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Enregistrement W3110729657 · doi:10.1109/tmech.2020.3043346

UltraLow Noise, High Bandwidth, Low Latency, No Overload 6-Axis Optical Force Sensor

2020· article· en· W3110729657 sur OpenAlexafffund
Amir Hossein Hadi Hosseinabadi, Septimiu E. Salcudean

Notice bibliographique

RevueIEEE/ASME Transactions on Mechatronics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotodetectorTransducerLight-emitting diodeSignal conditioningData transmissionBandwidth (computing)PhotodiodeElectronicsElectrical engineeringComputer scienceElectronic engineeringOptoelectronicsPhysicsEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we present a novel six-axis optical sensor that employs pairs of light-emitting diodes (LEDs) and bicell photodetectors, and corresponding slits that modulate the projected LED light onto the photodetectors in response to external forces. The sensor can be clamped on and off a structure and relies upon the compliance of the structure for force estimation; it has no flexible components, and therefore, it is robust to overload. The mechatronic design features low noise, wide dynamic range opto-electronics, and signal conditioning, coupled with colocated digital electronics based on a FPGA that samples all sensing channels synchronously, enabling very low noise displacement sensing with resolution of 1.62 nm, low measurement signal latency of 100 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\mu$</tex-math></inline-formula> s, high measurement bandwidth of 500 Hz, and high data transfer rates in excess of 11.5 kHz for transmission of six axis transducer data to a host computer. The transducer's resolution is better than 0.0001% of the full-scale. A sensor model has been derived and can be used to explore design tradeoffs. A calibration approach based on an external reference sensor and an approach to temperature compensation are presented and validated. A video is attached.

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 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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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