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Enregistrement W4391287009 · doi:10.13009/ao4elt7-2023-043

Subpixel pupil tracking on METIS for ELT

2023· article· en· W4391287009 sur OpenAlexaboutno aff
Hugo Coppejans, Thomas Bertram, M. Feldt, Martin Kulas, Horst Steuer, Carlos Correia

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCCD and CMOS Imaging Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubpixel renderingMetisPupilComputer scienceEye trackingTracking (education)Artificial intelligenceComputer visionComputer graphics (images)PixelOpticsPhysicsWorld Wide WebPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The METIS instrument for ELT will use a pyramid wavefront sensor(WFS)for natural guide star based adaptive optics, instead of the more traditional Shack-Hartmann WFS. The pyramid produces four pupil images, one on each quadrant of the resulting WFS image. One of the dynamic problems that METIS will encounter is a lateral drift on these four exit pupils of the telescope instrument. This drift will occur over time and needs to be corrected for by shifting the Pupil Stabilization Mirror. We aim to create a Pupil Position Control (PPC) algorithm specifically calibrated for the ELT. The lateral shift would need to be measured and corrected for on a subpixel level. The goal is to measure the lateral shift, on both axes, to within 1/10th of a pixel (with regards to the pupil images on the WFS). The observed pupil image in METIS has unique characteristics that can both benefit and hamperattemptsto calculate thecenter. Traditional methods such ascenterof gravity algorithms are too easily skewed by reflectivity differences or missing segments. Our approach is to build a series of sequential matched filters and correlate these to the pupil image to determine the level of lateral shift. The PPC algorithm was evaluated for all stages of handover; open-loop prior to handover, closed-loop with 50 modes during handover andfullclosed-loop after handover.Through a series of simulations and unit testswe show that the PPC algorithm canachieve the desired accuracy, while still offering a level of invariance to rotation, warping, missing segments and luminosity differences in the pupil image.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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