Notice bibliographique
Résumé
This thesis paper demonstrates the design, fabrication, and integration of a flexible printed circuit board (FPCB) based rotational optical scanner with laser-based ranging for twodimensional finger input recognition applications. A two-dimensional (2D), position array of fingers was captured by utilizing light detection and ranging (lidar) and time-of-flight (ToF) sensors. The optical scanner and ranging sensors are implemented in two frequently touched scenarios, elevator call buttons, and automated teller machine (ATM) displays. While there are existing, vision based touchless interfaces requiring machine learning algorithms and/or advanced camera technologies, the thesis explores alternative methods to develop low-cost, easy-to-manufacture, and highly integrative sensing solutions [8]. The FPCB scanner consists of two main components; an optical reflector based on a silicon micro-mirror, and a FPCB polyamide fixture that oscillates within a magnetic field created by permanent magnets (PM) dipole. The optical scanner developed has a 15 x 15 mm aperture and can achieve 40.3° of optical angle, while being operated at a low voltage of ± 7.5 V. The measurable rotational angle of the optical scanner was determined to be 23.4° optical (combined positive and negative direction from the axis of rotation). The thesis also presents measurement limitations of the angular position of the scanner and inconsistent scan patterns at low operational frequencies due to material properties, assembly processes, and environmental conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».