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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

18. Homogenitätsprüfung von LED-Lichtleitern durch Neuronale Netzwerke

verfasst von : Sandra Thiemermann, Gregor Braun, Christina Klüver

Erschienen in: Neue Algorithmen für praktische Probleme

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die Prüfung von LED-Lichtleitern in Kraftfahrzeugen unterliegt nicht nur objektiven Qualitätskriterien, sondern auch subjektiver Wahrnehmung. Wenn ein Defekt offensichtlich vorliegt, ist die Bewertung unproblematisch. Handelt es sich jedoch um die Entscheidung, ob die Lichtleiter ein gleichmäßiges, angenehmes Licht ausstrahlen, oder ob nicht, kommt die Subjektivität ins Spiel, die zum Beispiel durch Müdigkeit oder persönliche Wahrnehmung beeinflusst werden kann. Um die subjektiven Bewertungen zu minimieren, wird eine automatisierte Qualitätsprüfung angestrebt. In diesem Beitrag werden zur Problemlösung verschiedene neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, Multi-Layer Perceptrons, Self-Enforcing Networks) sowie Modelle eingesetzt und deren Ergebnisse diskutiert.

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Fußnoten
1
Die Hintergründe sowie die Darstellung eines „Allgemeines Lernschemas“ für Neuronale Netze finden sich in Klüver und Klüver (2014).
 
2
Für CNN wurden die Open-Source Bibliotheken Keras und Tensorflow verwendet.
 
3
Nähere Hinweise dazu finden sich in Kap. 17.
 
4
Für wertvolle Vorarbeiten bei der Klassifizierung der Bilder von Leuchten mit SEN bedanken wir uns bei David Bergmann, Fabian Berns und Fabian Niehaus.
 
5
Die Konfusionsmatrix wurde im CoBASC-NN-Tool von Simon Busley implementiert.
 
Literatur
Zurück zum Zitat Klüver C, Klüver J (2014) New Learning Rules for Three-layered Feed-forward Neural Networks based on a General Learning Schema. In: Madani, K. (Hrsg): Proceedings of ANNIIP 2014: International Workshop on Artificial Neural Networks and Intelligent Information Processing. Portugal: Scitepress, S 27–36. doi: https://doi.org/10.5220/0005125600270036 Klüver C, Klüver J (2014) New Learning Rules for Three-layered Feed-forward Neural Networks based on a General Learning Schema. In: Madani, K. (Hrsg): Proceedings of ANNIIP 2014: International Workshop on Artificial Neural Networks and Intelligent Information Processing. Portugal: Scitepress, S 27–36. doi: https://​doi.​org/​10.​5220/​0005125600270036​
Metadaten
Titel
Homogenitätsprüfung von LED-Lichtleitern durch Neuronale Netzwerke
verfasst von
Sandra Thiemermann
Gregor Braun
Christina Klüver
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-32587-9_18