Deep Learning-Enhanced Push-Broom Hyperspectral Imaging System for Non-Destructive Subsurface Defect Detection
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a custom-developed push-broom hyperspectral imaging (HSI) system integrating a hyperspectral camera, halogen illumination, and a motorized linear translation stage with a C\textbackslash ＃－based interface. The system achieves a spatial resolution of <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$31.9 \mu ~\mathrm{m} / \text{pixel}$</tex>（vertical）and <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$140.4 \mu ~\mathrm{m} / \text{pixel}$</tex>(scan direction)with a spectral range from 367 to 1027 nm and a spectral resolution of 2.87 nm at 435.68 nm ．A 3D hyperspectral data is processed by selecting diagnostically relevant wavelengths to reconstruct 2D perspective images. Deep learning and Gaussian Mixture Models are used for unsupervised feature extraction and defect classification. Experimental results demonstrate the system's ability to detect surface and subsurface structures, including concealed playing card patterns and internal cracks in the laser－annealed silicon carbide substrate, highlighting its potential for automated，non－ destructive internal defect inspection.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».