Application and Algorithm Design of Multi-Channel Sensor Fusion Technology for Laser Spot Detection
Notice bibliographique
Résumé
According to the principle, characteristics and use of CCD, this paper designs a laser beam quality measurement program using CCD as a beacon light capture detector and proposes a laser spot detection method based on CCD.The experimental steps and calculation steps for laser beam width measurement and laser power measurement by CCD camera are proposed respectively.The beacon light is used as a light source, and the spot image is processed according to the principle of gray-scale image thresholding to capture the beacon light and present it in the form of a spot on the CCD image sensor.Then, through binarization processing, the spot of the beacon light is distinguished from the background, so as to realize the spot position detection of the beacon light beam.The image data are collected to experimentally detect the laser spot position detection algorithm based on CCD image sensor proposed in this paper, respectively.In the fine-tracking spot position detection, the spot is adjusted in the range of 9.25mrad, and the solution value 1 min is set to be determined every 0.78mrad.The spot center is kept in the range of 9.05mrad, and centering is carried out every 0.003mrad according to the fine-centering algorithm.The experimental results show that the spots after fine centering are all within the range of 0.78mrad, and the change trend is consistent with the simulation results, so the laser spot position detection algorithm proposed in this paper is feasible in fine tracking spot position detection.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».