Assessment of the Robustness of a Fixtureless Inspection Method for Nonrigid Parts Based on a Verification and Validation Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing practical use of computer-aided inspection (CAI) methods requires assessment of their robustness in different contexts. This can be done by quantitatively comparing estimated CAI results with actual measurements. The objective is comparing the magnitude and dimensions of defects as estimated by CAI with those of the nominal defects. This assessment is referred to as setting up a validation metric. In this work, a new validation metric is proposed in the case of a fixtureless inspection method for nonrigid parts. It is based on using a nonparametric statistical hypothesis test, namely the Kolmogorov–Smirnov (K–S) test. This metric is applied to an automatic fixtureless CAI method for nonrigid parts developed by our team. This fixtureless CAI method is based on calculating and filtering sample points that are used in a finite element nonrigid registration (FENR). Robustness of our CAI method is validated for the assessment of maximum amplitude, area, and distance distribution of defects. Typical parts from the aerospace industry are used for this validation and various levels of synthetic measurement noise are added to the scanned point cloud of these parts to assess the effect of noise on inspection results.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle