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Enregistrement W2012574291 · doi:10.2351/1.3567955

Automatic real-time guidance of laser machining with inline coherent imaging

2011· article· en· W2012574291 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

RevueJournal of Laser Applications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiningCoherence (philosophical gambling strategy)Materials scienceOptical coherence tomographyImage processingOpticsComputer scienceElectrical discharge machiningLaserComputer visionPhysicsImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical coherence imaging can measure hole depth in real-time (>20 kHz) during laser drilling without being blinded by intense machining light or incoherent plasma emissions. Rapid measurement of etch rate and stochastic melt relaxation makes these images useful for process development and quality control in a variety of materials including metals, semiconductors, and dielectrics. The ability to image through the ablation crater in materials transparent to imaging light allows the guidance of blind hole cutting even with limited a priori knowledge of the sample. Significant improvement in hole depth accuracy with the application of manual feedback from this imaging has been previously demonstrated [P. J. L. Webster et al., Opt. Lett. 35, 646 (2010)]. However, the large quantity of raw data and computing overhead are obstacles for the application of coherent imaging as a truly automatic feedback mechanism. Additionally, the high performance components of coherent imaging systems designed for their traditional application in biological imaging are costly and may be unnecessary for materials processing. In this work, we present a coherent imaging system design that costs less than a fifth of comparable commercial products. We also demonstrate streamlined image processing suited for automated feedback that increases processing speed by two orders of magnitude.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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