MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3123305635 · doi:10.1177/0954406220981124

Two-dimensional high-precision non-contact automatic measurement method based on image corner coordinates

2021· article· en· W3123305635 sur OpenAlexaff
Maoyue Li, Yonghao Xu, Zengtao Chen, Kangsheng Ma, Lifei Liu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceRobustness (evolution)PixelImage processingPosition (finance)AutomationEvaluation functionAlgorithmImage (mathematics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aiming at some shortcomings of the existing non-contact two-dimensional high-precision measurement methods, this paper proposes a two-dimensional high-precision non-contact automatic measurement method based on the corner coordinates of the image. Firstly, this paper designs a set of simple image acquisition device and explains the advantages of the Canny operator used in the image contour detection algorithm. Subsequently, this paper proposes a dimension calibration algorithm based on image corner coordinates, which can convert the pixel size to the actual size, and achieves the function of the algorithm by hierarchical, multi-step processing of the image. Finally, in order to realize the intelligent positioning and selection of the standard size workpiece position, an automatic measurement and positioning system is designed, which can convert the actual size signal into the pulse time control signal. The experimental results show that the measurement method proposed in this paper has the advantages of fast measurement speed, high robustness, low cost and high degree of automation. When using a black-and-white checkerboard paper with an accuracy of 0.1 mm, the measurement accuracy can reach the micron level.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 GPT0,256
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering ScienceMême sujetOptical measurement and interference techniquesTravaux en français237 207