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Enregistrement W4401111340 · doi:10.1109/ims40175.2024.10600183

Augmented Reality-Assisted Battery-Less Microwave-Based Sensors for Smart Health Monitoring of Coatings

2024· article· en· W4401111340 sur OpenAlex
Vishal Balasubramanian, Mohammad H. Zarifi

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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Thermal Properties of Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAugmented realityMicrowaveBattery (electricity)Computer scienceElectrical engineeringEmbedded systemMaterials scienceEngineeringTelecommunicationsHuman–computer interactionPhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid infrastructure expansion and growing emphasis on smart sustainable cities, demand the need for reliable, real-time coating health monitoring (CHM) techniques to ensure mechanical stability and prevent safety hazards. This work presents a microwave-based CHM system consisting of a passive array of split ring resonator (SRR) sensor integrated with augmented reality, for real-time non-destructive coating damage inspection and enhanced visualization capabilities. The developed system operates by monitoring the variations in the resonant response of the SRR array, caused by the loss in coating thickness due to operational and environmental wear. The SRR array is layered with 0.3 mm thick film-like polyethylene-based coating and gradually eroded. The system demonstrates a resonant frequency increase of ~331 MHz upon the erosive wear of the coating. The integration of augmented reality with the developed system provides a real-time and intuitive visualization of the system response and its corresponding damage assessment, providing a significant low-cost solution in areas that are traditionally challenging to monitor. The developed system promises the potential of microwave-based sensing integrated with augmented reality-based visualization, in out-of-sight monitoring for applications including pipelines, aircraft, bridges, and naval infrastructure.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,449

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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,224 · 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