A high resolution 3D laser camera for 3D object digitization
Notice bibliographique
Résumé
With the advance of linear CCD arrays and high precision galvanometer design in recent years, triangulation based 3D laser cameras have found wide applications from human contour digitization to object tracking and imaging on the International Space Station. [1] In most applications, a beam size of 1mm or larger is used to minimize the beam divergence over the entire range. With a beam diameter of 1mm, the position resolution (X, Y direction) is normally in the order of one millimeter. In the triangulation method, the distance (Z direction) information is extracted from the position of a Gaussian shape peak on a detector array. There are two major sources of error, excessive edge effects and speckle noise caused by a large spot size. Edge effects are produced when parts of the same beam spot fall on surfaces at different distances. This causes the peak shape of the imaging spot on the array to deviate from Gaussian and produces errors in the distance measurement at the edge of an object. In this paper, modeling of edge effects and speckle noise in an auto-synchronized 3D laser camera in terms of beam size, laser wavelength, optical aperture and geometrical parameters used in the triangulation arrangement are discussed. The methods to mitigate errors from edge effects and speckle noise, and the results showing high resolution in both lateral position and distance on a 3D object are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».