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Enregistrement W2794000245 · doi:10.1063/1.5021601

Lock-in thermography using a cellphone attachment infrared camera

2018· article· en· W2794000245 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermography and Photoacoustic Techniques
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian HIV Trials Network, Canadian Institutes of Health Research
Mots-clésThermographyCommercializationComputer scienceInstrumentation (computer programming)Nondestructive testingInfraredSystems engineeringEngineeringOpticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lock-in thermography (LIT) is a thermal-wave-based, non-destructive testing, technique which has been widely utilized in research settings for characterization and evaluation of biological and industrial materials. However, despite promising research outcomes, the wide spread adaptation of LIT in industry, and its commercialization, is hindered by the high cost of the infrared cameras used in the LIT setups. In this paper, we report on the feasibility of using inexpensive cellphone attachment infrared cameras for performing LIT. While the cost of such cameras is over two orders of magnitude less than their research-grade counterparts, our experimental results on block sample with subsurface defects and tooth with early dental caries suggest that acceptable performance can be achieved through careful instrumentation and implementation of proper data acquisition and image processing steps. We anticipate this study to pave the way for development of low-cost thermography systems and their commercialization as inexpensive tools for non-destructive testing of industrial samples as well as affordable clinical devices for diagnostic imaging of biological tissues.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,637

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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