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Metall/Nichtmetall-Klassifikation von Partikeln mit Deep Learning

  • 01-10-2018
  • Teilereinigung
Published in:

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Durch die Entwicklung eines Deep-Learning-Modells (Optimierungsmethoden künstlicher neuronaler Netze) mit 70.000 Bildern von metallischen und nichtmetallischen Partikeln können gegenüber dem etablierten Vorgehen der VDA 19.1 vergleichbare Ergebnisse erzielt werden. Der Vorteil des Verfahrens besteht in der minimierten Empfindlichkeit gegenüber Glanz sowie in der Reduzierung der Anforderungen an die Mikroskop-Hardware. …

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Title
Metall/Nichtmetall-Klassifikation von Partikeln mit Deep Learning
Authors
Dipl.-Wirt.-Ing. Ronny Zwinkau
Roman Möhle
Simon Frentrup, B.Sc.
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jochen Deuse
Publication date
01-10-2018
Publisher
Springer Fachmedien Wiesbaden
Published in
JOT Journal für Oberflächentechnik / Issue 10/2018
Print ISSN: 0940-8789
Electronic ISSN: 2192-869X
DOI
https://doi.org/10.1007/s35144-018-0291-7
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