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Enregistrement W2034817087 · doi:10.1117/12.804929

Target penetration of laser-based 3D imaging systems

2008· article· en· W2034817087 sur OpenAlexfundno aff
Geraldine S. Cheok, Kamel Saidi, Marek Franaszek

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNational Institute of Standards and Technology
Mots-clésComputer scienceLaserPenetration depthPlanarPenetration (warfare)OpticsRangingComputer visionCoordinate systemArtificial intelligenceComputer graphics (images)EngineeringPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ASTM E57.02 Test Methods Subcommittee is developing a test method to evaluate the ranging performance of a 3D imaging system. The test method will involve either measuring the distance between two targets or between an instrument and a target. The first option is necessary because some instruments cannot be centered over a point and will require registration of the instrument coordinate frame into the target coordinate frame. The disadvantage of this option is that registration will introduce an additional error into the measurements. The advantage of this option is that this type of measurement, relative measurement, is what is typically used in field applications. A potential target geometry suggested for the test method is a planar target. The ideal target material would be diffuse, have uniform reflectivity for wavelengths between 500 nm to 1600 nm (wavelengths of most commercially-available 3D imaging systems), and have minimal or no penetration of the laser into the material. A possible candidate material for the target is Spectralon1. However, several users have found that there is some penetration into the Spectralon by a laser and this is confirmed by the material manufacturer. The effect of this penetration on the range measurement is unknown. This paper will present an attempt to quantify the laser penetration depth into the Spectralon material for four 3D imaging systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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