Utilisation d'un casque de réalité augmentée lors de la numérisation avec un scanner 3D portable
Bibliographic record
Abstract
Un scanner 3D portable est un appareil manuel qui permet de convertir un objet réel en un modèle 3D numérique de l’objet. De nos jours, les scanners 3D portables sont utilisés dans plusieurs secteurs de notre société, comme l’industrie manufacturière, la santé, le divertissement ou l’archéologie. Pour numériser un objet, l’utilisateur doit pointer le scanner vers l’objet et le déplacer autour de l’objet afin d’acquérir l’entièreté de sa surface. Pour faciliter la tâche de l’utilisateur, la plupart des scanners 3D portables modernes comprennent une interface graphique qui offre une visualisation de la surface reconstruite en temps réel. Cette rétroaction est essentielle car elle permet à l’utilisateur d’ajuster la trajectoire du scanner en fonction de ce qui reste à numériser. Or, l’écran comporte certains inconvénients sur le plan de l’utilisabilité. Dans ce projet de recherche, nous proposons donc une alternative aux écrans en exploitant la technologie des casques de réalité augmentée. Notre solution consiste à superposer le scan directement par-dessus l’objet réel grâce au casque de réalité augmentée. Afin de valider la faisabilité de la solution proposée, nous avons développé un prototype basé sur le système de reconstruction 3D KinectFusion et sur le système de réalité virtuelle HTC Vive Pro.
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 | 0.004 |
| 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 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.006 |
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".