Generic design methodology for the development of three-dimensional structured-light sensory systems for measuring complex objects
Notice bibliographique
Résumé
Structured-light (SL) techniques are emerging as popular noncontact approaches for obtaining three-dimensional (3-D) measurements of complex objects for real-time applications in manufacturing, bioengineering, and robotics. The performance of SL systems is determined by the emitting (i.e., projector) and capturing (i.e., camera) hardware components and the triangulation configuration between them and an object of interest. A generic design methodology is presented to determine optimal triangulation configurations for SL systems. These optimal configurations are determined with respect to a set of performance metrics: (1) minimizing the 3-D reconstruction errors, (2) maximizing the pixel-to-pixel correspondence between the projector and camera, and (3) maximizing the dispersion of the measured 3-D points within a measurement volume, while satisfying design constraints based on hardware and user-defined specifications. The proposed methodology utilizes a 3-D geometric triangulation model based on ray-tracing geometry and pin-hole models for the projector and camera. Using the methodology, a set of optimal system configurations can be determined for a given set of hardware components. The design methodology was applied to a real-time SL system for surface profiling of complex objects. Experiments were conducted with an optimal sensor configuration and its performance verified with respect to a nonoptimal hardware configuration.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».