Enhanced truncated-correlation photothermal coherence tomography with application to deep subsurface defect imaging and 3-dimensional reconstructions
Notice bibliographique
Résumé
Photothermal diffusion-wave imaging is a promising technique for non-destructive evaluation and medical applications. Several diffusion-wave techniques have been developed to produce depth-resolved planar images of solids and to overcome imaging depth and image blurring limitations imposed by the physics of parabolic diffusion waves. Truncated-Correlation Photothermal Coherence Tomography (TC-PCT) is the most successful class of these methodologies to-date providing 3-D subsurface visualization with maximum depth penetration and high axial and lateral resolution. To extend the depth range and axial and lateral resolution, an in-depth analysis of TC-PCT, a novel imaging system with improved instrumentation, and an optimized reconstruction algorithm over the original TC-PCT technique is developed. Thermal waves produced by a laser chirped pulsed heat source in a finite thickness solid and the image reconstruction algorithm are investigated from the theoretical point of view. 3-D visualization of subsurface defects utilizing the new TC-PCT system is reported. The results demonstrate that this method is able to detect subsurface defects at the depth range of ∼4 mm in a steel sample, which exhibits dynamic range improvement by a factor of 2.6 compared to the original TC-PCT. This depth does not represent the upper limit of the enhanced TC-PCT. Lateral resolution in the steel sample was measured to be ∼31 μm.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».