Electronic engineering: proceedings of the 4th international conference of electronic engineering an

Page 1


Electronic Engineering: Proceedings of the 4th International Conference of Electronic Engineering and Information Science (ICEEIS 2017), January 7-8, 2017, Haikou, P.R. China. 4th Edition Dongxingwang

Visit to download the full and correct content document: https://textbookfull.com/product/electronic-engineering-proceedings-of-the-4th-interna tional-conference-of-electronic-engineering-and-information-science-iceeis-2017-janu ary-7-8-2017-haikou-p-r-china-4th-edition-dongxingwang/

More products digital (pdf, epub, mobi) instant download maybe you interests ...

Biota

Grow 2C gather 2C cook Loucas

https://textbookfull.com/product/biota-grow-2c-gather-2c-cookloucas/

Recent Advances in Computational Engineering

Proceedings of the 4th International Conference on Computational Engineering ICCE 2017 in Darmstadt Michael Schäfer

https://textbookfull.com/product/recent-advances-incomputational-engineering-proceedings-of-the-4th-internationalconference-on-computational-engineering-icce-2017-in-darmstadtmichael-schafer/

Network and Communication: Research on the Development of Electronic Information Engineering Technology in China Chinese Academy Of Engineering

https://textbookfull.com/product/network-and-communicationresearch-on-the-development-of-electronic-informationengineering-technology-in-china-chinese-academy-of-engineering/

CMBEBIH 2017 Proceedings of the International Conference on Medical and Biological Engineering 2017 1st Edition Almir Badnjevic (Eds.)

https://textbookfull.com/product/cmbebih-2017-proceedings-of-theinternational-conference-on-medical-and-biologicalengineering-2017-1st-edition-almir-badnjevic-eds/

Industrial Internet: Research on the Development of Electronic Information Engineering Technology in China Center For Electronics And Information Studies Chinese Academy Of Engineering

https://textbookfull.com/product/industrial-internet-research-onthe-development-of-electronic-information-engineering-technologyin-china-center-for-electronics-and-information-studies-chineseacademy-of-engineering/

Web Information Systems Engineering – WISE 2017: 18th International Conference, Puschino, Russia, October 7-11, 2017, Proceedings, Part I 1st Edition Athman Bouguettaya Et Al. (Eds.)

https://textbookfull.com/product/web-information-systemsengineering-wise-2017-18th-international-conference-puschinorussia-october-7-11-2017-proceedings-part-i-1st-edition-athmanbouguettaya-et-al-eds/

Advanced Information Systems Engineering: 29th International Conference, CAiSE 2017, Essen, Germany, June 12-16, 2017, Proceedings 1st Edition Eric Dubois

https://textbookfull.com/product/advanced-information-systemsengineering-29th-international-conference-caise-2017-essengermany-june-12-16-2017-proceedings-1st-edition-eric-dubois/

Internet Science 4th International Conference INSCI 2017 Thessaloniki Greece November 22 24 2017 Proceedings 1st Edition Ioannis Kompatsiaris Et Al. (Eds.)

https://textbookfull.com/product/internet-science-4thinternational-conference-insci-2017-thessaloniki-greecenovember-22-24-2017-proceedings-1st-edition-ioannis-kompatsiariset-al-eds/

Health Information Science: 6th International Conference, HIS 2017, Moscow, Russia, October 7-9, 2017, Proceedings 1st Edition Siuly Siuly Et Al. (Eds.)

https://textbookfull.com/product/health-information-science-6thinternational-conference-his-2017-moscow-russiaoctober-7-9-2017-proceedings-1st-edition-siuly-siuly-et-al-eds/

PROCEEDINGSOFTHE4THINTERNATIONALCONFERENCEOFELECTRONICENGINEERING ANDINFORMATIONSCIENCE(ICEEIS2017),JANUARY7–8,2017,HAIKOU,P.R.CHINA

ElectronicEngineering

Editor

DongxingWang

HarbinUniversityofScienceandTechnology,Harbin,China

CRCPress/BalkemaisanimprintoftheTaylor&FrancisGroup,aninformabusiness

©2018Taylor&FrancisGroup,London,UK

TypesetbyMPSLimited,Chennai,India

Allrightsreserved.Nopartofthispublicationortheinformationcontainedhereinmaybe reproduced,storedinaretrievalsystem,ortransmittedinanyformorbyanymeans,electronic, mechanical,byphotocopying,recordingorotherwise,withoutwrittenpriorpermissionfrom thepublishers.

Althoughallcareistakentoensureintegrityandthequalityofthispublicationandthe informationherein,noresponsibilityisassumedbythepublishersnortheauthorforany damagetothepropertyorpersonsasaresultofoperationoruseofthispublicationand/or theinformationcontainedherein.

Publishedby:CRCPress/Balkema

Schipholweg107C,2316XCLeiden,TheNetherlands e-mail:Pub.NL@taylorandfrancis.com www.crcpress.com – www.taylorandfrancis.com

ISBN:978-1-138-60260-1(Hbk)

ISBN:978-0-429-46950-3(eBook)

Tableofcontents

Measurementandselectionofinfantformulamilkpowdertraceabilitygranularity 1 W.Wang&X.Y.Gu

Analgorithmfordetectingatomicitybugsinconcurrentprogramsbasedon communicationinvariants 5 L.Y.Li,J.D.Sun&S.X.Zhu

AnalysisofthelighteffectontheZnPc/Al/ZnPcbarrierheightofOTFTs 9 S.Zhao,M.Zhu&Z.J.Cui

Robustvisualtrackingwithintegratedcorrelationfilters 13 H.Zhang,L.Zhang,Y.W.Li,Y.R.Wang&L.He

Ahashfunctionbasedoniteratingthelogisticmapwithscalablepositions 17 J.H.Liu&C.P.Ma

Thedesignandimplementationofathird-orderactiveanaloguehigh-passfilter 21 D.D.Han,H.J.Yang&C.Y.Wang

Propertiesofcopperphthalocyaninethinfilmtransistorsfabricatedinverticalstructures 27 M.Z.Yang,D.X.Wang,X.C.Liu&Q.X.Feng

ActivecontoursegmentationmodelbasedonglobalandlocalGaussianfitting 31 F.Z.Zhao,H.Y.Liang,X.L.Wu&D.H.Ding

Linguisticmulti-criteriagroupdecision-makingmethodusingincompleteweightsinformation 37 L.W.Qu,H.Liu,Y.Y.Zuo,S.Zhang,X.S.Chen,V.V.Krasnoproshin,C.Y.Jiang&H.Liu

ThedesignoftheCANbusinterfacecontrollerbasedonVerilogHDL 41 H.J.Yang&M.Y.Ren

ResearchonthetechnologydevelopmentmodelofChinaMobileCommunications Corporationbasedonthreenetworksconvergence 45 R.Zhang,Y.An&Y.S.Li

DesignandimplementationofUARTinterfacebasedonRS232 49 H.Guo

TheanalysisofthestabilityoftherepetitivecontrollerinanUninterruptiblePower System(UPS)inverter 53 J.J.Ma,W.W.Kong,J.Xu,X.W.Zang&Y.H.Qiu

Realisationofaremotevideomonitoringsystembasedonembeddedtechnology 57 X.Y.Fan,M.X.Song&S.C.Hu

Designandimplementationofaremotemonitoringmobileclientinalitchiorchard, basedonanAndroidplatform 61 G.X.Yu,J.X.Xie,W.X.Wang,H.Z.Lu,X.Xin&Y.H.Wang

Calculationandsimulationoftheimpacttorsionalvibrationresponseofastator currentforalocalfaultinarollingbearing 69 X.J.Shi,Q.K.Gao,W.T.Li&H.Guo

Ananalysisoftheelectromagneticfieldofthewindinginter-turnshort-circuit ofanasynchronousmotor 75 S.Y.Ding&Y.Wang

B.Wang,Y.H.Wu&X.Liu

Vulnerabilitiesdetectioninopen-sourcesoftwarebasedonmodelchecking

Y.Li,S.B.Huang,X.X.Wang,Y.M.Li&R.H.Chi

Designandrealisationofanintelligentagriculturalgreenhousecontrolsystem

J.F.Liu,Y.X.Wu,H.L.Zhu&C.Liu

Researchonintuitionisticfuzzymeasureindecisionmaking

S.Zhang,Z.C.Huang&G.F.Kang

DesignandresearchofpositioningfunctionofautomobileguidancesystembasedonWinCE

N.Wang,B.F.Ao,H.P.Tian&F.Liu

Thermalshockresistanceof(ZrB2 + 3Y-ZrO2 )/BNcomposites

L.Chen,Y.J.Wang,L.X.Zhou&Y.Zhou

Evaluationmodelfortrafficpollutioncontrolusingmulti-attributegroupdecision-making basedonpurelinguisticinformation

H.Liu,S.Zhang,V.V.Krasnoproshin,C.X.Zhang,B.Zhang,B.Yu,H.W.Xuan&Y.D.Jiang

Abidevaluationmodelofahydropowerprojectbasedonthetheoryofintuitionisticfuzzysets

H.Liu,S.Zhang,C.X.Zhang,Y.P.Liu,B.Yu,B.Zhang,V.V.Krasnoproshin,H.W.Xuan&J.F.Gao

RealisationofavirtualcampusroamingsystembasedontheUnity3Dgameengine

J.H.Dong,J.W.Dong&C.Liu

Anefficienthigh-ordermaskingschemefortheS-BoxofAESusingcompositefieldarithmetic

J.X.Jiang,Y.Y.Zhao,J.Hou,X.X.Feng&H.Huang

Experimentalstudyontheeffectofhydroxylgrindingaidsonthepropertiesofcement

B.Yang,X.F.Wang,X.F.He,C.X.Yang&K.M.Wong

Aninputdelayapproachinguaranteedcostsampled-datacontrol

L.Y.Fan,J.N.Zhang&J.J.Song

Designofamultilevelcachedatapathforcoarse-grainedreconfigurablearray

L.Wang,X.Wang,J.L.Zhu,X.G.Guan,H.Huang,H.B.Shen&H.Yuan

Researchonpathplanningforlarge-scalesurface3Dstereovisionmeasurement 139 Y.J.Qiao&Y.Q.Fan

Researchontheapplicationofachaotictheoryforelectronicinformation securityandsecrecymanagement 145 Y.Y.Lai

Researchonfeatureselectionalgorithmsbasedonrandomforest 151 D.J.Yao&X.J.Zhan

Mobile-terminalsharingsystemforB-ultrasonicvideo

155 Q.H.Shang&F.Y.Liang

Anovelarea-efficientRotatingS-boxesMasking(RSM)schemeforAES

159 J.X.Jiang,J.Hou,Y.Y.Zhao,X.X.Feng&H.Huang

Lowerconfidencelimitsforcomplexsystemreliability 163 Q.Wang&G.Z.Zhang

Stiffnessanalysisofheavyspindletops 171 B.W.Gao&W.L.Han

Experimentalresearchintofuzzycontrolstrategyofhydraulicrobotactuator 175 G.H.Han,C.J.Zhang,Y.N.Liu&Y.C.Shi

ResearchintoDDoSattackdetectionbasedonadecisiontreeconstructedinparallelonthe basisofmutualinformation

181 C.Zhao,H.Q.Wang,F.F.Guo&G.N.Hao

Randomaddition-chainsbasedDPAcountermeasureforAES 185 H.Huang,X.X.Feng,J.Hou,Y.Y.Zhao&J.X.Jiang

DiagonalgaitplanningandsimulationofhydraulicquadrupedrobotbasedonADAMS 189 J.P.Shao&S.K.Wang

DesignandimplementationofamobileintelligentprogramminglearningplatformbasedonAndroid 193 C.Z.Ji,B.Yu,Y.Wei&Z.L.Song

DesignandimplementationofaUDP/IPhardwaremodulebasedonafield-programmablegatearray 201 Q.Li,G.Luo,G.M.Song,S.Y.Jiang,F.Yuan&C.Wu

AmethodofbuildingCADmodelsbasedonalgebraicoptimisationofgeometricconstraints 207 X.Y.Gao,Y.T.Liu&C.X.Zhang

UseoffacesimilaritytocomparetheshapesoftwoCADmodels 211 X.Y.Gao,Y.N.Chen&C.X.Zhang

Theresearchstatusofdirectimagingofexoplanets 215 Z.J.Han,D.Ren,J.P.Dou,Y.T.Zhu,X.Zhang,J.Guo&C.C.Liu

Time-resolvedspectrumresearchoflaserinducedMgplasmaemission 221 Z.Y.Yang,Q.Li,D.Q.Yuan,W.Q.Ni&H.B.Yao

Analysisofthebrightnessofmoltenliquidejectioninamillisecondlaserinteraction withasiliconplate

L.Zhang,X.W.Ni&J.Li

DesignofahighlinearVCO

M.Y.Ren,M.Y.Qin&B.Z.Song

Designasecond-ordercurvaturecompensationbandgapreference 233 M.Y.Ren,B.Z.Song&M.Y.Qin

Studyonthecorona-resistancepropertyofpolyimide/aluminananocompositefilms atelevatedtemperature

S.T.Minh

DesignofCMOSbandgapvoltagereference

DesignandanalysisofCMOSoperationalamplifier

S.Mallick

DesignandsimulationofoperationalamplifierbasedonCMOStechnology

Preface

The4thInternationalConferenceofElectronicEngineeringandInformationScience2017(ICEEIS2017)was heldJanuary7–8,2017inHaikou,P.R.China.ThisconferencewassponsoredbytheHarbinUniversityofScience andTechnology,China.Theconferencecontinuedtheexcellenttraditionofgatheringworld-classresearchers, engineersandeducatorsengagedinthefieldsofelectronicengineeringandinformationsciencetomeetand presenttheirlatestactivities.

ThemainroleofICEEIS2017wastobringtogetherinnovatorsfromengineering–researchers,scientists, practitioners–toprovideaforumtodiscussideas,concepts,andexperimentalresultsrelatedtoallaspects ofelectronicengineeringandinformationscience.InordertomeetthehighstandardsofCRCPress,the organizationcommitteeundertookeffortstodothefollowing.Firstly,poorqualitypaperswererefusedaftera reviewingroundbyanonymousrefereeexperts.Secondly,periodically,reviewmeetingswereheldbetweenthe reviewers(aboutsixtimes)forexchangingreviewingfeedback.Finally,theconferenceorganizationheldseveral preliminarysessionsbeforetheconference.Througheffortsofdifferentpeopleanddepartments,theconference wassuccessfulandfruitful.

Inaddition,theconferenceorganizersinviteanumberofkeynotespeakerstodelivertheirspeechatthe conference.Allparticipantshadthechancetodiscusswiththespeakersfacetoface,whichwasveryhelpfulfor participants.

WehopethatyouenjoyedtheconferenceandfoundICEEIS2017rewarding.Wearelookingforwardtoseeing morefriendsatthenextconference.

DongxingWang

ElectronicEngineering–Wang(ed)

©2018Taylor&FrancisGroup,London,ISBN978-1-138-60260-1

Reviewers/scientificcommitteemembers

ZhangLiuyangHarbinUniversityofScienceandTechnology,China XiongYanlingHarbinUniversityofScienceandTechnology,China JiGuangjuHarbinUniversityofScienceandTechnology,China ZhaoBoHarbinUniversityofScienceandTechnology,China GaoWeiHarbinUniversityofScienceandTechnology,China YuXuelianHarbinUniversityofScienceandTechnology,China YangWenLongHarbinUniversityofScienceandTechnology,China ShenTaoHarbinUniversityofScienceandTechnology,China SongMingxinHarbinUniversityofScienceandTechnology,China WeiQiHarbinUniversityofScienceandTechnology,China WuHaibinHarbinUniversityofScienceandTechnology,China LiuMingzhuHarbinUniversityofScienceandTechnology,China ShiYunboHarbinUniversityofScienceandTechnology,China RenMingyuanHarbinUniversityofScienceandTechnology,China

Measurementandselectionofinfantformulamilkpowder traceabilitygranularity

ABSTRACT:Basedontheanalysisoftheinfantformulamilkpowdertraceabilitysystem’sstructure,this thesismakesmeasurementsofthetraceabilitygranularitylevelsaccordingtoTraceableUnits(TUs)andCritical TraceabilityPoints(CTPs).CombinedwiththeproductionpracticeofHeilongjiangLDDairy,thisthesisdraws thefollowingconclusions:thereisapositivecorrelationbetweentraceabilitygranularitylevels,amountsof ingredientandcomplexityoftheprocessingtechniques;thereisanegativecorrelationbetweentraceability granularitylevelsandbatchsizeofterminalproducts;andthatdairyenterprisescanchoosedifferenttraceability granularitylevelsaccordingtotheconsumers’demandforthetraceabilityandquantityofrecalledproducts.

Keywords:infantformulamilkpowder;traceabilitygranularity;traceabilityunits;criticaltraceabilitypoints

1INTRODUCTION

Becauseofthefrequentoccurrenceofinfantformula milkpowdersafetyaccidents,theChinesegovernment hadenhancedthesupervisionandregulationofthe dairyenterprises.SinceMay2014,alltheinfantformulamilkpowderproductionenterprisesinChina havebeencompelledtoimplementthetraceability system.Atraceabilitysystemisakindofinformationsystem,whichcanrealisethetraceandtrack ofproductinformation,throughthecollectionand recordingofcriticalinformationintheproductionprocess.Amongtherelatedresearches,Wang(2013)put forwardthatitisessentialtoimplementanelectronic informationmanagementsystemforinfantformula milkpowderproductsinChina,andthatthissystem shouldhavethefunctionsoftracing,tracking,regulating,queryandwarning.Inthefieldofresearches onatraceabilitysystem’sefficiency,theconceptand measurementmethodsofgranularityintheinformationtheoryhadbeenused.Bollenetal.(2007)pointed outthatgranularityreflectsthesizesoftraceableunits, whileKarlsenetal.(2010)putforwardthatthesize oftraceableunitscannotreflectthegranularitylevels accurately.Throughtheresearchofanaquaticproductstraceabilitysystem,Karlsenetal.(2011)pointed outthatoptimaltraceabilitygranularityistheconditionwherebytheenterprisesprovidetheinformation assufficientanddetailedaspossible,aslongasthecost isaffordable.Qianetal.(2014)createdagranularity evaluationmodelandmadeanevaluationontheperformanceoffoodprocessingenterprises’traceability systems.

Sincetheestablishmentofaninfantformulamilk powdertraceabilitysysteminChinaisstillataninitial stage,theaboveresearchesongranularitymodelcan bereferencesforthesystemdesignandperformance evaluationofaChineseinfantformulamilkpowder traceabilitysystem.Therefore,basedontheresearches athomeandabroad,thisthesisintroducestheconceptoftraceabilitygranularityintothedesignand applicationofaninfantformulamilkpowdertraceabilitysystem.Combinedwiththeproductionpractice ofHeilongjiangLDDairy,thethesisstudiesthemeasurementandselectionoftraceabilitygranularityfrom theperspectiveofdairyenterprises.

2STRUCTUREOFTRACEABILITY SYSTEM

Theinfantformulamilkpowder’straceabilitysystemhasthreemainparts,namelythecollectionof information,thedesignofproductidentifiersand theconstructionofacentraldatabase.Thehierarchicalstructureofaninfantformulamilkpowder’s traceabilitysystemisshownin Figure1.

(1)Informationcollection.Establishinganinformationrecordingsystemcanrealisetheinformation collectionofeverysegmentintheinfantformula milkpowder’ssupplychain.Theinformation recordingcanbebyrealtimeonlinecollection. Alternatively,itcanbebyregularofflinecollectionfromthevarioussensors,portabledevicesor paperrecording,followedbymanualdatainput

Figure1.Hierarchicalstructureofinfantformulamilk powder’straceabilitysystem.

intothecomputer.Itincludesthebasicinformationofinfantformulamilkpowderproduction enterprises,theproduct’sprocessinginformation, theingredients’resourceinformationandthe logisticinformationoftheterminalproducts.The enterprisesmaygatherdifferentkindsofinformationaccordingtothetraceabilityrequirements.

(2)Productidentifiers.TheChineseinfantformula milkpowdermarketcurrentlyhasmainlythree kindsofidentifyingtechnologies,whichare thebar-code,thetwo-dimensionbar-code(2D bar-code)andRadioFrequencyIdentification (RFID).Bar-codeislowindatastoragecapacityandspaceutilisationefficiency,anditishard torepairtheinformationonceabar-codeisdamaged.Thedatastoragecapacityof2Dbar-codeis largerthanthatofbar-code,andthedatacanbe encrypted.Comparedwiththebar-codeand2D bar-code,RFIDhasthefollowingfeatures:itis easytoread,itcanbereadfromalongdistance, theinformationstoredisofhighaccuracy,andit cannotbeaffectedeasilybybrutalanddirtyenvironments.Whenchoosingtheproductidentifiers, enterpriseswillconsiderthepacking,product value,andthetraceabilityrequirementsofinfant formulamilkpowdersofdifferentbrands.Balancingthecostandtheefficiency,2Dbar-codes arenowwidelyused.

(3)Centraldatabase.Inordertorealisethetraceand trackofproductinformationalongthesupply chainofinfantformulamilkpowder,dairyenterprisesneedtoestablishthecentraldatabase.The datagatheredfromtheproduction,processing, distributionandsalesprocesses,isintegratedand storedinthedatabase.

3MEASUREMENTOFTRACEABILITY GRANULARITY

Becauseofthemandatoryimplementationpolicy,by October2015,102enterprisesinmainlandChina whichproduceinfantformulamilkpowderhadall establishedthetraceabilitysystem.Althoughthese traceabilitysystemsareofsimilarstructure,theapplicationeffectsdiffergreatly.Inordertoevaluatethe constructionandimplementationconditionsoftraceabilitysystems,thisthesisintroducestheconceptof granularity.Ininformationtheory,granularityrepresentsthedegreeofinformationattachedonthe researchobject.Granularityinthetraceabilitysystem dependsonthesizesandaccuracydegreeoftraceabilityinformation.Inordertodescribethegranularity clearly,TraceableUnits(TUs)andCriticalTraceability Points(CTPs)areused.TUsarethesmallestdescriptiveinformationunit.ThequantityofTUscanreflect theamountofinformationattachedonthetraceability granularity.CTPsarethenodesofinformationtransfer inthetraceabilitychain.ThequantityofCTPsandthe accuracyofcodingwilldirectlyinfluencetheaccuracy ofgranularityinformation.Therefore,combinedwith theproductionpracticeofHeilongjiangLDDairy,this thesiswilldiscusshowtomeasurethegranularityina traceabilitysystem.

3.1 TUs

Sincetheproductionlinesofinfantformulamilkpowderworkeveryday,agreatamountoftraceability informationhasalsobeenproducedwiththeflow ofrawmaterialsandterminalproducts.Inorderto realisethetraceandtrackofproductioninformation, traceobjectsshouldbeidentified.TUsarethesmallestdescriptiveinformationunit. Figure2 showsthe TUsintheproductionprocessofinfantformulamilk powderofHeilongjiangLDDairyenterprises.Itis foundthateveryprocedureintheprocessingcanbe regardedasbeingaTU,fromtheingredients,tothe mixtureofingredients,andfinallytotheendproducts withpacking.

3.2 CTPs

AccordingtotheproductionpracticeofHeilongjiang LDDairy,itisfoundthattheproductionprocessof infantformulamilkpowderhasseverallinks,suchas thereceptionofrawmaterials,themanufacturingof milkpowderandpacking.WhentheTUsarechanged fromonelinktoanother,theinformationattachedis vulnerabletobeinglostanddamaged.Forexample, certainrawmaterialispurchasedandstoredinbags inthewarehouse.Afteraperiodoftime,itwillbe mixedwithothermaterial,andbehomogenisedand driedtogether.Theseprocesseswillgraduallychange thephysicalandchemicalfeaturesofthematerial.So oncethetreatmentandconversionhavetakenplace, thepartialinformationoftraceabilitygranularitymay belostanddamaged.

Figure2.IdentificationofTUsandCTPs.

Inordertosafeguardtheaccuracyoftraceability information,itisessentialtoidentifythenodesofthese changinglinks.Thebestwaytoidentifythenodesisby coding.Everybatchofmaterialhasuniquenumbers, whicharemadebythematerialsuppliers,andsimilarly withthepersonalIDs.Beforeenteringtheproductionline,thesematerialswillbestoredincertain containers.Thesematerialswillbegivennewcoding accordingtothereferencenumbersofthecontainers, whicharetheInternalNumbers(INs).

CTPsarethepointsatwhichthecodingnumber ofthematerialsorproductschanges,suchaswhere thecodingofthematerialsischangedfromIDtoIN. From Figure2,itisfoundthattherearethreekinds ofCTPsduringtheproductionofinfantformulamilk powder,whicharetheCTPsbetweenthematerialIDs andcontainerINs,theCTPsbetweenthecontainerINs andproductionbatchINs,andtheCTPsbetweenthe productionbatchINsandterminalproductsIDs.The terminalproductsIDscanalsobecalledtheTraceabilityIDs(TIDs),whichwillappearonthepackageof terminalproducts.TheTIDsmaybeintheformofa bar-code,2Dbar-codeorRFID.Consumerscanmake inquiriesandtracetheproducts’informationthrough theseTIDs.

3.3 Selectionrangeoftraceabilitygranularity

Thetraceabilitygranularityofinfantformulamilk powdercanberepresentedbythenumberofTUsand CTPs,whileinthepracticeofdairyenterprises,TUs andCTPsarerelatedtothekindsofrawmaterials, complexityofprocessingtechniquesandthebatchsize ofterminalproducts.Generallyspeaking,themoreare thekindsoftherawmaterials,thelargerarethenumbersoftheTUs,andthenthetraceabilitygranularity

ismuchfiner.Themorecomplextheproducingtechniques,thelargerarethenumberoftheCTPs,themore isthechangeofthecoding,andthenthetraceability granularityismuchfiner.Sincekindsofrawmaterialandcomplexityofprocesstechniquesareconstant whentheformulaofinfantformulamilkpowderis fixed,therelationshipbetweentraceabilitygranularity andterminalproductbatcheswillbediscussed,based onthecaseofHeilongjiangLDDairy.

AccordingtoproductionpracticeofHeilongjiang LDDairy,theoutputofinfantformulamilkpowderX is3.6tonnesforeachworkingday.If900gofinfant formulamilkpowderarepackedinacan,LDDairy willproduce400cansofmilkpowderperday.Ifthe productionlinesoperatefivedaysaweek,or52weeks ayear,LDDairywillproduce20,000canseachweek, and1,040,000cansayear.Whenonecanischosenas batchsize,everycanofinfantformulamilkpowder hasauniqueTID.Whenonedayischosenasbatch sizeoftheterminalproducts,the400cansofproductssharethesameTID,andtheenterprisewillneed 260TIDsinayear.Similarly,ifoneweekischosen, thentherewillbe52TIDsinayear;ifoneyearischosen,1,040,000cansofinfantformulamilkpowderwill sharethesameTID.Iftheinformationprovidedbythe traceabilitysystemiscomprehensiveandaccurate,itis called‘finegranularity’;conversely,iftheinformation isgeneralandvague,itiscalled‘coarsegranularity’.So,traceabilitygranularityisrelatedtothebatch sizeofterminalproducts.Thebiggerthebatchsize is,thecoarserthetraceabilitygranularity,andvice versa.

4SELECTIONOFTRACEABILITY GRANULARITY

Whenselectingthetraceabilitygranularity,dairy enterpriseswillconsidertheinformationdemandof consumersandthequantityofrecalledproducts.

4.1 Consumers’demandontraceability information

Althoughthegranularityleveloftakingonecanasthe batchsizeisobviouslyhigherthanthatofoneyear, iftheinformationconsumers’needisaboutoriginof place,thenthegranularitylevelofoneyearcansatisfy theneed.Ifconsumerswanttoknowtheinformation abouttherawmaterials’supplyandqualityinspection, thenthegranularitylevelofonecanoronedaywill bemoreappropriate.Fordairyenterprises,thefiner thetraceabilitygranularitythatisselected,thehigher thecostthatwillbespentontheconstructionand applicationofthetraceabilitysystem.Therefore,dairy enterprisesshouldpaycloseattentiontothechanges inconsumers’demandontraceabilityinformation,and adjustthegranularitylevelaccordingtotheinformationtypesandinformationamountoftheconsumers’ demand.

Table1.Relationshipbetweengranularitylevelandquantityofrecalledproducts.

R.M.ABCDE

Rawmilk10,0004th–5th2,50075.694,444

W.Pro.2,0004th–5th47514.424,666

Lactin5002nd–3rd672.028,291

Sugar5002nd–3rd651.968,546 Oil1,0002nd–3rd1263.818,817 DHA1003rd–4th200.605,555 ARA1003rd–4th200.605,555 Vitamin1003rd150.457,406 Niacin1002nd100.3011,110 Folicacid502nd50.1511,110

A:Purchasequantityoftherawmaterialeachtime(kg)

B:Purchasefrequency

C:Quantityofrawmaterialusedforonetonne(kg)

D:Meddlingpercentofaspecificinamixture(%)

E:Quantityrecalledifrawmaterialcontaminated(kg)

4.2 Quantityofrecalledproducts

Exceptfunctionofinformationtracingofproducts, thetraceabilitysystemcanalsobeusedintherecall oftaintedproducts.Itisnecessarytodiscusstherelationshipbetweenthegranularitylevelandthequantity ofrecalledproducts.Recently,contaminationofraw materialshasbeenoneofthemainfactorscausingthepoorqualityandsafetyaccidentsinvolving infantformulamilkpowder.Therefore,theinfluence ofgranularitylevelonthequantityofrecalledproductsisstudied,basedontheproductionpracticesof theHeilongjiangLDDairy.

Table1 showsthedetailedproductiondataofinfant formulamilkpowderXofHeilongjiangLDDairy.It isknownthattenkindsofrawmaterialsareneeded intheproduction,andtheserawmaterialscomefrom sevensuppliers.Takerawmilkasanexample,where 2,500kgofrawmilkareusedtoproduce1tonneof infantformulamilkpowder.If900gofmilkpowderispackedinacan,1,111cansofmilkpowder canbeproduced.If10,000kgofrawmilkarepurchasedatonetime,then4,444cansofmilkpowder canbeproducedusingthisbatchofrawmilk.Incase thisbatchofrawmilkiscontaminated,ifthegranularitylevelisonecan,then4,444cansofproducts willberecalled;ifthegranularitylevelisoneday, then8,000cansofproductswillberecalled;ifthe granularitylevelisoneweek,then40,000cansof productswillberecalled.Inconclusion,granularity levelscanaffectthequantityofrecalledproducts. Thefinertraceabilitygranularitymeansasmaller quantityofrecalledproducts.Besides,thequantityof recalledproductscanalsobedecreasedthroughreducingtheamountofsinglepurchasesandincreasingthe frequencyofpurchases.Takefolicacidasanother exampleofaningredient.Ifthepurchaseamount isreducedfrom50kgto25kg,thenthenumber

ofrecalledproductscandecreasefrom11,110to 5,555cans.

5CONCLUSIONS

CombinedwiththeproductionpracticeofHeilongjiangLDDairy,thispaperdiscussesthemeasurementandselectionoftraceabilitygranularityfromthe aspectofenterprises.ItisfoundthatthetraceabilitygranularitycanbedescribedbyTUsandCTPs. Thegranularitylevelspositivelyrelatetotheamount ofingredientsandthecomplexityofprocessingtechniques,andnegativelyrelatetothebatchsizeofterminalproducts.Whenchoosingthegranularitylevels, dairyenterprisesshouldconsidertheinformationof consumers’demandandtheamountofrecalledproducts.Infantformulamilkpowderenterprisesshould paycloseattentiontothechangesofconsumers’ demandsontraceabilityinformation,especiallythe informationtypesandinformationamount.Sincethe finerthegranularitylevelsare,thesmalleristhequantityofrecalledproducts,andenterprisesshouldselect thefinestgranularitylevelatabearablecost.

ACKNOWLEDGEMENT

Theauthorsgratefullyacknowledgethesupportofthe NationalSocialScienceFund(grantNo.15BJY108).

REFERENCES

Bollen,A.F.,Riden,C.P.&Cox,N.R.(2007).Agricultural supplysystemtraceability,PartI:Roleofpackingproceduresandeffectsoffruitmixing. BiosystemsEngineering, 98(4),391–400.

Karlsen,K.M.,Donnelly,K.A.-M.&Olsen,P.(2011).Granularityanditsimportancefortraceabilityinafarmed salmonsupplychain. JournalofFoodEngineering, 102(1),1–8.

Karlsen,K.M.,Olsen,P.&Donnelly,K.A.-M.(2010). Implementingtraceability:Practicalchallengesatamineralwaterbottlingplant. BritishFoodJournal,112(2), 187–197.

Kim,H.M.,Fox,M.S.&Gruninger,M.(1995).Anontologyforenterprisemodeling.In ProceedingsoftheFourth WorkshoponEnablingTechnologies:Infrastructurefor CollaborativeEnterprisesWETICE95 (pp.105–116). LosAlamitos,USA.

Qian,J.P.,Liu,X.X.,Yang,X.,Xing,B.&Ji,Z.(2014). Constructionofindexsystemfortraceabilitygranularityevaluationoftraceabilitysystem. Transactionsofthe ChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),30(1),98–104.

Qian,J.P.,&Yang,X.T.,etal.(2015).Modelfortraceabilitygranularityevaluationoftraceabilitysystemin agriculturalproducts. SystemsEngineering,35(1),1–6. Wang,R.L.(2013).Regulationandtraceabilityoffoodsafety: Thecaseofinfantformulamilkpowder. Information China,2013(Z1),86–88.

©2018Taylor&FrancisGroup,London,ISBN978-1-138-60260-1

Analgorithmfordetectingatomicitybugsinconcurrentprograms

basedoncommunicationinvariants

ABSTRACT:Communicationbetweenthreadsmayoccurwhenthemulti-coreprogramisrunning,andthe uncertaintyofexecutionordermayleadtoconcurrencybugs.Theatomicitycharacteristicisextremelyimportant fortheresearchintoconcurrencybugdetection.Toaddresstheproblem,analgorithmbasedoncommunication invariantswasproposedinthispapertodetectatomicitybugs.Itcanbeprovedbyexperimentthatatomicity bugscanbeefficientlydetectedbythisalgorithm.

Keywords:concurrencybugdetection;atomicityviolation;invariant;concurrentprogram

1INTRODUCTION

Atpresent,theparallelarchitecturehasbecomea typicalconfiguration.Themulti-threadtechniquecan improvetheefficiencyofaprogram.However,itcan causeaconcurrencybugthatisnondeterministic.An exampleofthisisthe2003Northeastblackout,which causedalossofmorethan$30,000,000,000(Poulsen, 2004).Howtodetecttheconcurrencybugshasbeen thekeytoreducingtheloss.

Concurrencybugscanbedividedintothreetypes: dataraces,atomicityviolationsandorderingviolations.Someresearchersthinkthattheprogramatomicitycharacteristicisextremelysignificantforthe researchofconcurrencybugdetection.Theatomicityviolationsoftenappearinsomefamoussoftware, likeApacheandMySQL(Foxetal.,2009).Therefore, adetectingalgorithmforatomicitybugsisproposed inthispaper.

Generally,theresearchofconcurrencybug detectioncanbedividedintothreecategories: symptom-baseddetection,invariant-baseddetection, anddynamicbugavoidance(Alametal.,2008). Amongthem,theinvariant-baseddetectioniswidely researched,andsomenoveldetectionmethodshave beenproposed,suchasAI,Buggaboo,DefUse,and DIDUCE(Hangal&Lam,2002;Lucia,2008;Shi etal.,2010;Zhangetal.,2014).Ifanyinvariantis violated,itishighlyprobablethataconcurrencybug occurs.

Insummary,analgorithmisdesignedinthispaper toextractthecommunicationinvariants.Itusesahash tabletodividetracesintogroups,andthenchecksthe relationshipbetweeninvariantstodeterminewhether thereisanatomicitybug.Contextisaddedintothe detectionsteptoimprovethebugrecognitionratio.

2RELATEDWORK

Inthispaper,weselecttheRead-After-Write(RAW) dependencyasthecommunicationinvariant(Lee& Tucker,2012).Theinvariantsarerepresentedby orderedpair,<W,R>.Obviously,theatomicitybugs willoccurwhenprogramsaccessthesharedvariable indifferentthread.

Thecommunicationinvariantsare<LcWr,LcRd> and<RmWr,LcRd>.<LcWr,LcRd>meansalocal threadreaddatafromthesharedvariablewhichis writtenbyalocalthread.<RmWr,LcRd>meansa localthreadreaddatafromthesharedvariablewhich iswrittenbyaremovedthread(Lucia&Ceze,2009). Whetherthewriteinstructionisremoteorlocalis relativetothereadinstruction.

TheprogramnamedBank,whichisshownin Figure1,demonstratesaninstancewhichhasatomicity bugs.Itmayberuninthefollowingmanner.When themainthreadrunstopthread_create,theprogramis switchedtothread1.Themainthreadwillnotbeexecuteduntilthread1ends.Becausethevariantnumis modifiedbythread1,theoutputis20ratherthan30. Notethatthecodeinline10writesdatatothenum,and thecodeinline15readsdatafromit.Theinvariant, <LcWr,LcRd>,hasoccurredandifthread1modifies thenum,thenanotherinvariant,<RmWr,LcRd>,is engendered.Theseinvariantsbothintersecteachother, whichleadstotheatomicitybugs.

Atomicityviolationsdonotnecessarilyleadtobugs. Figure2 showsaprogramsegmentwithbenignatomicityviolations.TheJ1andJ2becomeaninvariant— <LcWr,LcRd>.Also,theI1andJ2becomea<RmWr, LcRd>.Theyintersecteachother.However,theydo notleadtothebug,andalsomeettheexpectationof programmers.

Figure1.Aprogramwithatomicitybugs.

Figure2.Aprogramsegmentwithbenignatomicity violations.

3ALGORITHMDESIGN

Thesystemfordetectingatomicitybugscanbedivided intothreemodules:traceextractionmodule,trace analysismodule,andbugdetectionmodule.

3.1 Traceextraction

Pinisusedtoextractprogramexecutiontraces.Pin, whichisdevelopedbyIntel(R),iswidelyusedfor theinstrumentationofprograms(Intel,2016).Inthis module,ThreadID(TID),InstructionCounter(IC), InstructionPointer(IP),readorwriteoperation(W/R), andthevariableaddressareextracted. Figure3 shows thetraceextractionprocess.

ThisFigureshowsthatwhentracesareextracted,the followingoperationsshouldbedone.Iftherepeated writeinstructionshappenedandwereinthesame thread,onlyonewriteinstructionshouldberecorded. Ifrepeatedreadinstructionshappenedandwerein thesamethread,onlyonereadinstructionshouldbe recordedaswell.

3.2 Invariantextraction

Firstly,thetracesareexcessive.EachoftheoriginaltracescollectedbyPinonlyrecordsoneassembly instructionwithoutcontexts.Therefore,itisessential

tokeeparelativeorderofreadandwriteoperations whentheinvariantsareextracted.

Then,itispossibletoleadtoconcurrencybugsonly whentheprogramaccessesthesharedvariable.So,the unsharedvariableisnotessentialtoberecorded.

Theprocessoftheinvariantextractionalgorithmis shownin Figure4.Theexpatiationisasfollows.

Firstly,weuseahashtabletodividethisdataand removeredundantdata.

Then,ifthegroupisNULL,itmeansthatthe invariantsinthisgroupareextractedcompletely. Theinvariantsshouldbeextractedfromthenext group.Otherwise,extractinvariantsfromthisgroup continuously.

Ineachgroup,beforethereadoperation,ifthere isawriteoperationwhichisinthesamethreadasthe writeoperationwhichispointedtobythepointer,then

Figure3.Thetraceextractionprocess.
Figure4.Theprocessofinvariantextractionalgorithm.

Figure5.Aprogramsegmentwithatomicitybug.

thepointerpointstothenextwriteoperation.Otherwise,theinvariantismatchedsuccessfully.Repeatthis operationuntilallinvariantsareextractedcompletely fromthisgroup.Thencheckthenextgroup.

Finally,ifallinvariantsareextractedfromall groups,thenthealgorithmends.

3.3 Atomicitybugdetection

Anotherbugwillbeproposedinthissection,inadditiontotheatomicitybugmentionedin Section2.The bugisshownin Figure5.

Bothinvariants,<I1,J1>and<I2,J2>,wouldoccur intheprogramsegment.DuetotheexecutionofI2, theatomicityofThread2isdestroyed.Asaresult,due tothewrongexecution,anatomicitybugoccurs.

Bycontrast,itmaybethebenignatomicityviolations. Figure6 showsaprogramsegmentthatviolates theatomicity,butthereisnobuginit.

Regardingtheabovedescribedproblems,thebug detectionalgorithmshownin Figure7 isproposed.

Firstly,sorttheinvariantsbytheICoftheread operation,andremovetheredundantdata.

Then,inordertoincreasethecorrectnessratioof detection,thecontextisadded.Ifallinvariantstraversaliscomplete,thedetectionends.Otherwise,detect fiveconsecutiveinvariants.Iftwoofthemmeetthefollowingrelations,theatomicitybugoccurs:(1)Their readoperationshavethesameIC,andthelatter’sread andwriteoperationsareindifferentthreads.Inaddition,theirwriteoperationsareindifferentthreads;and (2)Theyaccessthesamesharedvariable,butIPsof theirreadoperationsaredifferent.Theirreadoperationsareinthesamethread,buttheirwriteoperations areindifferentthreads.

Finally,checkthenextfiveinvariantsuntilall invariantsaretraversed.

4EXPERIMENT

Inthispaper,fourprograms,FFT,LU,RADIX,and Bank,aredetectedrespectivelybytheatomicitybug detectionalgorithm.

Figure8.Thecomparisonofthequantityofinvariants beforeandafterextraction.

Thecomparisonofthefilesisshownin Figure8 Thesizeoforiginaltracefileislargebeforeextraction, butafterextraction,alargeamountofredundantdata isremoved.

Theexperimentalresultsareshownin Table1 and Table2,respectivelybeforeandafterthebugsare injected.

Theresultsshowthatthealgorithmfordetecting atomicitybugsinconcurrentprogramsbasedoncommunicationinvariantscandetecttheatomicitybugs efficiently.

Figure6.Aprogramsegmentwithnobugs.
Figure7.Theprocessofdetection.

Table1.Experimentalresultsbeforeinjectingbugs.

ACKNOWLEDGEMENTS

Bank3220.120

Table2.Experimentalresultsafterinjectingbugs.

Bank3220.1311 FFT89845.99112

5CONCLUSIONS

Concurrencybugsmayoccurrandomlyduetothe uncertaintyoftheexecutionorderoftheconcurrent programatrun-time.Concurrencybugshavebecome thelimit.Itisvitaltoknowhowtodetectconcurrency bugs.Inordertoaddressthisproblem,analgorithmfor detectingtheatomicitybugsisproposedinthispaper. Thisalgorithmdetectsbugsoffline,anditcan reducetheimpactofthetestprogramexecutions.Inthe invariantextractionstep,ahashtablebasedinvariant extractionalgorithmimprovesextractionefficiency. Theexperimentresultsshowthatthisalgorithmcan extractcommunicationinvariantsbyanalysingprogramtraces,anditcandetectatomicitybugsefficientlyafterfeaturematching.

ThisresearchhasbeensupportedbyNational NaturalScienceFoundationofChina(61502123), HeilongjiangProvincialYouthScienceFoundation (QC2015084)andChinaPostdoctoralScienceFoundation(2015M571429).

REFERENCES

Alam,M.U.,Begam,R.,Rahman,S.&Muzahid,A.(2008). Concurrencybugdetectionandavoidancethroughcontinuouslearningofinvariantsusingneuralnetworksin hardware.

Fox,A.,Griffith,R.,Joseph,A.,Katz,R.,Konwinski,A., Lee,G.&Stoica,I.(2009).Abovetheclouds:ABerkeley viewofcloudcomputing. Dept.ElectricalEng.andComput.Sciences,UniversityofCalifornia,Berkeley,Rep. UCB/EECS,28(13).

Hangal,S.&Lam,M.S.(2002).Trackingdownsoftwarebugs usingautomaticanomalydetection.In Proceedingsofthe 24thinternationalconferenceonSoftwareengineering (pp.291–301).IEEE. Intel.(2016). Pin3.0userguide.

Lee,J.&Tucker,K.N.(2012).Learning?Anexaminationof databasedconcurrencybugdetection.

Lucia,B.(2008).Buggaboo-Amachinelearningmethod fordeterminingthebugginessofconcurrentprogram executions(or:CSE573FinalProjectReport)

Lucia,B.&Ceze,L.(2009).Findingconcurrencybugswith context-awarecommunicationgraphs.In Proceedingsof the42ndAnnualIEEE/ACMInternationalSymposiumon Microarchitecture (pp.553–563).

Poulsen,K.(2004).Softwarebugcontributedtoblackout. SecurityFocus.

Shi,Y.,Park,S.,Yin,Z.,Lu,S.,Zhou,Y.,Chen,W.& Zheng,W.(2010).DoIusethewrongdefinition?:DeFuse: Definition-useinvariantsfordetectingconcurrencyand sequentialbugs. ACMSigplanNotices,45(10)160–174.

Zhang,M.,Wu,Y.,Lu,S.,Qi,S.,Ren,J.&Zheng,W.(2014). AI:Alightweightsystemfortoleratingconcurrencybugs. In Proceedingsofthe22ndACMSIGSOFTInternational SymposiumonFoundationsofSoftwareEngineering, (pp.330–340).

ElectronicEngineering–Wang(ed) ©2018Taylor&FrancisGroup,London,ISBN978-1-138-60260-1

AnalysisofthelighteffectontheZnPc/Al/ZnPcbarrierheightofOTFTs

KeyLaboratoryofEngineeringDielectricsanditsApplication,DepartmentofElectronicScienceandTechnology, CollegeofAppliedScience,HarbinUniversityofScienceandTechnology,HeilongjiangHarbin,China

ABSTRACT:Thedevicestructureoftheorganicphotoelectricthin-filmtransistorsisITO/ZnPc/Al/ZnPc/Cu. Thesetestresultsshowedthattheheightofthebarrierwasreducedunderlightconditions,whichcanincreasethe current.Thelightamplificationfactorofthecurrentbetweentheemitterandthecollectorwasanalysed.Itcan beshownthattheamplificationrangeis2.3–3.2timeswhenthevoltagebetweentheemitterandthecollector is2V,thattherangeis1.8–2.8timeswhenthevoltagebetweentheemitterandthecollectoris3V,andthatitis biggerwhenthevoltagebetweenthebaseandthecollectoris1V,ascomparedtowhenthevoltageis0V.Itcan beconcludedthatthedevicebyilluminationcanimprovethecurrent,andwiththeincreaseofthebasevoltage andthedecreaseofthecollectorvoltage,theeffectofthelightamplificationimproves.

Keywords:zincphthalocyanine;thecurrent-voltagecharacteristics;theSchottkybarrier;thelightamplification factor 1INTRODUCTION

Inrecentyears,theresearchandapplicationoforganic materialshasbeenincreasingdaybyday.Optoelectronicdevicesusingorganicmaterialscanbeusedin low-cost,large-areaandflexibledevices,especially LCDsandOLEDs.Anorganicthin-filmtransistor withaverticalstructurehashighstabilityandhigh luminousefficiencyindisplay,andithassuccessful achievedoftheapplicationoftheflexibledevicesin organicdisplaydrivers(Kudo&Chiba,2006;Cho etal.,2006;Uemuraetal.,2012).Thetransistorhas averyshortconductivechannel,soitwillreduce thedrivervoltageandimprovetheworkingcurrent effectively(Zorba&Gao,2005).

Phthalocyaninematerialshavebeenwidelyused inthefieldofoptoelectronics,forexampleinphotovoltaicdevices,optoelectronicsensorsandimage sensors.Inordertobetterrealisethephotosensitive characteristicsofoptoelectronicdevices,thispaper usedZnPcastheactivelayeroftheorganicthin-film transistor.ZincphthalocyanineisalsocalledZnPc.It isatransporttypematerialofhole,whichhasgood photoelectricproperties(Schon&Kloc,2007;Eder etal.,2004;Heremans,2014).

2PREPARATIONOFTHEDEVICESAND ANALYSISOFTHESTRUCTURE

Thesubstratematerialofthephotoelectrictransistor isglass.EachsubstratecanbeformedfromfourZnPc

photoelectricTFTs,andthestructureofeachtransistor isITO/ZnPc/Al/ZnPc/Cu.

Figure1 isthestructureschematicdiagramandthe characteristictestcircuitofasingleOTFT. Figure1(a) showsthethree-dimensionalstructureofanOTFT, and Figure1(b)showsthecharacteristictestcircuit ofanOTFT.

Theprocessofpreparationisasfollows.First,the ITOcollectorontheglasssubstrateispreparedby RFmagnetronsputtering;then,thefirstZnPcfilm ispreparedbyvacuumevaporation.Second,theAl gateelectrodeonthefirstZnPclayerispreparedby DCmagnetronsputtering;then,thesecondZnPcfilm isprepared.Third,theCuemitterispreparedbyDC magnetronsputtering.Finally,leadoutallelectrodes bypressingindiumparticles.ThepurityofCuandAl are99.9%,thetemperatureofevaporatedZnPcfilms is350◦ C,andthesubstratetemperatureisroomtemperature.Allmeasurementsarecarriedoutatroom temperature.

Figure2 istheidealenergybanddiagramofOTFTs.

Accordingtothecontacttheoryofmetalsemiconductors,theAlelectrodeandZnPcforms Schottkycontact;ZnPcandothermaterials(ITOand Cu)bothformohmiccontact.ThethicknessofAlfilm isdirectlyproportionaltothesizeoftheSchottkybarrier.Therefore,thethicknessofAlfilmhasagreat influenceontheperformanceofthedevice.So,the thicknessofAlfilmshouldbeoptimisedtoadesired thickness.Toavoidtheincreaseofleakagecurrent,Al filmthicknessisnottoothin.Toavoidcarriersnot throughthefilmnormally,Alfilmthicknessisnottoo thick.

Figure1.Thestructureschematicdiagram(ontheleft)and thecharacteristictestcircuitofOTFT(ontheright).ITOis thecollectorofOTFTs,Cuistheemitter,Alisthebaseelectrode,andZnPcastheactivelayerofOTFTs.Thecollectoris connectedtoground.Theemitterandthebaseelectrodeare connectedtodifferentpowersources.

Figure2.TheidealenergybanddiagramofOTFTs.The workfunctionofAlis4.28eV,theHOMOandLUMOenergy levelofZnPcare5.0eVand3.4eVrespectively,andthework functionofITOandCuare4.7eVand4.65eVrespectively.

3CHARACTERISTICTESTANDRESULT ANALYSISOFTHEDEVICES

Figure3 showstheoutputcharacteristicsofZnPc OTFTs,bothinthedarkandunderlightconditions. Itcanbeseenfrom Figure3 thatIec wassignificantly increasedunderthelightconditions.Underthesame conditions,whenVbc iscertain,withtheincreaseof Vec ,Iec wasincreased;whentheVec iscertain,with theincreaseofVbc ,Iec wasreduced.Thephenomenon occursuponmanyfactors.

Figure3.ThecharacteristiccurveofVec andlnIec ,both inthedarkandunder351nmilluminationofZnPcOTFTs. RelationshipbetweenlnIec andVec whenVb isfrom0.2Vto 1.0Vstep0.2V,andVec isfrom0Vto3.0Vstep0.2V.

WhenVbc iscertain,theheightofthebarrierinside thedeviceiscertain,withtheincreaseofVec ,have morecarriersthroughthebarrier,thusthecurrent increasing.WhenVec iscertain,thenumberofthefree carriersiscertain,withtheincreaseofVbc ,theheight ofthebarrierinsidethedeviceincreasing,socarriers throughthebarrierbecomesverydifficult,thusthe currentdecreasing.

Equation1 istherelationshipbetweenIec andthe biasvoltage.

where V ∗ isafunctionwith Vec and Vbc ; T is350K; q/kT is33.1126; I0 isasshownin Equation2.

where S iseffectiveareaofthedevice,withavalueof 0.04cm2 ; A*is31.5A/CM2 K2

WhenVbc = 0V, Equation3 comparesthecurrent ofthetwostatesoflightanddark.

where bx = exp(qϕbx /kT ); Iec1 and b1 asthecurrent andtheparameterunderlightsituationrespectively; Iec2 and b2 asthecurrentandtheparameterinthedark respectively.

Equation3 wascalculated. Equation4 gives:

Figure4.ThecurveoftherelationshipbetweenVec and ln(Iec1 –Iec2 )whenVec isfrom0Vto3.0Vstep0.2V,andVbc is0V.Theinterceptis 16.44318,andtheslopeis1.30456.

Figure4 showsthefittinganalysisof Equation4

In Figure4,interceptS = ln(SA∗T2 ) + ln(1/b1 1/b2 ) = 1.30456,1/b1 1/b2 = 2.254 × 10 5 were obtained.Thereforeb1 < b2 ,soitcanbeconcluded thatthelightcanreducetheheightofthebarrierinside thedevice.

Then,therelationshipbetweentheamplification factorandthebasevoltagewasanalysedinthedark andunder351nmillumination.Weonlyanalysedtwo cases,whereVec is2VandVec is3VrespectivelyThe relationshipisshownin Figure5.Theamplification factorofIec isalsocalled βL βL canbeexpressedby Equation5

Figure5.ThecurveoftherelationshipbetweenIec (351nm)/Iec (dark)andVbc ;alsocalledtherelationship between βL andVbc ,whenVec is2VandVec is3V,and Vbc isfrom0Vto1.0Vstep0.2V.

Aftertheopticalandelectricaltestsarecarriedout,the resultsshowthatthetransistorhasunsaturatedcharacteristics,andbecauseZnPcisalight-sensitivematerial, sothetransistorhasagreatcurrentamplificationin thelightconditions.Theoutputcurrentisrelatedto theappliedvoltageandillumination.Illuminationcan reducetheheightofthebarrierinsidethedevice,so thatmorecarrierscanthroughtheSchottkybarrier, whichcanincreasethecurrent.ThelightamplificationfactorofIec ofthedevicewasanalysed.Itcanbe concludedthatilluminationcanimprovethecurrentof thedevice.WiththeincreaseofVbc andthedecrease ofVec ,thelightamplificationfactorofIec becomes higher. βL ishighestwhenVec is2VandVbc is1V,the highestamplificationvaluebeingabout3.2times.

REFERENCES

where IL isthecurrentunder351nmillumination; Idark isthecurrentinthedark.

In Figure5,therangeof βL is2.3–3.2timeswhen Vec is2V; βL islargestwhenVbc is1V,and βL is smallestwhenVbc is0V.Therangeof βL is1.8–2.8 timeswhenVec is3V; βL islargestwhenVbc is1V,and βL issmallestwhenVbc is0V. βL isbiggerwhenVec is 2VthanwhenVec is3V.Inconclusion,thedeviceby illuminationcanimprovethecurrentofOTFTs,and thedevicehasagreatlightamplificationeffect.With theincreaseofVbc andthedecreaseofVec ,thelight amplificationeffectimproves.

4CONCLUSIONS

Inthispaper,atransistorwithorganicmaterialZnPc asactivelayerwassuccessfullyprepared.ThetransistorhasaverticalstructureofITO/ZnPc/Al/ZnPc/Cu.

Cho,S.M.,Han,S.H.,Kim,J.H.&Jang,J.(2006).Photoleakagecurrentsinorganicthin-filmtransistors. Appl.Phys. Lett.,071106–071109.

Eder,F.,Klauk,H.,Halik,M.,Zschieschang,U.,Schmid, G.&Dehm,C.(2004).Organicelectronicsonpaper. Appl. Phys.Lett.,2673–2676.

Heremans,P.(2014).Electronicsonplasticfoil,forapplicationsinflexibleOLEDdisplays,sensorarraysandcircuits. Active-MatrixFlatpanelDisplaysandDevices Kudo,K.&Chiba,I.(2006).Recentprogressonorganic thinfilmtransistorsandflexibledisplayapplications. NanotechnologyMaterialsandDevicesConference,290. Schon,J.H.&Kloc,C.(2001).Organicmetal-semiconductor field-effectphototransistors. Appl.Phys.Lett.,3538–3541.

Uemura,T.,Nakayama,K.&Hirose,Y.(2012).Bandliketransportinsolution-crystallizedorganictransistors. CurrentAppliedPhysics,87.

Zorba,S.&Gao,Y.(2005).Feasibilityofstaticinduction transistorwithorganicsemiconductors. Appl.Phys.Lett., 193508-193510.

©2018Taylor&FrancisGroup,London,ISBN978-1-138-60260-1

Robustvisualtrackingwithintegratedcorrelationfilters

L.He

Luoyangelectro-opticalequipmentresearchinstitute,Luoyang,China

ABSTRACT:Visualtrackingisanimportantresearchareaincomputervision.Varioustrackershavebeen proposedrecently.Amongthesetrackers,thecorrelationfilter-basedtrackershaveachievedcompellingresultsin differentbenchmarks,provingthegreatstrengthsinefficiencyandrobustness.However,conventionalcorrelation filtermethodsmainlyutilizeafixed-sizedwindowfortracking,whichrestrictstargetsearchregionandlimits therobustnessofdealingwithscalevariationsandfastmotions.Inthispaper,weproposeatrackingmethod withintegratedcorrelationfilters.Thetaskisdecomposedintotranslationandscaleestimation.Twocorrelation filtersareintroducedintranslationestimation.Onecorrelationfilterisusedfortracking,andtheotheroneis forre-detection.Thenacorrelationfiltertrainedonascalepyramidrepresentationisappliedtoestimatescales ofthetarget.Experimentalresultsonalargebenchmarkdatasetindicatethattheproposedalgorithmperforms favorablyagainstrecentstate-of-the-arttrackersregardingaccuracyandrobustness.

Keywords:Visualtracking;integratedtrackersmodel;correlationfilter

1INTRODUCTION

Visualtrackingisanactiveresearchtopicincomputer vision,owingtoitswideapplicationssuchashumancomputerinterfaces,robotics,andsurveillance.Its objectiveistoestimatethelocationofaninitialized visualtargetineachframeofanimagesequence.However,visualtrackingisadifficultproblemduetothe factorssuchasocclusion,deformation,fastmotion, illuminationvariations,backgroundclutter,andscale variations.

Inthepastdecade,varioustrackingalgorithmshave beenproposed,whichcanberoughlycategorizedas generativeanddiscriminative(Chenetal.2015).Generativemethodshandletrackingbysearchingforthe region’smostsimilartothetargetmodel,anddiscriminativealgorithmsintendtodifferentiatethetarget frombackgrounds.Differentfromgenerativemethods,discriminativealgorithmsutilizebothtargetand backgroundinformationfortracking.Recently,discriminativemethodshavebeendemonstratedtobe morecompeting(Wuetal.2013).Particularly,correlationfilter-baseddiscriminativetrackersareefficient forvisualtrackingbyutilizingcirculantmatrixand fastFouriertransform(Chenetal.2015).However, conventionalcorrelationfilter-basedmethods,suchas MOSSE(Bolmeetal.2010)andKCF(Henriquesetal. 2015),mainlyemployfixed-sizedwindowsfortracking,whicharenotabletohandletheproblemofscale variationsandlimitstheperformanceforfastmotion

duetorestrictedtargetsearchregion.Inaddition,their methodslackthemechanismofre-detection.

Inthispaper,weintegratethreecorrelationfilters forvisualtracking.Amongthem,twocorrelationfiltersareutilizedforlocatingthetrackedtarget.The correlationfilterfortrackingcanprovidefavorable performanceingeneralcases,andthefilterforredetectionhasdifferentadaptiverateandwindowsize withtheotheronetoagainstfastmotionandocclusion. Afterlocatingthetarget,thefilterforscaleestimation isappliedontheappearancepyramid.

Theproposedmethodachievesaveryappealing performanceinaccuracyandrobustnessagainststateof-the-arttrackersinacomprehensiveevaluationon alarge-scalebenchmarkwith50challengingimage sequences.

Theremainderofthispaperisorganizedasfollows. Section2 introducesthecorrelationfiltertracker andourmethod. Section3 presentstheexperimental resultsanddiscussions.Wedrawtheconclusionsin Section4

2THETRACKER

Inourwork,thetrackingworkisdecomposedinto translationandscaleestimation.First,wetraintwodiscriminativecorrelationfilterstoestimatetranslation. Thenweestimatethescalebylearningadiscriminative correlationfilteronascalepyramidrepresentation.

Figure1.Flowchartoftheproposedtrackingmethod.CF isshortforcorrelationfilter.ThreeCFsareintegrated.We estimatethetargetpositionwithre-detectionstrategy.Thena CFonthescalepyramidrepresentationisappliedtoestimate thesizeofthetarget.

2.1 Correlationfilters

Correlationfiltersareconsideredasclassifiers recentlybylotsofcorrelationfilter-basedmethods(Danelljanetal.2014).Theclassifieristrained onanimagepathofsize M × N ,whichiscenteredaroundthetarget.Allcyclicshifts xm,n ,(m, n) ∈ {0,1, , M }×{0,1, , N },areusedastraining samples. ym,n ,whichisthelabelof xm,n ,isusuallya Gaussianfunction.

Theproblemcanbetreatedasminimizingthe objectivefunctionofridgeregression(Wuetal.2013)

Ourtrackerintegratesthreecorrelationfiltersfordifferentpurposes.Twofiltersareappliedintranslation estimation,andtheotherisforscaleestimation.

Intranslationestimation,theproposedtrackerfirst estimatesthetranslationaccordingtoacommoncorrelationfilter.Iftheconfidencevalueofthefilterresults dropsbelowathreshold T ,thecorrelationfilterfor re-detectionwillwork.Ifthere-detectionfilterhas betterresults(alargerconfidencevalue)thanthecommonone,itstrackingresultwillreplacetheresultofthe commonone.Thecorrelationfilterforre-detectionhas alargewindowtointroducemoresamplesandextend thesearchingregion.Inaddition,there-detection filterlearnsfromthereliablytrackedtarget,anda threshold Tr isusedtoblockunwantedupdates.The re-detectionfilterupdateswhentheconfidencevalue ofthere-detectionfilterislargerthan Tr .

Weusethelinearkernel κ (x , x ) = x T x inourfilters, andthecorrelationfiltersisextendedusingmultidimensionalimagefeatures.Withthehelpofcirculant matrix, F (α)canbeexpressedby

where d isthedimensionnumberofthefeatures, ∗ is thecomplex-conjugate.

where λ isaregularizationparameter(λ ≥ 0)and ϕ denotesthemappingtoakernelspacebythekernel κ .Theinnerproductof x and x iscomputed as ϕ (x ), ϕ (x ) = κ (x , x ).Thefiltercanbetrained inthedualspace,and w = m,n α(m, n)ϕ (xm,n ),the coefficient α canbelearntby

Inordertoadapttoappearancechanges,thetarget modelandthetransformedclassifiercoefficients F (α) needtobeupdatedovertime.Theyareupdatedwitha learningrate η as where t presentstheindexofthecurrentframe, α denotesthelearnedcoefficientmodel.

where F denotesthediscreteFourieroperator.kx = κ (xm,n , x ).Thepatch z inthenextframewiththesame sizeof x isusedtocomputetheconfidencemapas

where F 1 presentstheinversediscreteFouriertransform.kz = κ (zm,n , x ). x denotesthelearnedtarget appearance. istheelement-wiseproduct.Thelocationofthemaximumvalueof ˙ y isconsideredasthe newpositionofthetrackedtarget.

2.2 Integratedcorrelationfilters

Sincecorrelationfilterbasedtrackersmainlyutilize afixed-sizedwindowfortracking,thetrackerseasily failtotrackifthetargetmovesfastandrunsoutfrom thetrackingwindow.Additionally,theirmethodslack there-detectionstrategytodealwithocclusions. Figure1 illustratestheflowchartoftheproposedmethod.

Weuserawpixels,HistogramofGradient(HOG) (Felzenszwalbetal.2010)andColorName(CN)(Van DeWeijeretal.2009)forimagepresentation.HOG featuresareextractedusingacellsizeof4 × 4.CNis an11-dimensionalcolorrepresentationthatismapped fromtheRGBvalues.Duetothe11dimensional featuressumupto1,thusweuse10-dimensional featuresinstead.Allthesefeaturesaremultipliedby acosinewindowtoeliminatediscontinuitiesatthe imageboundariesandalsomakethetargetcenter nearbyhavelargerweight.

Afterlocatingthetarget,wetakeaseriesofsamplesofdifferentsizesatthetargetposition,andresize themtothesamesizeandconstructascalepyramidrepresentation.SimilartoDSST(Danelljanetal. 2014),thesetofscalefactorsisS ={an |n = [(1 N )/2], ... ,[(N + 1)/2]}, N presentsthenumberof samplesand a isthescaleincrementfactor.Then,a correlationfilterwithasearchingstrategyistrainedon thescalepyramidrepresentation.Thescaleisobtained byfindingthemaximumvalueofthecorrelation responsemap.

Inthissection,weevaluatetheproposedtrackingalgorithmonabenchmarkdataset(Wuetal.2013)thathas 50challengingimagesequences.Bothquantitativeand qualitativecomparisonswithstate-of-the-art-trackers areprovidedintheexperiments.

3.1 Experimentalsetup

Theregularizationparameterissetto λ = 10 4 .For computationalefficiency,wedonotusetheredetectionfiltertoscantheentireframe.Thewindow sizeofthere-detectionfilterissetto4timesofthe targetsize,whichissufficientformostcases.Weuse N = 33numberofscaleswiththescaleincrement factor a = 1.02.Thethresholdforre-detectionisset to T = 0.15.Theupdatethresholdofthere-detection filterissetto Tr = 0 45.Thelearningrateissetto η = 0 01.Weusethesameparametervaluesforallthe sequences.Theproposedtrackerisimplementedin Matlab,andalltheexperimentsareperformedonan Inteli5-4460CPU(3.2GHz)PCwith6GBmemory. Toevaluatetheperformanceofourmethod,distance precisionandoverlapsuccessrateareusedforevaluation(Wuetal.2013).Distanceprecisioniscalculated asthepercentageofframeswhoseestimatedlocation iswithinthegiventhresholddistanceoftheground truth.Overlapsuccessrateisthepercentageofframes wheretheboundingboxoverlapoverstepsathreshold. Inaddition,wealsosupplythespeedintheframesper second(FPS).

3.2 Experimentalresults

Wecompareourmethodonthebenchmarkwith comparisonsto4state-of-the-artmethods,including SAMF(Li&Zhu2014),RPT(Lietal.2015),KCF (Henriquesetal.2015),andDSST(Danelljanetal. 2014).

3.2.1 Overallperformance

Figure2 presentstheprecisionplotsandsuccessplots overallthe50sequences.Thetwolegendsshowthe meandistanceprecisionat20pixelsandthearea underthecurve(AUC),respectively.Accordingto thepresentedresults,ourmethodperformsfavorablycomparedtoothertrackersinbothprecisionand successplots.Particularly,ourmethodsignificantly outperformsRPTby5.3%insuccessplots.

Thebenchmarkdatasetisannotatedwith11 attributes,suchasscalevariation,occlusion,andso forth.In Table1,wesupplythemeandistanceprecision correspondingto11attributesat10pixelsandFPS. Itcanbefoundthatourmethodachievesthebestperformanceinthevastmajorityofattributes.Regarding meandistanceprecisionofallsequences,theproposed trackerprovidesagainof4.8%overSAMF.Particularly,intheout-of-planerotationevaluation,our trackerachievesthebestscore0.718,whichis6.2% higherthanthescoreofSAMF.Forscalevariations,

Figure2.Precisionandsuccessplotsoverallthe50 sequences.Theproposedtrackeroutperformsothertrackers.

Table1.Attribute-basedmeandistanceprecisionat10 pixels.Thebestresultisshowninboldfont.

OursDSSTKCFSAMFRPT

LR*0.5180.4790.3230.4980.356 BC*0.6930.5530.6240.6170.662 OV*0.5320.3890.5270.5240.440 IPR*0.6650.6100.5630.5900.629

FM*0.5300.3720.4530.4600.527

MB*0.5680.4290.5080.4440.581

DEF*0.7440.5240.6160.7150.579 OCC*0.7580.5800.5770.7150.552 SV*0.7380.6430.5260.6560.636

OPR*0.7180.5920.5720.6560.609 IV*0.6450.6000.5250.5820.577 ALL0.7340.6140.5920.6860.645 FPS12.112.0251.314.83.9

*LR:LowResolution,BC:BackgroundClutters,OV:Outof-View,IPR:In-PlaneRotation,FM:FastMotion,MB: MotionBlur,DEF:Deformation,OCC:Occlusion,SV:Scale Variation,OPR:Out-of-PlaneRotation,IV:Illumination Variation.

ourmethodachievesthescoreof0.738andsignificantlyoutperformsSAMFby8.2%.Inthecasesof fastmotion,theproposedtrackerachievesagainof7% comparedtoSAMF.Forocclusions,ourtrackeralso obtainsagainof4.3%comparedtoSAMF.Duetothe motioninformationisutilizedinRPT,italsoperforms considerablywell.KCFrunsfastest,butthespeedof ourtrackerisalsoveryclosetoDSSTandSAMF. RPTrunsat3.9FPSthatistheslowest.Althoughour trackerisnotspeciallydesignedforilluminationvariation,in-planerotationsanddeformations,theproposed methodalsoachievesappealingperformancesonthese challengingimagesequences.

3.2.2 Qualitativeevaluation

Wealsoprovideaqualitativecomparisonoftheproposedtrackerwiththefourstate-of-the-artmethods on12benchmarksequences.Theresultsareshownin Figure3.KCFperformswellintermsofdeformation andout-of-planerotation(BoltandLiquor).However, itsperformanceonscalevariations(Doll,Dog,and Singer1)islimitedbythefixed-sizedwindow.DSST hasthecapabilityofestimatingscalechangesbut doesnotperformwellonocclusionsandout-of-plane rotation(GirlandJogging1).SAMFperformswell

Figure3.Screenshotsoftrackingresultson12benchmark sequences.Thetargetisinitiatedinthefirstframeofthe sequence.

onscalevariationsandout-of-planerotation(Dog, Jogging1,Bolt,andGirl),butfailstohandlefast motions(Soccer,Deer,andCouple).RPTperforms wellonfastmotionsandmotionblurs(Soccerand Deer)butdoesnotperformwellondeformationsand occlusions(Bolt,Girl,andJogging1).Overall,our trackerachievesoutstandingperformanceonthe12 sequences.Theproposedtrackerperformswellon scalevariations,fastmotions,anddeformations(Doll, Jogging1,andBolt),andislesssensitivetoocclusions,motionblurandout-of-planerotations(Liquor, Soccer,andFreeman1).

4CONCLUSIONS

Inthispaper,weintegratethreecorrelationfiltersfor visualtracking.Acommoncorrelationfilterworks forusualtracking.Are-detectionstrategyisintroducedbyutilizingthecorrelationfilterwithdifferent

adaptiveratesandwindowsize.Toefficientlyestimate thescaleofthetarget,ascalepyramidrepresentationisapplied,andthenacorrelationfilteristrained onthescalepyramidrepresentation.Inaddition,an onlineupdatingschemeisutilizedtoadapttoappearancechanges.Themethodhasavastimprovementin fastmotions,scalevariations,andocclusions.Experimentson50challengingbenchmarksequencesshow thattheproposedtrackerperformsfavorablycompared tothestate-of-the-artmethodsregardingaccuracyand robustness.

ACKNOWLEDGMENTS

ThisworkissupportedbytheNationalNaturalScience FoundationofChinaGrantNo.61571026.LeiHeis thecorrespondingauthor.Thanksfortheco-authors’ guidanceandhelp.

REFERENCES

Bolme,D.S.etal.(2010).Visualobjecttrackingusing adaptivecorrelationfilters. ComputerVisionandPattern Recognition(CVPR):2544–2550.

Chen,Z.etal.(2015).AnExperimentalSurveyonCorrelationFilter-basedTracking. arXivpreprintarXiv : 1509.05520.

Danelljan,M.etal.(2014).Accuratescaleestimationfor robustvisualtracking. BritishMachineVisionConference, Nottingham.BMVAPress.

Felzenszwalb,P.F.etal.(2010).Objectdetectionwith discriminativelytrainedpart-basedmodels. IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence, 32(9): 1627–1645.

Henriques,J.F.etal.(2015).High-speedtrackingwithkernelizedcorrelationfilters. IEEETransactionsonPattern AnalysisandMachineIntelligence, 37(3):583–596.

Li,Y.&Zhu,J.(2014).Ascaleadaptivekernelcorrelationfiltertrackerwithfeatureintegration. EuropeanConference onComputerVision: 254–265.

Li,Y.etal.(2015).Reliablepatchtrackers:Robustvisual trackingbyexploitingreliablepatches. Proceedingsof theIEEEConferenceonComputerVisionandPattern Recognition:353–361.

Van,D.&Weijer,J.etal.(2009).Learningcolornames forreal-worldapplications. IEEETransactionsonImage Processing, 18(7):1512–1523.

Wu,Y.etal.(2013).Onlineobjecttracking:Abenchmark. ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervision andpatternrecognition:2411–2418.

Another random document with no related content on Scribd:

Laske vilja valloillehen

Lapin haaran hartiasta, Poikki Pohjolan joesta, Sivuts' on Imandron järven",

Mysysvaaran Petrin peuranvirrestä.

Itä-Karjalan saloperukka, "Rigie." Hirsikuusikko. Itikat. Hongikkokangas. Kulo. Suo. Porrassilta. Raja-Karjala, metsästäjän luvattu maa. "Uumenet" salojärvien rannoilla. Heiluvilla hettehillä, läikkyvillä lähtehillä, jossa joutsenet munivat, hanhi pojat hautelevi. Oravan- ja näädänjahti. Peura ja peuranajo. "Ahkivo." "Kondii."

Karhunjahti haaskalta. Karhu kaurahalmeella. Karhun kiertäminen. Karhuntappo talvella. "Äijä vähä varain, dai enämbi himotti". "Moakondii" ja muita karhuntaikoja. "Moahaldii" Rettelöitä karhunkiertämisessä. Ignoi Wornanen ja hänen poikansa. Ilveksenhiihto. Hukanajo. Koirat. "Talukkoa perttjih, mäne tiijä koirat syvväh." Päivän kuulan koittaessa.

Jos siirrymme pohjoisen Laatokan rantavyöhykkeestä koilliseen päin, niin tulemme Itä-Karjalan salomaille. Salmin, Suistamon, Korpiselän, Suojärven ja Ilomantsin pitäjät muodostavat tämän salomaan. Eteläinen osa Salmia, joka ulottuu Laatokan rantaan, ja läntinen osa Suistamoa ovat kuitenkin verrattain tiheään asuttuja.

Asutus varsinaisilla salomailla on yhtä harvaa kuin Lapin rajoilla, parhaastaan yksi ainoa asukas neliökilometrillä. Maa on enimmäkseen suoperäistä, toisin paikoin karua kangasta, metsäistä ja vaikeasti viljeltyä. Huomattava ominaisuus näiden seutujen vesistöissä on jokivesien paljous. Järviä kyllä löytyy, mutta ei läheskään niin paljon kuin on tottunut Savossa ja Hämeessä näkemään. Vedenjakajana on Salpausselkä. Sen länsi- ja

eteläpuolella olevat vedet laskevat osaksi Saimaan vesistöön, enimmäkseen Laatokkaan, mutta itäpuoleiset juoksevat Äänisjärveen.

Metsä on suo- ja louhiperäisillä mailla parhaastaan kuusikkoa. Toisin paikoin kasvaa kuusikko tavattoman tiheäksi pensastoksi. Puut ovat siinä vaan parin sylen korkuisia, käsirvarren paksuisia. Ne seisovat niin taajassa, että estävät toisiaan kasvamasta. Tämä on rajalaisen kielellä "rigie." Ken on talvisella metsäretkellä tällaiseen rikeikköön joutunut, tietää kyllä pahaan paikkaan joutuneensa. Ei tahdo millään siinä suksimies päästä kulkemaan. Matalammat kuuset ovat paikka paikoin yhtenä läpinäkymättömänä lumimuurina latvasta alaoksiin asti.

Toisin paikoin on metsä hirsikuusikkoa. Siellä täällä kohoaa kuusien keskellä solakka koivu tai haapa, jonka heleänvehreät lehvät kesällä ovat silmälle vaihtelevana viihdykkeenä. Saadakseen valoa, täytyy täällä lehtipuiden kasvaa hyvin pitkiksi, vartaloltaan ovat lie oksattomia ja vasta latvapäistään alkavat haaraantua. Tällaisessa metsässä, jossa puut saavat kasvaa raivaavaa ihmiskättä kokematta, kunnes ne joko vanhuuttaan tai salaman iskeminä kaatuvat maahan, tapaa oikein kasvikunnan jättiläisiä.

Ilma on "näreriegiessa" kostean viileätä, ja niukasti pääsee tänne päivänvaloa tunkeutumaan. Tyyni hiljaisuus vallitsee. Lentoon hajaantuvan pyynparven pyrinä ei pitkäksi aikaa hiljaisuutta häiritse. Jonkun sekunnin perästä on pyrinä tauonnut ja pyyt istuutuneet läheisiin puihin. Etäällä kuuluu vaan palokärjen yksitoikkoinen kalkatus kelon puun kylkeen.

Mutta jos kulkija väsyneenä vaan vähäksikin aikaa istahtaa mättäälle, kuusten siimekseen, niin kuulee hän ympärillään hiljaista,

tinajavaa ääntä. Yhä varttuvalla voimalla soipi tämä surullinen ääni hänen korvissaan. Hiljaa, mutta varmasti, lähestyy itikkaparvi. Ei aikaakaan, niin on jo ilma harmaana näitä kiusaajia. Niitä istuu niskassa, kasvoissa, käsissä ja joka paikassa, missä vaan eivät vaatteet ruumista suojele. Lehtiviuhkalla voipi hän kyllä hosua vainoojansa loitommaksi, mutta uusia parvia ilmaantuu yhä entisten sijaan, kunnes sitä viimein kyllästyy tuohon epätasaiseen taisteluun ja lähtee vaikka väsyneenäkin liikkeelle.

Karjalan rajalainen suojelee itseään itikoita vastaan muun muassa n.s. "tshakkalakilla." Tämä on kevyt, aivinainen päähine, jonka eteinen, silmäreijillä varustettu reunus naamarin tavoin peittää kasvoja, takareuna niskaa.

Vähitellen muuttuu kuusikko hongistoksi, maanlaatu kuivaksi kankaaksi. Tuntuu niin keveältä hengittää täällä luonnon mahtamassa pylvässalissa. Korkeiden honkien oksattomat rungot eivät himmennä valoa eivätkä rajoita näköalaa. Honka on iloinen puu. Näreessä sitä vastoin on jotain synkkää ja rajoittavaa, joka mieltä ahdistaa.

Kangashongikon pahin vihollinen on kulovalkea. Se syttyy joskus ukkosentulesta, useimmin ihmisten huolimattomuudesta. Salolaisen tottunut silmä ymmärtää kohta, mitä tuo sakea, yksinäinen savupatsas tuolla taivaanrannalla merkitsee.

Metsä palaa!

Wiesti kulkee talosta taloon, kylästä kylään. Ken vaan kynnelle kykenee, rientää kuloa sammuttamaan. Mutta sammuttajia on vähän näin harvaan asutussa seudussa, matka pitkä ja kesähelteisen päivän paahtama kangas rutikuiva. Tuota pikaa on koko kangas

tulessa. Alhaalla maanpinnassa kiihdyttävät kanervat, kuivat risut ja jäkälät tulen voimaa. Ylhäällä "puittaa" liekki yhtä nopeasti honganlatvasta honganlatvaan. Kuumuus synnyttää ilmanvetoa ja kipinät ja kekäleet lentävät loitos ilmassa liekin edellä.

Sammuttajat kaatavat puita pitkissä linjoissa, estääkseen tulen leviämistä. Maanpinta raivataan puhtaaksi kanervista ja risuista. Miehet ja naiset hosuvat liekkejä suurilla lehtiluudilla. Ihmisten huuto, kirveiden pauke, liekkien räiske ja kaatuvien puiden jyske kuuluu yhä kovemmalta.

Ell'ei väkeä ole riittävästi, ell'ei kulo satu kulkemaan suurta suota kohden, niin täytyy ihmisten väsyneinä luopua toivottomasta taistelustaan tuhoavaa luonnonvoimaa vastaan. Täytyy varoa sitäkin, ett'ei joudu saarroksiin liekkien keskelle. Kangas palaa laajalti, kunnes rankkasade viimmein tulen sammuttaa.

Ei ole sen toivottomampaa näkyä kuin tuollainen kulovalkean polttama kangas. Kuivuneina luurankoina seisovat siellä kelohongat, muistuttaen tulen hävitystä. Wuosikymmeniä voivat ne pysyä pystyssä, ennenkuin viimein lahoavat ja äkillinen rajuilma kaataa ne maahan. Havumetsän sijaan alkaa ensin syntyä lehtimetsää. Ensimmäiset koivut ja haavat näyttävät niin surkastuneilta, rosopintaisilta. Palanut maa ei anna niille tarpeeksi ravintoa. Aikojen kuluessa lihoaa kuitenkin maaperä ja luonnon ikuisesti synnyttävä voima tasoittaa kaikki entiselleen.

Kankaan takana aukeaa avara, laakea suo. Monta kilometriä kestää suota ja yhä vaan suota. Punertavan sphagnum-sammaleen peittämässä suomudassa kasvaa harvassa, ruskeanhelpeistä, karkeata saraheinää, pursuja ynnä korttelin, parin korkuisia vaivaiskoivuja ja pajupehkoja. Harvassa, ikäänkuin kurjaa

ulkomuotoaan surren, seisovat monen sylen päässä toisistaan surkastuneet suopetäjät, näyttäen oikein jättiläisiltä vaivaiskoivujen ja pajupehkojen rinnalla. Suopetäjä kasvaa noin sylen, parin korkuiseksi, käsiranteen vahvuiseksi, mutta keskeytyy kasvussaan ja kuivuu viimein kokonaan. Kuivat, havuttomat karahkat tekevät suomaiseman vielä kolkommaksi.

Ihmiskättä ja kulttuuria muistuttaa rahkasuon yli suorassa linjassa johtuva porrassilta. Sylen pituisia parrenpäitä on sotkettu poikkipuolin vierekkäin vetelään maahan. Hevosella ei sellaisella kapulasillalla voi kulkea muuta kuin ratsain. Tavarat, jos sellaisia on, "sovitetaan säkkeihin" eli "hoavoloihin" kahden puolen hevosen selkää, niin että kumpaisessakin säkissä on yhtä raskas paino.

Näin kuljettivat suojärveläiset vielä vuosikymmen sitten kesäiseen aikaan jauhotarpeensa Aunuksen Petroskoilta. Näin kulkee salolainen vieläkin kylästä toiseen. Hevoset Raja-Karjalassa ovat hyvin tottuneet porrassiltoihinsa. Warovasti tunnustaa hevonen ensin kaviollaan sotkuportaan kestävyyttä, ennenkuin se koko ruumiinsa painolla siihen astuu.

Wanhassa porrassillassa painuvat sotkuportaat aikaa myöten suon pintaa syvemmälle. Täten syntynyt uoma täyttyy pitkien sateiden perästä reunojaan myöten vedellä ja koko silta näyttää kaukaa katsellen pitkältä, välkkyvältä vesiojalta. Hevoselta kysytään silloin vielä suurempaa varovaisuutta, liukkailla ja näljäisillä portailla astuessa.

* * * * *

Raja-Karjalan saloperukka on metsästäjän luvattu maa. Täällä herättää hänen intoaan viljalti löytyvä metsänriista, täällä viehättää

häntä jylhä erämaan luonto.

Ajatuksiisi vaipuneena astut pyssy olalla hirsikangasta. Loitompana juosta häärii pieni, harmaan hallahtava, pystykorva, teräväkuono Härmi koira. Äkkiä kuuluu koiran kimakka haukunta tuolla etäämpänä. Sinä kavahdat ajatuksistasi. Waistomaisesti tempaat pyssyn käteesi ja lähdet rientämään sinne, missä, kaikuu koiran haukunta. Yhä kimakammin soipi tämä mieluinen ääni korvissasi, aina vaan samasta paikasta. Siitä tiedät koiran puussa istuvaa lintua haukkuvan.

Jo saavut lähemmäksi, ja tuossa kelohongan katalatvassahan istuu koppelo, käännellen päätään ja tarkasti seuraten koiran liikkeitä. Läheisiin puihin ovat nousseet poikaset, tyrmistyneet oksien juureen, puun runkoa vasten.

Kot! kot! kot! kuulun koppelon ääni kelohongan latvasta!

Jo olet ampumamatkan päässä ja laukaiset pyssysi. Ylt'ympäri toistaa kumea kaiku pyssyn pamauksen. Se kiireilee kunnaasta kunnaaseen, kunnes se vihdoin yhtyy salon honkien huminaan.

Mutta alas korkeudestaan sortuu metso. Se paukahtaa oksalta oksalle, lamaa altansa hienot, kuivuneet risut ja tömähtää viimein mättäälle puun juurelle. Siellä istuu jo kahdella jalalla Härmi saalistaan odottamassa. Wihasesti iskee se siihen hampaansa, kunnes itse saavut paikalle ja kiellät koiraa lintua ravistelemasta.

Suuren salon järvet ovat, kuten arvatakin sopii, vesilinnuista hyvin rikkaita. Salolainen ei siitä riistasta paljon välitä. Sotkia pitää hän kuitenkin kanoinaan ja munittaa niitä omituisella tavalla. Sotka näet tekee pesänsä lahopuiden koloihin. Tätä seikkaa käyttää salolainen

hyväkseen. Salojärvien rannoilla kasvaviin puihin riipustaa hän keinotekoisia sotkanpesiä eli n.s. "uumenia".

Kun sotka on laatinut pesänsä uumeneen ja muninut sinne munasarjansa, niin korjaa uumenen omistaja munat haltuunsa. Luulisi sotkan tästä pelästyvän eikä enää toista kertaa munivan niin rauhattomaan paikkaan. Eipä niinkään. Se tulee uudestaan ja munii uuden munasarjan, kunnes tämän käy samoin kuin edellisenkin. Wiimein annetaan toki sorsan rauhassa muniaan hautoa, sillä muuten rupeaisivat linnut koko järveä karttamaan ja uumenen omistaja kadottaisi kanansa.

Heiluvilla hettehillä, läikkyvillä lähtehillä pesivät hanhi ja joutsen. Hanhi se on oikein erämaan lintu. Sen kimakka ääni kuuluu keväällä niin kolkolta suurella, autiolla suolla.

Joutsenia tapaa jo Korpiselässa, yleisemmin Suojärvellä ja Ilomantsissa, Aunuksen Karjalassa sitäkin yleisemmin. Tämä viisas ja arka lintu rakentaa pesänsä luopääsemättömille rahkasoille, suosilmien rannoille. Ei henno metsämies oikein tätä kaunista lintua ampua, vaikka pääsisi hiipimäänkin ammuntamatkan päähän. Eivät salolaisetkaan juuri henno joutsenta ampua. "Anna uibi salojärven kukkehennu."

Oravanjahti on eräinä vuosina metsästäjille hyvänä ansiolähteenä. Toisin ajoin ei näitä eläimiä löydy kuin nimeksi vaan. Oravamiehellä on aina kirves mukanaan, kun hän kulkee salolla. Sattuu näet usein, ett'ei ammuttu otus putoakaan puusta alas, vaan jääpi oksalle riippumaan. Silloin hakataan puu armotta maahan, olipa miten suuri tahansa.

Suurella salolla näkee usein komeita honkia ja näreitä, parasta hirsipuun lajia, joita oravamiehet ovat kaataneet. Tuntikauden on siinä mies pienellä kirveellään honkaa nalkuttanut, saadakseen käsiinsä oravan, jonka nahka korkeintaan on 25 pennin arvoinen. — Se on sitä salolaisten kansallistaloutta.

Oravan pahin vihollinen on näätä. Sukkelasti puittaa se honganlatvasta honganlatvaan, vielä vikkelämmin kuin orava. Entiseen aikaan, kun näätiä oli enemmän ja niiden nahat paremmassa hinnassa, kuljettivat hiihtomiehet aina verkkoa kerallaan metsästysretkillään. Näätä pakenee mielellään louheen tai lumenalaisiin ryteikköihin, koirien sitä ahdistellessa. Sellainen paikka piiritettiin tuota pikaa verkolla, joka pystytettiin lumeen pistettyjen keppien varalle seisomaan. Suksensauvalla tai pitkällä vavalla sohrattiin eläin ulos piilopaikastaan, takertui verkkoon ja tapettiin.

Tunnetuilla Wornas-veljeksillä esim. on aina näädänverkko pussissa, kun he kiertelevät saloja eräretkillään. Takavuosina onnistui se pyynti heille joskus erittäin hyvin. Saivat toisinaan toistakymmentä näätää talvessa.

Itä-Karjalan salomailla löytyy monta eläinmuotoa, joita ei tavata samalla leveysasteella muualla Suomessa. Niinpä esim. peura ja sen pahin vihollinen ahma.

Korpiselän, Ilomantsin ja Suojärven suurilla rämeillä ja jäkäläkankailla asuu kesät talvet peuroja. Poastarven saloa Korpiselässa ja Shemeikan saloa Suistamon, Suojärven ja Korpiselän kulmauksessa mainittiin ennen hyvinä peuramaina. Wanhat metsämiehet kertovat, että Poastarven jäällä toisin ajoin nähtiin satoja peuroja yhdessä karjassa.

Sydäntalven aikana tulee peuroja Laatokan rantamaille, Impilahden ja Sortavalan saaristoon. Meren saarissa ja niemissä on silloin vähemmän lunta ja kalliot kasvavat siellä runsaasti peuransammalta. Walamon saarella löytyy kesät talvet peuroja. Ne ovat sinne jääneet talvella ja vähitellen tulleet puolikesyiksi, kun niitä ei ole hätyytetty.

Peura on tavattoman arka eläin. Ottaa vainun ihmisestä jo kilometrin parin päästä, jos sitä tuulen päältä lähestyy. Se ei kammoa heikkoa jäätä laisinkaan, enempää kuin kylmää avovettäkään. Jääriitteessä saattaa se rypeä tuntikausia väsymättä, hukkumatta. Jää-iljangolle ei peura mene kuin viimeisessä hädässä, sillä siellä sen surma pian saavuttaa.

Impilahden Huunukanniemellä tappoivat nuottamiehet kerran noin 30 vuotta sitten koko suuren peurakarjan, kuudettakymmentä päätä. Peurat ahdistettiin liukkaalle jäälle ja nuijittiin jäätuurilla ja uusilla aseilla kuoliaiksi.

Vanhat miehet Korpiselässä kertovat, että heidän lapsuutensa aikana tapettiin kesäpeuroja metsään viritetyllä jousipyydyksellä. Peurapolulle taivutettiin nuori, sitkeä näre luokille ja sen varaan asetettiin keihäs. Luokkiin varustettiin erityinen liipasinlaitos ja siihen kiinnitettiin nuora poikkipuolin polkua. Kun peura kosketti nuoraan, niin laukesi jousi ja potkasi surmaavan keihään eläimen ruumiiseen.

Talvella kuljettivat "pedramiehet" "ahkivota" kerallaan. Ahkivo on epäilemättä lappalaisahkion jäännös. Muoto sillä on ihan sellainen. Emäpuu on parin tuuman paksuinen, lylyhongasta tehty Peräpuoli on avonainen, laidat liisteistä. Ahkivota liikutellaan tavallisesti kahden miehen. Toinen suksimies vetää sitä perässään, toinen työntää sauvalla.

Ahkivolla toivat metsämiehet saaliinsa salolta. Mutta sitä saattoi käyttää muihinkin tarkoituksiin. Sillä vedettiin talvella nauriita kotiin nauriskuopasta, silloin kuin halme sattui loitompana olemaan. Suojärven ja Korpiselän salokylissä näkee vieläkin ahkivota täytettävän.

Karhu on Itä-Karjalan salojen komein asukas. Rakkaalla lapsella on monta nimeä. "Kondii", "otsho" ja "mesikämmen" ovat tavallisia Karjalassa käytettyjä karhun lempinimiä.

Synkkä, suoperäinen kuusikorpi on kontion, metsänkuninkaan, mieluisin olopaikka. "Närerigiessä" maustelee se muurahaisten kekoja, syöpi hilloja suolta. Täällä kaataa se myös talonpojan lehmän, joka, harhateille jouduttuaan, on tälle vaaralliselle alalle eksynyt.

Karhu on Salmin kihlakunnan salokyläläisten vaarallisin vihollinen. Ihmistä se ei hätyytä vaikka sattuisikin kesäiseen aikaan salolla vastaan tulemaan. Ainakin tapahtuu tämä ani harvoilla poikkeuksilla ja on se silloin emäkarhu, joka pelkää poikasilleen pahaa tehtävän.

Mutta hevosia, lehmiä, vasikoita ja lampaita tappavat karhut paljon Karjalan takamailla. Ei kulu täällä sitä kesää jona ei karhun tuhotöitä mainittaisi. Toisinaan käypi peto niin rohkeaksi, että kaataa lehmän ihan talon läheisyydessä tai hajoittaa lammasvajan aivan kartanon nurkassa. Ihmisen lähestyessä pakenee se kuitenkin aina metsään.

Kesällä ammutaan karhua joskus haaskalta, kun se on lehmän tai hevosen kaatanut. Lähelle raatoa rakennetaan puuhun lava. Kaksi miestä lähtee tappopaikalle. Tämän täytyy tapahtua ennen päivän laskua, sillä karhu tulee usein jo illan suussa aterialleen. Toinen miehistä nousee laivalle ja asettuu mesikämmentä väijymään. Mutta

toinen tekee suuren kierroksen koko paikan, ympäri ja astuu sitten kotiin samoja jälkiä kuin on tullutkin.

Kun karhu lähestyy haaskaa, ottaa se kohta vainun viimeksi mainitun miehen jäljistä, seuraa niitä mutta rauhoittuu, kun huomaa, että ne johtavat poispäin. On näet yhtä tarkka vainulleen kuin koirakin; osaa kyllä eroittaa vereksimmät jäljet vanhemmista eikä häivy takajäljille kulkemaan.

Puussa istujan pyssymiehen täytyy noudattaa suurinta varovaisuutta, ett'ei säikytä karhua pois. Ei saa rykiä, ei liikkua, ei polttaa tupakkaa. Waatteetkin pitää olla sellaiset, jotka kauemman aikaa ovat olleet aitassa, käyttämättä.

Warovasti ja hiljaa lähestyy nyt karhu haaskaa, toisinaan niin hiljaa, ett'ei kuulu pienintäkään ritskettä.

Jos kaikki hyvin onnistuu, niin saavi peto surmansa lavalla istujan luodista. "Buljkka bokkah työnnetäh, i siih tilah töllöy." (Luoti kylkeen työnnetään; siihen paikkaan kuolee.)

"Äijä on sen pyvvön yrittäjii, harvazelleh ugodjii." (Monta on sen pyynnin yrittäjää; Harvoin onnistuu.)

Syyskesästä käypi karhu halukkaasti kaurahalmeella. Siellä se pehnaa ja tallaa paljon enemmän kuin minkä jaksaa suuhunsa syödä. Wielä myöhässyksylläkin, kun kaurat jo ovat närtteellä, käypi se tätä mieliruokaansa herkuttelemassa, purkaa närtteet ja syöpi kaurat onnekseen.

Ensimmäisillä lumilla, tai tavallisesti vähän ennenkin, alkaa metsänkuningas hakea talvimajaa itselleen. Toisinaan samoilee se

peninkulmamääriä, ennenkuin asettuu. Kun karhu viimmein löytää sopivan salonkulman lepopaikakseen, alkaa se levottomasti liikkua puoleen ja toiseen, poikkeaa oikeaan ja vasempaan, astuu takaisin vanhoja jälkiään. Levottomuuttaan osoittaa se silläkin, että katkoo pienien närevesojen latvuksia, kynsii puita tai taittaa niiden oksia. Nousee toisinaan puuhunkin, arvattavasti tiedustelemaan maan luontoa, seudun turvallisuutta.

Emäkarhu kaivaa useimmiten pesänsä maan alle. Tämän "moapesänsä" tekee karhu mieluimmin sellaiseen paikkaan, missä maanpinta on vähän kumpareella, ett'ei vettä pääse valumaan pesään, jos sattuisi suvi-ilmat tulemaan. Pesän pohjalle kokoo kontio kuusenoksia tai pehmeitä sammalia. Pesän suun tukkii se usein sammaltukolla, jättäen siihen vaan sen verran reikää, että henki parahiksi pääsee kulkemaan.

Wanhat uroskarhut makaavat talviuntaan tavallisesti "korjulla." Laittavat vaan pehmeän pahnan itselleen jonkun kuusen juurelle ja asettuvat sinne levolle. Kuusen tuuheat alaoksat suojelevat eläintä liiasta lumesta ja vähitellen syntyy sen päälle holvintapainen lumikatos, joka sitä kokonaan peittää. Joskus tekee karhu korjunsa aivan suojattomaankin paikkaan, muurahaiskeon kylkeen. Puistelee lumen päältään, kun sitä sattuu liiaksi pursuamaan.

Kahta täysikasvuista karhua ei koskaan tapaa samalla makuuksella. Emä synnyttää tammikuun lopussa tai helmikuussa poikansa. Ei ole poikasten suinkaan vilu emän tuuhean turkin turvissa ja maapesä on itsessäänkin hyvin lämmin. Poikaset seuraavat kaksi vuotta emäänsä, sitten eroavat.

Karhun kiertäminen tapahtuu seuraavalla tavalla. Ensimmäisillä lumilla, syksyllä, kun metsämies tapaa karhunjäljet, alkaa hän niitä

seurata. Karhu on viisas eläin, älyää kyllä, että jäljet lumessa osoittavat sen tietä ja koettaa niitä peittää. Toisinaan, kun se tapaa metsäpuron matkallaan, kulkee se sen yli, mutta palaa kotvan ajan kuluttua takaisin entisiä jälkiään, astuu pitkät taipaleet juoksevan puron uomaa pitkin. Tottumatoin kiertäjä hämmästyy, kun kontion jäljet näin äkkiä häviävät aivan käsistä.

Kiertäjä seuraa karhun jälkiä, kunnes ne rupeavat "polviloi tegemäh." Tarkasti tutkii hän puut tiellään, onko niistä oksia katkottu, tuntuuko niissä kontion kynnenjälkiä. Kuten jo sanottiin, osoittavat nämä merkit, että karhu on katsonut korvenkulman sopivaksi ja alkanut siellä hakea talvista leposijaa itselleen.

Nyt ei kiertäjä enää astu eteenpäin, poistuu päinvastoin kappaleen matkaa taaksepäin ja alkaa kiertää koko korvenkolkan ympäri.

Piirinsä eli "kierroksensa" tekee hän tarpeeksi laajan, ett'ei karhu vaan saisi vihiä hänen toimistaan. Ell'ei hän näin astuessaan tapaa karhunjälkiä, tietää hän, että otus on kierroksessa.

Päivän tai parin perästä palaa hän takaisin kierrostaan tarkastamaan. Ell'ei nytkään näy karhunjälkiä, "katkaisee" hän kierroksestaan jonkun sopivan reunusosan. Jälkiä kun ei näy, hylkää hän tämän laidan, katkaisee taas jonkun päivän kuluttua toisen kolkan j.n.e. Tottunut kiertäjä saapi täten karhunpesän määrätyksi "pellon suuruol tilal."

Nyt jätetään karhu rauhaan monen kuukauden ajaksi. Kiertäjä vaan tarkasti merkitsee kierroksensa, että hän sen tuntee: painaa mieleensä sen tai sen kallion, katkoo mistä haivun, mistä kaarnan keikkaa. Sydäntalvella aletaan koirien kera mesikämmenen pesää etsiä kierroksesta. Koirat nuuskivat joka ryteikön, hiihtäjä sytii ja tunnustelee suksensauvallaan jokaista epäiltävää lumitöyryä.

Korjupesän huomaa helposti siitä, että lumi osaksi on sulanut sen kuusen alaoksilta, jonka juurella kontio makaa. Maapesää sitä vastoin on vaikeampi löytää.

Jos koirat ovat löytäneet karhun, niin kuuluu se kohta niiden haukunnasta. Eivät hauku tyynesti ja kimakasti kuin lintua tai oravaa, vaan ärhäkästi kuin ihmistä.

Toisinaan ei tahdo karhu nousta pesästään, semminkin, jos on "poikaniekka" emä. Eräitse ryntää se ylös sellaisella vauhdilla, että lumi pölynä tupruaa, eritenkin jos sattuu korjulla makaamaan.

Nykyajan täydellisillä ampumaneuvoilla varustetulle herrasmetsästäjälle on karhunjahti jotenkin vaaratoin huvi. Pikemmin menee kontio pakoon kuin yltyy päälle täyttämään. Ja kun metsänkuningas sitten makaa verisenä, hengetönnä hangella pesänsä edustalla, niin sääliksi käy sitä katsellessa. Siinä sitä ihminen on riistänyt hengen luontokappaleelta, saadakseen kerskata urostyöstään, joka nyt näin totta puhuen ei olekaan niin suuri urostyö.

Toisin on salolais-talonpojan laita. Hänen toimeentulolleen on karhu suuri vihollinen, hänen taloudessaan on tapetun karhun hinta tuntuva rahallinen etu. Ja mitä tulee jahti-intoon, niin kyllä se on talonpojassa karhunjahdilla yhtä suuri kuin herrasmiehessäkin.

Muistuu tässä mieleeni Rodioin Washa Salmin pitäjän Orusjärvestä. Kertoi eräästä karhuntapostaan, jolloin hän suksilla oli ajanut haavoitettua kontiota takaa tiheään rikeikköön. Karhu siellä "torevui" [kävi äkäseksi], ei enää ottanut paetakseen.

Eikö pelottanut mennä epävarmalla piilukko-pyssyllä kontion kimppuun, kysyin Washalta?

"Äijä vähä varain, dai enämbi himotti", kuului vastaus. ["Wähän pelkäsin, mutta enemmän himotti."]

Wanhan ajan metsämiehet tappoivat karhua keihäällä. Se se vasta oli paininlyöntiä. Eikä ollut juuri yhden miehen menemistäkään keihäällä kontiota pistämään. Karhu on näet norja ja erittäin vikkelä eläin, vaikka sitä tavallisesti kömpelöksi kuvataan. Lyöpi tuota pikaa keihään miehen käsistä. Rohkeutta sitä kysytään nytkin vielä salolaismetsästäjiltä, kun he huonoilla piilukko-pyssyillään menevät metsän kuningasta talviunestaan herättämään.

On siinä taijatkin usein apuna; vanhoilla ukoilla semminkin. Heillä on ne ovat konstinsa. "Moakondiin" [myyrä (talpa europaea)] käpälää väitetään hyväksi suojeluskeinoksi. Kellä on se taskussa, niin sitä miestä ei syö karhu.

Juohtuu mieleeni eräs tarina, jonka kuulin Suojärvellä. Oltiin menossa karhunpesälle. Kiertäjä joka oli niitä vanhan kansan miehiä luki loitsunsa Tapiolle ja Mielikille, lupasi heille kultia kypärin, hopeita huovallisen, jos pyynti onnistuisi. Kun oli karhu tapettu, otti mies lyijyluodin ja vuoti siitä veitsellään kirkkaita sirpaleita hangelle.

Kuinkas nyt, kysyttiin: "luvasit kultia, hopeita, annatkin vaan lyijyä."

"A ei hyö siit tiietä", vastasi mies.

Sallimuksessa se on karhulykkykin, arvelevat metsämiehet. Kontio muuten kuuluu tietävänkin, konsa sille tuhopäivä tulee. "Moahaldii" näet ruokkii lemmikkiään hangen alla talvisessa pesässä. "Joga

yödy tuobi mesijuoman. A jälgimäi [= viimein] verijuoman edeh työndeä. Siid tiedeäb kondii, jotto huondeksel [= aamulla] töllöy."

Karhua kiertäessä syntyy usein ikäviä rettelöitä. Toisinaan yhtyy useampia miehiä eri haaroilta saman kontion jäljille. Asia sovitaan silloin tavallisesti niin, että jokainen heistä pääsee "osniekakse" otukseen.

Kylässä on väkeä jos jonkinlaista. On sellaistakin, joka "porottaa" karhun pois Valmiista kierroksesta, kiertää sen uudestaan toiseen paikkaan ja sanoo omakseen. Sentähden ovatkin karhumiehet hyvin salaperäisiä kierroksiensa suhteen.

Myöhemmin talvella tulee kierros kuitenkin ilmi. Ei ole metsämies malttanut olla suihkaamatta salaisuuttaan hyvän ystävän korvaan. Tämä kertoo uutisen kolmannelle, eikä aikaakaan, niin "tiietäh kai miero, jotto on sie Iivanal kondie kierrokses netshie suon bokas" [tuolla suon laidassa]. — "Hoastoa ei sais, a ei nji kui vois hoastamattai olla, ylen äijäl himottaa." Sellainen se on karjalaisen luonne.

Wanhan ajan ukoilla oli karhuntappo-retkillaan monta menoa. Kun kontio oli kaadettu, tehtiin kohta tuli metsään. Salmissa ainakin oli tapa sellainen, että joka vaan ennen "tulen loaittuo" saapui tappopaikalle, hän pääsi osniekaksi, vaikk'ei olisi pyssyään lauaissutkaan.

Karhunpeijaisista et enää ole muita menoja jälellä kuin se, että tapettu karhu aina tuodaan tupaan. Sinne kokoontuu koko kylän rahvas "bessodaa" eli tanssi-iltaa viettämään. Tällaisissa tilaisuuksissa täytyy pitää kylän tyttöjä silmällä ett'eivät pääse "kynttä

kishkomah" karhulta. Karhunkynnet tuottavat näet naimaonnea ja ovat siitä syystä hyvin haluttua tavaraa neitosille.

* * * * *

Raja-Karjalan suurin metsämies oli aikanaan Ignoi Wornanen Tolvajärven

kylästä Korpiselän pitäjää. Hän kuoli v. 1880 60 vuoden ijässä. Ignoi Wornanen oli ottanut petoeläinten metsästyksen oikein päätehtäväkseen.

Talvet umpeen hiihteli hän saloja ja tuskin oli sitä korvenkolkkaa Wiipurin läänissä, jota hän ei olisi tuntenut.

Joka vuosi, sydäntalvena, lähti Ignoi Wornanen pitemmille hiihtomatkoille, milloin Wiipurin läänin eteläosiin, milloin Savoon, joskus Hämeesen, vieläpä, Turun puolelle asti. Näin oli hän hiihtänyt

42 talvea peräkkäin ja vielä vuotta ennen kuolemaansa kävi hän poikiensa seurassa ilveksen ajossa Wiipurin puolella ja viipyi tällä eräretkellään pari kuukautta.

Ignoi Wornanen oli eläissään ollut yli 70 karhun tapossa. Susia oli hän tappanut jonkun kymmenkunnan, ilveksiä noin 400. Parhaan hiihtoretkensä teki Ignoi v. 1881, jolloin hän poikiensa seurassa Warsinais-Suomessa kahteen kuukauteen tappoi 22 ilvestä. Wornaset olivat Suomen senaatin kehoituksesta sinä talvena lähteneet näille maille susia ajamaan. Mainitut pedot olivat näet käyneet niin rohkeiksi, että rupesivat lapsia syömään.

Ignoi Wornanen oli pitkä, harteva ja kaunis mies. Oikein hiihtomiehen perikuva. Luonteeltaan oli hän hilpeä ja vaatimatoin. Harvoin haastoi hän metsastysseikkailuistaan; joskus tuttavassa

seurassa, eikä koskaan kerskaten. Ja kuitenkin oli hän eläissään monta kovaa kokenut, usein ollut hengenvaarassa.

Ukko Ignoin pojat: Petri, Jyrki ja Iivana ovat perineet isänsä metsästäjä-innon. Jyrki Wornanen on epäilemättä paras nyt elävistä metsämiehistä Itä-Karjalassa. Kahdeksantoista vuotta on hän jo pitänyt petoeläinten jahtia elinkeinonaan, semminkin ilvesjahtia. Lienee tappanut jo noin 150 ilvestä ja karhuja joukon toistakymmentä.

Toisin talvin ovat veljekset hiihtäneet yhdessä, toisin talvin erikseen. Kelpaa niitä hiihtäjiä katsella. Kookkaita, salskeita miehiä, norjia ja kestäviä. On kuin leikintekoa vaan pyyhkäistä peninkulmamääriä ilveksen jälessä salolla.

Wornasten niinkuin yleiseen Itä-Karjalan metsämiesten jahtitapa on petoeläimen väsyttäminen. Ilvesjahdilla on tavallisesti kolme miestä yhdessä seurassa. Aamusta iltaan ovat metsämiehet liikkeellä, hakien joka salonkolkan, missä vaan luulevat Ilveksien asuvan. Kun sitten sattuu verekset jäljet löytymään, niin alkavat miehet ja koirat niitä seurata.

Kaksi hiihtäjistä kulkee ajomiehinä etupäässä, tukeva suksensauva vaan aseena kädessä. Kolmatta miestä sanotaan "voattei'en kokoojaksi"; tavallisesti joku vanhanpuoleinen mies tai keskenkasvuinen poika. Hän kantaa pyssyä ja kerää vaatteet, joita ajomiehet riisuvat päältään.

Tavallisesti riisuvat ajomiehet jo kohta alussa sarkahousut päältään, niin että ainoastaan lyhyet, liinaiset alushousut eli "koadiet" jäävät jalkojen suojaksi. Jo huomaa ilves itseään ahdistettavan ja kiiruhtaa vauhtiaan. Samassa määrässä kiihtyy vauhti ajomiehilläkin.

Kotvan aikaa kestää tätä kilpailua, kunnes miehet uudestaan alkavat vähentää vaatteita päältään. Takki riisutaan pois ja viskataan hangelle, samoin liivitkin. Paitahihasillaan sitä mies nyt ponnistaa eteenpäin, ponnistaa voimansa takaa. Kimakasti kaikuu koirien haukunta korvessa; henkensä kaupalla nelistää ilves, hakien vaarat ja tiheimmät rikeiköt. Sellaiset paikat ne tietysti viivyttävät ajomiehiä.

Wiimein alkaa otus väsyä, syvässä lumessa. Nuori ilves tavallisesti silloin turvautuu puuhun, tai tungeksen vuorenlouheen, jonne eivät koirat pääse sitä ahdistamaan. Wanha ilves ei mielellään nouse puuhun. Kun hiihtomies sen viimein saavuttaa, on eläin jo niin väsynyt, ett'ei enää jaksa häntä vastaan hypätä. Irvistää vaan ja odottaa surmaavaa iskua suksensauvasta.

Jos ilves on noussut puuhun, niin odottavat ajo miehet ja koirat puun alla, kunnes "voattei'en kokooja" ennättää perille ja tuopi pyssyn. Täytyy varoa, ett'eivät koirat pääse ilvekseen käsiksi, kun se henkitoreissaan makaa hangella, sillä terävillä kynsillään viiltää se pian vatsan auki koiralta, joka sitä varomattomasti lähestyy

Hukan ajo tapahtuu samaan tapaan. Suurella salolla, missä ei ole teitä, on hukka hukassa, jos hiihtomiehet vaan pääsevät sen jäljille. Korpiselässä sattui eräänä talvena noin kymmenisen vuotta sitten verekset hukan jäljet löytymään lähellä käräjätaloa, missä juuri istuttiin käräjiä. Ei muuta kuin joka mies suksen selkään ja ala jälkiä noudatella. Eikä ennättänyt aamurupeama umpeen kulua, ennenkuin peto virni kylmällä käräjätalon pihalla. Hukka on hyvin herkkä rampautumaan, jos saapi iskun suksensauvasta ristiselkäänsä. * * * * *

Koirat, joita Itä-Karjalassa käytetään ilveksen ajossa ja karhunjahdissa, ovat tuota tavallista lappalaiskoiran rotua. Pieniä, pystykorvia, teräväkuonoja, käppyrähäntiä, turkki tuuhea, karva karhea. Wiisaita ja vikkeliä kaikissa liikkeissään, rohkeita ja terhakoita. Isännilleen ovat ne erinomaisen uskollisia ja monta kertaa on koira pelastanut miehen karhun hampaista.

Kumma kyllä, sillä huonosti niitä kohdellaan. Pirttiin saamat koirat harvoin tulla. "Tshib ullos, hännän kerallinje" [Sipi ulos, hännän kerallinen], tiuskaistaan jo uksensuussa vastaan. Salokyläläiset harvoin antavat ruokaa koirilleen, toiset eivät koskaan. Nämä saavat sentähden hakea einettä itselleen, mistä löytävät. Kesällä sitä kyllä löytyy jäniksiä ja minkä mitäkin. Talvella on toimeentulo vaikeampi ja hyvin laihoja ja surkean näköisiä ovat silloin koirat.

Jos saadaan karhu tapetuksi, niin silloin on koirilla viikkoset kestit. Eipähän satu joka kylän pystykorville sitä onnea. Kreikanuskoisessa Raja-Karjalassa eivät ihmiset syö karhunlihaa. "Roihe riähky moises ruvvas" [Tulee synti sellaisesta ruuasta] sanoo rajalainen Ammuttu orava heitetään niinikään koirille; nahka vaan nyljetään. Auman alta kaivaa koira aina silloin tällöin jonkun hiiren itselleen. Lykyn varassa ovat nekin makupalat.

Kuivat on kostit koiraparoilla. Ja nälissään syövät ne mitä vaan eteen sattuu. Olen usein nähnyt koirien syömän kauroja, vieläpä hevosen apettakin. Hevosen valjaita ei pidä pihalle jättää SaloKarjalan kylässä. "Talukkoa perttih, mäne tijjä koirat syvväh" [Tuokaa pirttiin, mene tiedä koirat syömät], varoittaa isäntä illalla. Ja niin on joskus käynytkin, jos nahkaremelit ovat olleet uusia ja hyvässä rasvassa. Ei ole suksiakaan takaamista. Onhan niissäkin nahkaiset varpaalliset ja kannantakaiset. Parasta on nostaa nekin pirttiin.

Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.