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Enregistrement W4324326651 · doi:10.1117/12.2648067

Dynamic three-dimensional imaging with cubic-meter-level measurement volume using multi-scale band-limited illumination profilometry

2023· article· en· W4324326651 sur OpenAlexaff
Cheng Jiang, Patrick Kilcullen, Yingming Lai, Siqi Wang, T. Ozaki, Jinyang Liang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfilometerVolume (thermodynamics)Robustness (evolution)High dynamic rangeOpticsComputer scienceScannerSystem of measurementProjection (relational algebra)Materials scienceComputer visionArtificial intelligenceDynamic rangePhysicsAlgorithmSurface roughness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic three-dimensional (3D) surface imaging using phase-shifting fringe projection profilometry is currently driven by industrial manufacturing, archaeological inspection, and entertainment. However, existing techniques cannot simultaneously provide the robustness in solving spatially isolated 3D objects, the tolerance of large variation in surface reflectance, and the flexibility of tunable working distances with a cubic meter (m<sup>3</sup>)-level measurement volume at video rate. To overcome these limitations, we have developed multi-scale band-limited illumination profilometry (MS-BLIP). MS-BLIP implements multi-frequency fringe projection with the associated phase unwrapping, which enables robust 3D imaging of spatially isolated objects. Meanwhile, MS-BLIP adopts dual-level intensity projection to enhance its dynamic range, which allows recovering 3D information from surfaces with large reflectance variation. Moreover, MS-BLIP applies a newly developed iterative method for distortion compensation, which improves the 3D reconstruction quality over a cubic-meter-level measurement volume. Finally, a dove prism is used to adjust the orientation of the field of view, which helps MS-BLIP fit different experimental scenarios. With a measurement volume of up to 1.5 m<sup>3</sup> and a working distance of up to 2.8 m, MS-BLIP showcases the video-rate 3D surface imaging of full human-body movements.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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