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Enregistrement W2794294003 · doi:10.1117/12.2291751

Portable LWIR hyperspectral imager based on MEMS Fabry-Perot interferometer and broadband microbolometric detector array

2018· article· en· W2794294003 sur OpenAlexaff
P. Topart, David Béland, Hélène Spisser, Denis Dufour, Loïc Le Noc, Francis Picard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperspectral imagingOpticsDetectorRadiancePhysicsInterferometrySpectral imagingFabry–Pérot interferometerSpectrometerOptoelectronicsBroadbandSpectral resolutionNoise (video)Materials scienceRemote sensingWavelengthSpectral lineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fast growing consumer electronics market of connected and wearable devices is driving a wealth of new applications. Personal capability for detecting and monitoring substances part of our everyday life (food, cosmetics, drugs, etc.) by spectroscopic means will soon become a reality as a number of new miniature spectrometers are being reported. These devices mostly operate in the visible and near infrared spectral region due to the readily available lowcost detectors in these spectral regions. However, enhanced selectivity is achievable in the molecular fingerprint spectral region (7-20 μm), allowing for applications that would be difficult or impossible at lower spectral wavelengths. To this end, a compact, portable, Long-Wave Infrared (LWIR) hyperspectral imager was developed. It is based on INO’s MICROXCAM-384 camera featuring a 384 x 288 pixel, 35 μm pitch uncooled bolometric broadband Focal Plane Array (FPA) and Fraunhofer ENAS’ 2 mm x 2 mm aperture MEMS tunable Fabry-Pérot Interferometer (FPI). The INO’s broadband FPA exhibits a Noise Equivalent Temperature Difference (NETD) lower than 25 mK (for the 8-12 μm range at 300 K, 50 fps and f/1) and a flat spectral response from 3 to 14 μm. The footprint of the hyperspectral imager is 7 cm x 8 cm x 10 cm excluding the source. The spectral resolution varies from 55 to 220 nm depending on the type of FPI used. The Noise Equivalent Spectral Radiance (NESR) is 430 mW/(m2 .sr.μm) at 9 μm. Using this hyperspectral imager, spectra of various substances including polymers were recorded in the transmission, reflection and transflectance configurations. A good agreement was found with spectra obtained by applying the FPI transfer function to spectra recorded with a commercial FTIR spectrometer. The LWIR configuration of the imaging spectrometer will be described and test results presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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