Artefacts for surface measurement
Notice bibliographique
Résumé
Flexible manufacturing technologies are supporting the routine production of components with freeform surfaces in a wide variety of materials and surface finishes. Such surfaces may be exploited for both aesthetic and performance criteria for a wide range of industries, for example automotive, aircraft, small consumer goods and medial components. In order to ensure conformance between manufactured part and digital design it is necessary to understand, validate and promote best practice of the available measurement technologies. Similar, but currently less quantifiable, measurement requirements also exist in heritage, museum and fine art recording where objects can be individually hand crafted to extremely fine levels of detail. Optical 3D measurement systems designed for close range applications are typified by one or more illumination sources projecting a spot, line or structured light pattern onto a surface or surfaces of interest. Reflections from the projected light are detected in one or more imaging devices and measurements made concerning the location, intensity and optionally colour of the image. Coordinates of locations on the surface may be computed either directly from an understanding of the illumination and imaging geometry or indirectly through analysis of the spatial frequencies of the projected pattern. Regardless of sensing configuration some independent means is necessary to ensure that measurement capability will meet the requirements of a given level of object recording and is consistent for variations in surface properties and structure. As technologies mature, guidelines for best practice are emerging, most prominent at the current time being the German VDI/VDE 2634 and ISO/DIS 10360-8 guidelines. This considers state of the art capabilities for independent validation of optical non-contact measurement systems suited to the close range measurement of tabletop sized manufactured or crafted objects and invites ISPRS participants to become involved with a WG V/1 workplan to explore artefact performance and suitability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».