Reflection imaging in the millimeter-wave range using a video-rate terahertz camera
Notice bibliographique
Résumé
The ability of millimeter waves (1-10 mm, or 30-300 GHz) to penetrate through dense materials, such as leather, wool, wood and gyprock, and to also transmit over long distances due to low atmospheric absorption, makes them ideal for numerous applications, such as body scanning, building inspection and seeing in degraded visual environments. Current drawbacks of millimeter wave imaging systems are they use single detector or linear arrays that require scanning or the two dimensional arrays are bulky, often consisting of rather large antenna-couple focal plane arrays (FPAs). Previous work from INO has demonstrated the capability of its compact lightweight camera, based on a 384 x 288 microbolometer pixel FPA with custom optics for active video-rate imaging at wavelengths of 118 μm (2.54 THz), 432 μm (0.69 THz), 663 μm (0.45 THz), and 750 μm (0.4 THz). Most of the work focused on transmission imaging, as a first step, but some preliminary demonstrations of reflection imaging at these were also reported. In addition, previous work also showed that the broadband FPA remains sensitive to wavelengths at least up to 3.2 mm (94 GHz). The work presented here demonstrates the ability of the INO terahertz camera for reflection imaging at millimeter wavelengths. Snapshots taken at video rates of objects show the excellent quality of the images. In addition, a description of the imaging system that includes the terahertz camera and different millimeter sources is provided.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».