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Enregistrement W1986319512 · doi:10.1117/12.2023328

LWIR polarization sensing: investigation of liquids and solids with MoDDIFS

2013· article· en· W1986319512 sur OpenAlexaff
Gilles Fortin, Jean‐Marc Thériault, Paul Lacasse

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadianceHyperspectral imagingOpticsMaterials sciencePolarization (electrochemistry)SpectrometerFourier transform infrared spectroscopyInfraredFourier transformStokes parametersOptoelectronicsRemote sensingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MoDDIFS (Multi-option Differential Detection and Imaging Fourier Spectrometer) is a DRDC Valcartier technology built around a differential Fourier Transform Infrared (FTIR) spectrometer optimized for optical subtraction in the long wave infrared (LWIR). MoDDIFS is a dual use hyperspectral prototype offering two fore-optics configurations: "long range", specialized for the detection of small quantities of gaseous substances, and "polarization", built to investigate liquids and powders spills. We report and present a preliminary analysis of a series of measurement tests made with the polarization configuration. The tests were performed under indoor and outdoor environments. Different liquid and solid substances were deposited on different types of surfaces. Many liquid targets and some solid materials produce a noticeable linearly-polarized signal, with a more or less characteristic spectral modulation. For the liquids, the behavior of the observed radiance spectrum seems more predictable when the liquid is thick, or when it is deposited at any thickness on non-absorbing and weakly-reflective substrates. The behavior of the radiance spectrum observed becomes more complex when a thin layer of the liquid is deposited on a smooth and strongly-reflective substrate, or on an absorbing substrate. The parameter chosen to analyze the relative amount of polarization is the degree of linear polarization. When its value is noticeable, the polarized hyperspectral radiance measurements bring additional information on both targets and the backgrounds, as compared to standard unpolarized hyperspectral measurements. The tests performed can then help assess the materials for which the detection and the identification will be improved with polarized measurements.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,179 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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