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Enregistrement W2049877863 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.685.405

Automatic Inspection System for Surface Defect of Precision Steel Ball

2014· article· en· W2049877863 sur OpenAlexaff
Yi Ji Chen, Jhy-Cherng Tsai, Ya-Chen Hsu

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Vision Systems and Defect Detection
Établissements canadiensMD Precision (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBall (mathematics)Robustness (evolution)System of measurementEngineeringComputer scienceMechanical engineeringStructural engineeringMathematicsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precision steel ball is one of the most critical components for rolling transmission. As precision ball affects the performance of precision transmission system, fully inspection of these balls is an urgent need for the industry. This paper is to develop a real-time inspection system for surface defects of precision steel ball with fast and robust method and mechanism. The developed system consists of an optical measurement module as well as a mechanism module for full surface inspecting of the steel ball. The minimum defect and area can be detected by the developed system are 0.1mm and 0.01 mm2 respectively. The developed system has been testified against the designed specifications at speed higher than 3pc/sec and less than 0.5% missing rate. It verified the resolution, accuracy and robustness of the developed system which is capable for final defect inspection of steel balls for grade 100 bearing.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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