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Enregistrement W2081428964 · doi:10.1784/insi.47.4.216.63149

Low-coherence interferometry – an advanced technique for optical metrology in industry

2005· article· en· W2081428964 sur OpenAlexaff
M. Dufour, Guy Lamouche, Vincent Detalle, Bruno Gauthier, P Sammut

Notice bibliographique

RevueInsight - Non-Destructive Testing and Condition Monitoring · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferometryMetrologyMaterials scienceOpticsWhite light interferometryLaserSurface metrologyRepeatabilityCoatingCoherence (philosophical gambling strategy)Composite materialSurface finishProfilometer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-coherence interferometry (LCI) is an optical technique that may be used for industrial surface metrology with accuracy in the micron range. An instrument made with optical fibres is rugged enough to be used in industrial environments and the fibre-linked optical probe may be miniaturised for accessing tight locations. Among industrial applications developed at IMI, several cases for which LCI has been particularly useful, such as an elongational rheometer (RME), characterisation of wear damages on coating and laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS), will be presented. The RME is an instrument in which a polymer sample is stretched in a controlled temperature furnace at up to 350°C. LCI has been used for monitoring the thickness of the samples. Wear damage is quantified by the volume loss after a wear test. It requires a high depth resolution (axis perpendicular to the surface) but a relatively coarse transverse resolution. The LIBS is a technique that has been used for analysing the chemical composition of materials as a function of depth. LCI has been integrated to a LIBS instrument for measuring accurately the crater depth between each laser shot.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations45
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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