Inspección de piezas 3D: revisión de la literatura
Notice bibliographique
Résumé
En este artículo se presenta una revisión sobre los sistemas de inspección presentados en la literatura, entre 2000 y 2006, que emplean mediciones de rango como fuente de información para realizar el control de calidad sobre diferentes objetos o productos. Los sistemas de inspección citados se clasificaron de acuerdo a las técnicas empleadas en la etapa de adquisición. Se describen las aplicaciones específicas de inspección consideradas en los trabajos citados, así como las características más relevantes de los sistemas desarrollados. A partir de dichas características se identifican las tendencias que se presentan en tales desarrollos, como son: la búsqueda de mayor flexibilidad, basadas en el uso de modelos CAD; y el uso preferente de sistemas de triangulación activa, en especial con proyección de luz estructurada en plano de luz y franjas, en vez de los sistemas pasivos. Finalmente, se plantea el problema de la inspección de piezas deformables, el cual representa un tema abierto a considerar para el desarrollo de futuros sistemas de inspección, y se discuten los trabajos más relevantes relacionados con este tema.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».