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Enregistrement W2092186669 · doi:10.1117/12.649016

Comparison of linear and non-linear calibration methods for phase-shifting surface-geometry measurement

2005· article· en· W2092186669 sur OpenAlexaff
Peirong Jia, Jonathan Kofman, Chad English, Adam Deslauriers

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensNeptec Design Group (Canada)University of WaterlooUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationPhase (matter)GeometrySurface (topology)MathematicsRange (aeronautics)Projection (relational algebra)Linear least squaresLinear equationDistribution (mathematics)Linear phaseLeast-squares function approximationSystem of measurementMathematical analysisAlgorithmLinear modelPhysicsStatisticsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In fringe-projection surface-geometry measurement, phase unwrapping techniques produce a continuous phase distribution that contains the height information of the 3-D object surface. To convert the phase distribution to the height of the 3-D object surface, a phase-height conversion algorithm is needed, essentially determined in the system calibration which depends on the system geometry. Both linear and non-linear approaches have been used to determine the mapping relationship between the phase distribution and the height of the object; however, often the latter has involved complex derivations. In this paper, the mapping relationship between the phase and the height of the object surface is formulated using linear mapping, and using non-linear equations developed through simplified geometrical derivation. A comparison is made between the two approaches. For both methods the system calibration is carried out using a least-squares approach and the accuracy of the calibration is determined both by simulation and experiment. The accuracy of measurement using linear calibration data was generally higher than using non-linear calibration data in most of the range of measurement depth.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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