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Enregistrement W1976668991 · doi:10.1080/00218460490509363

CRITERIA FOR EVALUATING THE ACCURACY OF SURFACE TENSION VALUES FROM DIGITAL VISION SYSTEMS

2004· article· en· W1976668991 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Adhesion · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface tensionRotational symmetryDrop (telecommunication)Sessile drop techniqueSpinning drop methodPixelMagnificationOpticsPerturbation (astronomy)Digital imageContact angleImage processingMaterials scienceComputer scienceMathematicsComputer visionGeometryPhysicsImage (mathematics)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental techniques for measuring surface tension using the shape of either axisymmetric sessile or pendant drops have existed for many years. Recent developments in digital image acquisition and processing have permitted the computerization of the process, by which the coordinates of the drop’s edge profile are obtained. Algorithms like the axisymmetric drop shape analysis–profile (ADSA–P) program use the edge profile coordinates to estimate quantities such as the surface tension, drop volume, and contact angle. The precision of these estimated quantities depends on various effects that influence the accuracy by which the edge profile coordinates are acquired. We have modeled this uncertainty in coordinate information as a perturbation effect and related the size of the perturbation to the surface tension accuracy. Two analogous relations were used to set regions of surface tension accuracy, e.g., or as functions of the magnification of the drop, CCD camera array size, pixel size, drop shape, and drop edge precision. An algorithm for the design of various vision systems based on these criteria will be discussed and illustrated.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle