Notice bibliographique
Résumé
Several methods have been developed through the years to mount lenses with the ultimate goal of minimizing their positioning errors with respect to the nominal optical layout. This is a non-trivial task, since it requires either very well controlled manufacturing tolerances or alignment of the optical components into their mounts. This paper reviews the classical lens mounting methods and introduces new solutions to improve the centering accuracy. First, an improved drop-in method called auto-centering is described. This method is based on the use of geometrical relationship between the lens diameter, the lens radius of curvature, and the thread angle of the retaining ring to provide centring error typically less than 0.5 arcmin. In addition, an innovative method that relies on geometric principles to auto-center optomechanical parts to each other is described. The method allows to auto-center an optical group in a main barrel, to perform an axial adjustment of an optical group inside a main barrel, and to perform stacking of multiple barrels within 5 µm of centering error. Finally, to improve the centering accuracy of common method used to center injection molded plastic lenses, a new concept using toroidal interfaces has been developed. This method allows a reduction by at least a factor of two the lens centering error compared to methods based on radial clearance fit for the same manufacturing tolerances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».