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Enregistrement W2006030313 · doi:10.1155/2014/758679

3D Wide FOV Scanning Measurement System Based on Multiline Structured-Light Sensors

2014· article· en· W2006030313 sur OpenAlexfundno aff
He Gao, Fuqiang Zhou, Bin Peng, Yexin Wang, Haishu Tan

Notice bibliographique

RevueAdvances in Mechanical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésStructured lightOpticsCalibrationSystem of measurementStructured-light 3D scannerImage sensorProcess (computing)Computer scienceMaterials scienceComputer visionArtificial intelligencePhysicsScanner

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structured-light three-dimensional (3D) vision measurement is currently one of the most common approaches to obtain 3D surface data. However, the existing structured-light scanning measurement systems are primarily constructed on the basis of single sensor, which inevitably generates three obvious problems: limited measurement range, blind measurement area, and low scanning efficiency. To solve these problems, we developed a novel 3D wide FOV scanning measurement system which adopted two multiline structured-light sensors. Each sensor is composed of a digital CCD camera and three line-structured-light projectors. During the measurement process, the measured object is scanned by the two sensors from two different angles at a certain speed. Consequently, the measurement range is expanded and the blind measurement area is reduced. More importantly, since six light stripes are simultaneously projected on the object surface, the scanning efficiency is greatly improved. The Multiline Structured-light Sensors Scanning Measurement System (MSSS) is calibrated on site by a 2D pattern. The experimental results show that the RMS errors of the system for calibration and measurement are less than 0.092 mm and 0.168 mm, respectively, which proves that the MSSS is applicable for obtaining 3D object surface with high efficiency and accuracy.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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