MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2936986332 · doi:10.1002/adom.201900237

Microlens Arrays above Interlaced Plasmonic Pixels for Optical Security Devices with High‐Resolution Multicolor Motion Effects

2019· article· en· W2936986332 sur OpenAlexafffund
Hao Jiang, Bożena Kamińska, Hector Porras, Mark A. Raymond, Tyler Kapus

Notice bibliographique

RevueAdvanced Optical Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotonic Crystals and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrolensPixelOpticsImage resolutionMaterials scienceComputer visionArtificial intelligenceResolution (logic)Computer scienceOptoelectronicsLens (geology)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Optical security devices based on high‐density microlens arrays on top of printed microimages or interlaced patterns can display high‐resolution image frames with attractive motion effects. However, the effects are so far restricted to a single color due to challenges in printing multiple colors with sufficiently high resolution and precision. This article introduces a viable solution based on microlens arrays above plasmonic colors to enable high‐resolution multicolor image frames with multidirectional motion effects. Plasmonic color pixels comprised of metalized nanowell arrays are implemented to print 2D interlaced patterns with super‐high resolution and nanoscale precision. Using a 2D microlens array of 25 µm lens pitch, 50 color image frames are obtained from a plasmonic color pattern printed with resolution of 10 160 dots per inch. The image frames show multiple colors, which significantly boost the color performance of microlens‐based security devices. The display resolution of image frames reaches 1016 pixels per inch, which is at least six times higher than conventional lenticular images. The color image frames also show excellent motion effects when moving the view point along any arbitrary direction. The presented devices can be advantageous for commercial applications in security, authentication, and product branding.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced Optical MaterialsMême sujetPhotonic Crystals and ApplicationsTravaux en français237 207