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Enregistrement W4413574726 · doi:10.1364/prj.565450

Dynamic-range-extended line-field interferometric profiling with high-speed in-fiber optical delay control

2025· article· en· W4413574726 sur OpenAlexaff
Jaeheung Kim, Gyeong Hun Kim, Sang Min Park, Eun Seo Choi, Seung Seok Lee, Kyung Won Kim, Hyung Hoi Kim, Chang‐Seok Kim, Hwidon Lee

Notice bibliographique

RevuePhotonics Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesKorea Evaluation Institute of Industrial TechnologyInstitute of Civil-Military Technology CooperationNational Research Foundation of Korea
Mots-clésOpticsInterferometryOptical fiberDynamic rangeOptical path lengthPolarization-maintaining optical fiberFiber optic sensorProfiling (computer programming)Graded-index fiberModulation (music)Phase modulationOptical pathPhysicsComputer sciencePhase noise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A high-speed dynamic-range-extended white light interferometry (HS-DRE-WLI) system is developed for fast, high-resolution 3D surface profiling across varying reflectance levels. The system combines high-speed fiber-stretcher-based optical path difference modulation with an asymmetric line-illumination technique to enhance imaging speed and dynamic range. Chromatic and polarization-induced distortions are minimized through dispersion compensation using optimized fiber lengths and a Faraday rotator, achieving 14.2-μm axial resolution. Validated on diverse samples, the system captures fine and large-scale features with high fidelity, demonstrating strong potential for industrial and biomedical applications requiring accurate, robust surface measurements.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
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