A Novel 3D Infrared Tomographic Technology Based on Undersampling and Line-Scanned Structured Heating
Notice bibliographique
Résumé
Traditional infrared thermography (IRT) techniques can only provide two-dimensional (2D) projections of surface temperatures, and it is difficult to intuitively present the surface profile of the three-dimensional (3D) structure and the spatial distribution of the internal defects. In this paper, a low-cost, high efficiency and high precision photothermal 3D tomography technology was proposed by combing 3D thermography and infrared tomography for the first time. Specifically, this paper abandoned additional 3D sensors and complex motion systems such as robotic arms and scanning platforms. Differently, it utilized a galvanometer to deflect laser for line structure light scanning, and captured the thermal stripes generated on the structural surface using an infrared camera, and then realized the highly efficient 3D reconstruction; moreover, this work introduced undersampling strategy into photothermal coherence tomography (PCT) technology to enhance the ranging depth, and the ranging results were transmitted to the 3D coordinate system, so as to realize the photothermal 3D tomography. Through the detection experiments of metal additive manufacturing parts, it was shown that the proposed method could reconstruct the 3D contour of the specimen, and identified the first heterogeneous interface below the surface of the specimen.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».