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Enregistrement W4416650766 · doi:10.29391/2025.104.036

High-Speed Videography of Welding — Part 1: Fundamentals

2025· article· W4416650766 sur OpenAlexfundno aff
Stuart Guest, G Gött, GOETZ DAPP, Julien Chapuis, Patricio F. Méndez

Notice bibliographique

RevueWelding Journal · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWeldingArc weldingArc lampThermal radiationVideographyLaser beam weldingWeld poolImage processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is the first of a three-part series comprehensively covering the field of high-speed videography in welding. This first part provides the fundamental concepts and resulting quantitative guidelines provided for minimum frame rates for several welding phenomena for maximum possible image resolution and the ability to capture thermal radiation from the welding process. Welding phenomena discussed include metal transfer, arc, and weld pool evolution with examples for gas metal arc welding (GMAW) and shielded metal arc welding (SMAW). The maximum possible image resolution for a given system is established based on the amount of time recorded, the buffer memory, the sensor resolution, the bit depth of the sensor, and the frame rate used. The application of Planck’s radiation law indicates that emission at low temperatures can be undetectable. Quantitative guidelines are also provided for filter type and critical wavelengths associated with light emitted by plasmas of different welding processes and thermal emission from the hot metal. Digital sensors, lenses, optical filters, and digital formats for processing and distribution are treated in detail. The fundamentals reviewed in this paper, together with the practical implementations for front and back lighting (Part 2) and natural radiation lighting (Part 3), will provide welding researchers with a previously inexistent compilation of criteria to select proper equipment, accessories and parameters for high-speed imaging of a vast variety of phenomena in welding, laser welding, and associated processes, such as additive manufacturing or cutting.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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Résumé présentoui

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