Pre-correction of projected gratings for surface profile measurement
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses errors caused by unequal grating pitch in applying the phase-shifted digital grating projection method for object profile measurement. To address the related issues, a new scheme is proposed to effectively improve the uniformity of the projected grating pitch across the object surface with no additional hardware cost. The improvement is mainly realized via a grating pitch pre-correction algorithm assisted by Digital Speckle/Image Correlation (DSC/DIC). DIC is utilized to accurately determine the surface grating pitch variation when an originally equal-pitched grating pattern is slant projected to the surface. With the actual pitch distribution function determined, a pre-corrected grating with unequal pitch is generated and projected, and the iterative algorithm reaches a constant pitched surface grating. The mapping relationship between the object surface profile (or out-of-plane displacement) and the fringe phase changes is obtained with a real-time subtraction based calibration. A quality guide phase unwrapping method is also adopted in the fringe processing. Finally, a virtual reference phase plane obtained by a 3-point plane fitting algorithm is subtracted to eliminate the carrier phase. The study shows that a simple optical system implemented with the mentioned improvements remarkably increase the accuracy and the efficiency of the measurement.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».