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Enregistrement W2985872997 · doi:10.1109/imtc.2005.1604348

Non-Contact 3D Coordinates Measurement of Cross-Cutting Feature Points on the Surface of Large-Scale Workpiece Based on Machine Vision Method

2006· article· en· W2985872997 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

Revue2005 IEEE Instrumentationand Measurement Technology Conference Proceedings · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Vision Systems and Defect Detection
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesHarbin Institute of Technology
Mots-clésComputer visionArtificial intelligenceFeature (linguistics)Computer scienceMonocular visionMachine visionScale (ratio)StereopsisCoordinate-measuring machinePoint (geometry)Camera resectioningCorrectnessSurface (topology)CalibrationStereoscopySystem of measurementMathematicsEngineeringAlgorithmGeometryMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3D coordinates measurement of feature points on the surface of large-scale workpiece is important and difficult, various relative measuring methods have been presented in recent years, and machine vision method has been paid more attentions by researchers. The application of machine vision method in the 3D coordinate measurement of feature points on the surface of large-scale workpiece is discussed in this paper, and an accurate, simple, new measuring method is proposed. The design of the measuring system mainly consider the following aspects: the principle and composition of the measuring system; the study on the monocular vision for the camera locating; the calibration method of CCD camera; image processing of cross-cutting feature point and the calculation of its 2D image coordinates; the study of binocular stereo vision based on the large-scale CMM. The experimental results indicate the correctness and reliability of the new measuring method and show that it can be used in the noncontact 3D coordinates measurement of cross-cutting feature points on the surface of large-scale workpiece

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,249 · 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