A compact THz imaging set-up at 750 microns
Notice bibliographique
Résumé
Advances in infrared (IR) detector technologies over the last decade have led to compact low-cost thermal imaging systems that have become almost ubiquitous. They are now used in such market applications as automotive, security and construction. Terahertz (THz) imagers can take advantage of the state-of-the-art in the infrared domain to reduce their size and cost. Such an example is the IRXCAM-THz-384 Terahertz camera whose electronics core is based on the IRXCAM camera core and whose detector has been specifically designed and optimized for the THz. The 384 x 288 35- micron-sized pixel detectors of both cameras are uncooled microbolometers. A micro-electronics core is currently being developed for both platforms that will yield ultra-compact IR and THz cameras. While IR systems are passive and thus do not require an illumination source, the THz system does. Thus, the THz source must be included when talking about overall imaging system size and cost. There are a wide variety of THz sources, from quantum cascade lasers on the optical side of the radiation spectrum to different types of diodes on the electromagnetic micro-wave side. When considering a source for a given application, the output wavelength, output power, size, weight and cost are primary factors that must be taken into account. This paper presents a description of a compact real-time imaging system at 750 μm wavelength. An overview of the motivation for the wavelength choice is discussed, a description of the imaging components is given and finally image results are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».