Inspección de piezas 3D: revisión de la literatura
Bibliographic record
Abstract
En este artículo se presenta una revisión sobre los sistemas de inspección presentados en la literatura, entre 2000 y 2006, que emplean mediciones de rango como fuente de información para realizar el control de calidad sobre diferentes objetos o productos. Los sistemas de inspección citados se clasificaron de acuerdo a las técnicas empleadas en la etapa de adquisición. Se describen las aplicaciones específicas de inspección consideradas en los trabajos citados, así como las características más relevantes de los sistemas desarrollados. A partir de dichas características se identifican las tendencias que se presentan en tales desarrollos, como son: la búsqueda de mayor flexibilidad, basadas en el uso de modelos CAD; y el uso preferente de sistemas de triangulación activa, en especial con proyección de luz estructurada en plano de luz y franjas, en vez de los sistemas pasivos. Finalmente, se plantea el problema de la inspección de piezas deformables, el cual representa un tema abierto a considerar para el desarrollo de futuros sistemas de inspección, y se discuten los trabajos más relevantes relacionados con este tema.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".