Inspección no determinista de partes usando imágenes 3D de alta precisión
Bibliographic record
Abstract
La inspección consiste en verificar la precisión de una parte con respecto a un cojunto de tolerancias especificadas. Este proceso se realiza en la industria mediante el uso de las Máquinas de Medición Tridimensional (MMT), las cuales pueden adquirir información de alta precisión pero son demasiado lentas. El desarrollo de los sensores de rango, que en los últimos años han incrementado la precisión y la velocidad de adquisición, ha permitido utilizarlos en los procesos inspección. Como a pesar de los avances, estos sensores no alcanzan la precisión de las MMT, se utiliza en este trabajo una estrategia de adquisición de imágenes 3D de alta precisión, la cual permite asociar a los puntos 3D un factor de incertidumbre. Este valor de incertidumbre actúa como un factor de ponderación en los resultados finales de inspección. Los resultados de la inspección se presentan sobre tolerancias dimensionales y geométricas. (Texto tomado de la fuente)
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".