A Deterministic Inspection of Surface Preparation for Metalization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To improve the surface properties of fiber-reinforced polymer composites, one method is to employ thermal spray to apply a coating on the composite. For this purpose, it uses a metal mesh serving as an anchor between the composite and the coating to increase adhesion. However, the composite manufacturing covers the metal mesh with resin, and getting an acceptable coating is only possible through an optimum exposure of the metal mesh by sand blasting prior to coating. Therefore, this study aims to develop a computer vision and image processing method to inspect the parts and provide the operator with feedback. Initially, this approach takes the images from a single-view microscope as the inputs, and then it classifies the images into two regions of resin and metal mesh using the Otsu’s adaptive thresholding. Next, it segments the resin areas into distinct connected clusters, and it makes a histogram based on the clusters’ size. Finally, the distribution of the histogram can determine the status of the surface preparation. The state-of-the-art has only examined the sand-blasted composites manually, requiring expertise and experience. This research presents a deterministic method to automate the inspection process efficiently with an inexpensive portable digital microscope. This method is practical, especially when there is a lack of standardized data for machine learning. The experimental results show that the method can get different histograms for various samples, and it can distinguish whether a sample is under-blasted, proper-blasted, or over-blasted successfully. This study also has applications to various fields of manufacturing for defect detection and closed-loop control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».