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Enregistrement W4319018104 · doi:10.3390/machines11020215

On Galvanometer Laser Projection Positioning to Layups of Large Composite Material

2023· article· en· W4319018104 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMachines · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésGalvanometerProjection (relational algebra)Computer vision3D projectionArtificial intelligenceLaser scanningComputer scienceScannerStructured-light 3D scannerProcess (computing)LaserOpticsAlgorithmImage (mathematics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A laser projection positioning technique for large composite production based on a scanning galvanometer is proposed in this paper. First, based on the projecting model of the scanning galvanometer, a solution is proposed for the problem which includes pose calculations of the galvanometer projection and autocorrection technology. Then, according to the solution of the perspective-n-point (PNP) problem in the control software for the pose of the scanning galvanometer relative to the projection object, an improved genetic algorithm is proposed to optimize the results of calculating the pose. Meanwhile, to account for the tangential distortion caused by the perturbation between the scanning galvanometer and the projected object during the actual manufacturing process, the projection pattern is corrected by the perspective transform method, thus ensuring the accuracy of the projection. Eventually, in order to evaluate the proposed method, a general scheme of the projection positioning system is designed, and software is developed for the projection device relative to the pose calibration of the composite material mold and projection image correction. Following that, 3D printing model projection experiment and the large composite layup projection positioning tests are conducted with the experimental prototype of the projection positioning system. The result of the 3D printing model projection experiment shows that the calculating accuracy of the relative pose based on the improved adaptive genetic algorithm achieves 0.0007 mm, which is superior to the 1.115 mm accuracy of the solution of photographing the target with the camera. In addition, after a small deformation of the mold in the actual working conditions, the influence of the target localization point in the PNP problem in 2D and 3D coordinates on the algorithm is compared, and the optimized errors are respectively scaled to 2 mm and 0.2 mm. These numerical simulations and experimental results in working conditions show that the proposed method has high accuracy, high robustness, and fast astringency, and it provides a candidate for projection positioning of large composite material layups.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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