Optical coherence tomography and non-linear microscopy for paintings – a study of the complementary capabilities and laser degradation effects
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines for the first time the potential complementary imaging capabilities of Optical coherence tomography (OCT) and non-linear microscopy (NLM) for multi-modal 3D examination of paintings following the successful application of OCT to the in situ, non-invasive examination of varnish and paint stratigraphy of historic paintings and the promising initial studies of NLM of varnish samples. OCT provides image contrast through the optical scattering and absorption properties of materials, while NLM provides molecular information through multi-photon fluorescence and higher harmonics generation (second and third harmonic generation). OCT is well-established in the in situ non-invasive imaging of the stratigraphy of varnish and paint layers. While NLM examination of transparent samples such as fresh varnish and some transparent paints showed promising results, the ultimate use of NLM on paintings is limited owing to the laser degradation effects caused by the high peak intensity of the laser source necessary for the generation of non-linear phenomena. The high intensity normally employed in NLM is found to be damaging to all non-transparent painting materials from slightly scattering degraded varnish to slightly absorbing paint at the wavelength of the laser excitation source. The results of this paper are potentially applicable to a wide range of materials given the diversity of the materials encountered in paintings (e.g. minerals, plants, insects, oil, egg, synthetic and natural varnish).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».