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Enregistrement W2885997568 · doi:10.1016/j.promfg.2018.07.140

Design and Interaction Interface using Augmented Reality for Smart Manufacturing

2018· article· en· W2885997568 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.

Notice bibliographique

RevueProcedia Manufacturing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterface (matter)Computer scienceAugmented realityHuman–computer interactionVirtual machinePersonalizationSketchObject (grammar)Virtual prototypingSet (abstract data type)User interfaceVirtual finite-state machineEmbedded systemSimulationArtificial intelligenceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we apply Augmented Reality (AR) technologies to develop a design and interaction interface for Smart Manufacturing (SmartMFG). This work is motivated by the lack of appropriate human-machine-interaction (HMI) tools to support interaction and customization in SmartMFG environment. Trying to address this research problem, we hypothesize that AR-based design interfaces that communicate with Machine Control Unit (MCU) directly will increase the degree of interaction and the complexity of instructions performed in Manual Data Input (MDI) systems. To test this hypothesis, we developed a prototyping system consisting of an AR-tablet device as the input interface and an Ultimaker 3 printer as the machine tool. Firstly, this AR-based system has sensing, design and control capabilities to interact and communicate with the machine tool via Wifi. Secondly, a set of sketch-based computational tools is developed for users to design shapes on existing objects easily and efficiently within the AR environment. Finally, The customized design is converted to machine code, which is also customized based on the machine tool and the registration of the virtual model and the existing object. We tested our system by designing two customized shapes onto an existing shape in the AR environment and generating the G-code to control the printer to fabricate them onto the physical object.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,257 · 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