Enhancing Automated Mass Spectrometry Sampling with LMJ-SSP and Fisheye Camera-Based Computer Vision
Notice bibliographique
Résumé
Earlier work on this project developed a software system that utilized computer vision to guide automated mass spectrometry sampling with a liquid micro-junction surface sampling probe (LMJ-SSP) mounted on a retrofitted Prusa 3D printer. However, this system struggled with accurate probe localization in 3D space, required continuous manual intervention, and was highly sensitive to small variations in image conditions. These limitations prompted the need for a more precise, robust, and fully automated sampling workflow. This research focused on refining that system, including its software, fisheye camera, and lighting setup. For new transformations, the software now requires only one checkerboard image to compute the camera’s intrinsic and extrinsic parameters and correct fisheye-induced barrel distortion. Four images of an AprilTag’s corners are then used to localize the camera, probe, base, and sample within a 3D coordinate frame. Once calibrated, users can define a region of interest (ROI) and set spatial sampling parameters such as sampling frequency. For repeated use, saved transformation profiles can be loaded and applied directly to live camera feeds. This streamlined process achieves sub-millimeter probe localization accuracy (<0.5 mm) with minimal user input. To mitigate issues with lighting variability in captured images, a standardized blue background was introduced, improving checkerboard visibility and unwarping consistency. A polling-based communication architecture was also implemented to synchronize probe actions with data collection, eliminating problems associated with temporal latency and improving the alignment between probe positions and chemical signal data. The user interface was further redesigned for flexibility across screen sizes. The updated system is a more accurate, reproducible, and user-friendly platform for histological sampling. Future work will focus on integrating conductance sampling methods and introduce a non-linear region-of-interest (ROI) selection tool.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».