyester, based on samples of fabrics with Common Stains (MC), Oil Stains (MA) and Erroneous Stitches (PE), which allowed us to carry out several experimental tests, using a module of small scale tests which was manufactured according to the size of the fabric samples , using the technique of double side lighting, and based on histogram analysis, we have managed to obtain parameters that allowed the detection of Common Stains, Oil Stains and Erroneous Stitches. In the case of common stains, was parameterized numerically every range of detection values for the case of MC a range of values of each pixel intensity, resulting in a detection interval for 0-195 MC and the case of the MA resulting in a 167-194 detection interval.