Improved Imaging and Image Analysis System for Application to Measurement of Small Ice Crystals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate knowledge of ice particle size and shape distribution is required for understanding of atmospheric microphysical processes. While larger ice particles are easily measured with a variety of sensors, the measurement of small ice particles with sizes down to a few micrometers remains challenging. Here the authors report the development of a system that measures the size and shape of small ice particles using a novel combination of high-resolution imaging and high-speed automated image classification. The optical system has a pixel resolution of 0.2 μm and a resolving power of approximately 1 μm. This imaging instrument is integrated into a cryogenic flow tube that allows precise control of experimental conditions. This study also describes an automated method for the high-speed analysis of high-resolution particle images. Each particle is located in the image using a Sobel edge detector, the border is vectorized, and a polygon representing the border is found. The vertices of this polygon are expressed in complex coordinates, and an analytic implementation of Fourier shape descriptors is used for piecewise integration along the edges of the polygon. The authors demonstrate the capabilities of this system in a study of the early-stage growth of ice particles, which are grown for approximately 1 min at fixed temperature and saturated water vapor concentrations in the cryogenic flowtube. Ice particle shapes and size distributions are reported and compared with habit diagrams found in the literature. The capability of the shape recognition system is verified by comparison with manual classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».