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Enregistrement W2612971595 · doi:10.1139/tcsme-2008-0005

MODELING AND ANALYSIS OF TRANSMISSION OPTICAL CENTERING DEVICE

2008· article· en· W2612971595 sur OpenAlexvenueno aff
Te-Tan Liao, Shih-Hung Chen, Jing-Fung Lin, Chun-Ta Chen

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Roughness and Optical Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésTilt (camera)OpticsSkewRay tracing (physics)Lens (geology)RADIUSImage qualityTransmission (telecommunications)Computer scienceImage (mathematics)PhysicsMathematicsComputer visionGeometryTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The image quality of an optical system is limited not only by its inherent design aberrations, but also by the fabrication and assembly errors of its elements. Any small decentration error of an optical lens has a significant effect on the quality of the image it produces. In this paper, a simple method which employs skew ray tracing is described for calculating the decentration error resulting from the surface tilt of a measured optical lens by using transmission optical centering device. We address two important topics: (1) the decentration error and the spot circle radius are related by a linear approximation when the decentration error is small; and (2) an approximate value of the decentration error can be obtained by taking the first-order differentiation of the mathematical expression for the decentration error when the surface angle of tilt is small.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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