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Enregistrement W4391397159 · doi:10.1784/ndt2023.2c1

Real-time capacitance imaging: a revolutionary NDT technique

2023· article· en· W4391397159 sur OpenAlexaboutno aff
G A Diamond, P. Kubasiak, Metodi V. Metodiev

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual British Conference on Non-Destructive Testing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNondestructive testingCapacitanceComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real Time, High-Resolution NDT Imaging Via Capacitance. A Revolutionary NDT technique We report on recent developments and field trials of a completely novel method of NDT: Capacitive Imaging. This novel method is entirely non-ionising and is capable of detection and imaging of internal features, objects and defects which are extremely difficult ‐ if not impossible ‐ to detect with existing NDT technologies such as x-rays, ultrasound, and millimetre waves (MMW). One of the first applications of thistechnology was its use by the Royal Canadian Navy to detect corrosion under paint and other coatings.However, this technology is also highly suited for a broad range of other NDT detection and imaging applications across many industrial sectors. We also report on further usage developments in other commercial environments: ‐ Corrosion under paint and other coatings such as thermal insulation. Imaging of voids in walls and under floor tiles as an inexpensive alternative to ground penetrating radar (GPR). Security screening of mail for contraband such as drugs, biohazard powders, explosives, and non-metallic weapons. Inline inspection of glass-fibre composites for delamination, cracks and water ingress. Inline food and pharmaceutical quality inspection. One major advantage of the CI system over widely used existing technologies such as thermography, ultrasound, back-scattered-x-ray etc. is that it is relatively inexpensive to manufacture and therefore avoids the large capex barrier to deployment that most of the commercially available state of the art suffers from. It requires no heavy power source or shielding and is completely non-radiological/ non-ionising, presenting no hazard to human health. This last, is an important factor when considering the public location of some deployments and cumulative effects on the user. It also offers great comparative advantages in speed of scanning and enhanced ability to discriminate between differing types of materials as compared to techniques such as x-rays.Some examples of the other advantages of this technology over commercially available state of the art are : ‐ It can readily image items which would either be very difficult or completely impossible to detect with x-rays/radiography. Articles such as powders and plastics etc. are just as easily imaged as those made of metal and no pre-sorting of light and dense objects is necessary. Contraband Items such as ceramic knives which would not trigger a metal detection, are very easily imaged with the Capacitance Imager. Unlike ultrasound, the Capacitance Imager technology does not require intimate contact and/or couplant with the scanned object. Much higher scanning/imaging speeds than most other continuous inline industrial techniques: typically, 300 lines per second on a 45 cm wide belt moving at 30 metres per minute can be scanned, which is equivalent to an area of 800m2 per hour to a spatial resolution of 2 mm.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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Résumé présentoui

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