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Enregistrement W3211367484 · doi:10.1115/1.4052943

Post-Processing Deflectometry Grid Images Using Particle Image Velocimetry Analysis

2021· article· en· W3211367484 sur OpenAlexaff
Patrick O’Donoughue, Olivier Robin, Kévin Rouard, Alain Le Bot, Alain Berry

Notice bibliographique

RevueJournal of vibration and acoustics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésParticle image velocimetryOpticsGridParticle tracking velocimetryVelocimetryCalibrationImage processingComputer scienceVibrationPhase (matter)PixelComputer visionAcousticsArtificial intelligencePhysicsImage (mathematics)MathematicsGeometryTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Deflectometry is a full-field optical technique for surface slope measurement based on recording the deformation of a grid image. A hybrid method is explored in which the grid images from a deflectometry measurement are processed using a particle image velocimetry analysis tool. The hybrid approach is compared to a common phase shifting algorithm for grid images based on a windowed discrete Fourier transform. The resulting slope maps compare well with those identified using the spatial phase shifting procedure. While the traditional phase shifting method has a tuning requirement that limits the optical setup to configurations that produce an integer number of pixels per grid period in the image, the use of particle image velocimetry analysis omits this calibration step. The applicability of an existing turnkey tool to perform full-field vibration imaging using deflectometry can benefit to research concerning mechanical vibration and related experimental methods.

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 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 enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,278 · 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
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Résumé présentoui

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