Computational 3D surface microscopy from terabytes of data with a self-supervised reconstruction algorithm
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
We present a computational 3D profilometric microscope employing an array of 54 cameras and 3-axis scanning to produce multi-TB datasets per sample. Using stereo and sharpness cues, our self-supervised reconstruction algorithm generates 6-gigapixel reconstructions with micron-scale resolution across >110 cm2.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Computational 3D surface microscopy from terabytes of data with a self-supervised reconstruction algorithm
- Date Crossref
- 01/01/2023
- Éditeur
- Optica Publishing Group
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
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