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Enregistrement W2079801539 · doi:10.1117/12.525768

Smart laser profiler

2004· article· de· W2079801539 sur OpenAlexaff
F. Martin, John P. Laurent

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2004
Typearticle
Languede
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Roughness and Optical Measurements
Établissements canadiensInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceModular designProjectorComputer hardwareDigital signal processingSoftwareLaserElectronicsEmbedded systemKey (lock)Electrical engineeringArtificial intelligenceOpticsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to meet the needs of many diverse industrial 3D inspection tasks, INO has developed a new concept for the design of a smart and modular 3D laser profiler. This stand-alone sensor which we call Smart Laser Profiler (SLP) is composed of a laser line projector, collection optics, a high frame rate camera and a digital signal processor (DSP). The on-board DSP is the key to this technology. The SLP sensor has been designed to be both compact and rugged and it is enclosed in a water resistant NEMA 4 class housing that is easy to install on a production line. The Smart Laser Profiler has several preprogrammed functions on the DSP that implement basic shape analysis algorithms like volume measurement and shape conformance. For more complex shape analysis, the sensor can transfer the raw 3D profiles to a PC through a high-speed communication link. The present article will describe both the unique hardware, electronics and optical architecture of the sensor and the software tools that were developed.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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