Tecnologías para sistemas de medición
Metrología
A Continuous Motion Shape-from-Focus Method for Geometry Measurement during 3D Printing
Un método de medición geométrica a partir del enfoque de la forma en movimiento continuo durante la impresión 3D.
La evaluación de calidad de las piezas impresas requiere un método de medición 3D preciso. El método shape-from-focus es un método que busca recuperar las formas 3D de los objetos. Sin embargo, la aplicación más moderna del método requiere que el objeto esté inmóvil durante la medición, contrario a la naturaleza de este tipo de proceso. En este artículo se presenta una metodología que permite utilizar el método en un movimiento de escaneado continuo, se controla el disparador de la cámara y un lente sintonizable con señales sincrónicas, para crear una serie de imágenes mientras la cámara o el objeto están en movimiento. Posteriormente las imágenes pueden re-alinearse y crear una imagen de profundidad 3D. Los resultados demuestran una degradación del 1,22% en el error de medición.
Este artículo fue realizado por Jona Gladines, Seppe Sels, Michael Hillen (University of Antwerp, Antwerp, Belgium), Steve Vanlanduit (University of Antwerp, Antwerp, Belgium; Vrije Universiteit Brussel, Brussel, Belgium) para Sensors (Vol 22, núm 24, p. 9804, 2022), una revista que divulga artículo relacionados con la ciencia y la tecnología de los sensores. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Development of an EEG Headband for Stress Measurement on Driving Simulators
Desarrollo de una diadema EEG para la medición del estrés en simuladores de conducción.
En este artículo tiene como objetivo presentar el diseño y caracterización de una diadema portátil de EEG de seis canales para la medición de la actividad cerebral relacionada con el estrés durante la conducción. La diadema transmite datos a través de WiFi a un ordenador portátil, y la duración de la batería recargable es de 10 h de transmisión continua y registra un error de medición de 6 μ V en la lectura de los canales de EEG. La caracterización metrológica completa presentada entregó información importante con respecto a la precisión del sensor. Además se realizó un experimento utilizando el simulador de conducción donde participaron diez voluntarios que tuvieron que conducir en tres escenarios distintos para evaluar el impacto de los algoritmos de conducción autónoma en la actividad cerebral del EEG. Los resultados mostraron que la potencia estimada de las ondas relacionadas con el estrés es mayor en el manual con respecto a los algoritmos de conducción autónoma.
Este artículo fue realizado por Antonio Affanni, Taraneh Aminosharieh Najafi (University of Udine, Udine, Italy), Sonia Guerci (Eurisoft S. P., Udine, Italy) para Sensors (Vol 22, núm 5, p. 1785, 2022), una revista que divulga artículo relacionados con la ciencia y la tecnología de los sensores. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
- Video:Máquina de medición universal (UMM) y máquina de medición de coordenadas (CMM)
- Fuente:nptelhrd
