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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Towards a User Support System for Computed Tomography Measurements Using Machine Learning

verfasst von : K. Höger, L. Schäfer, L. Schild, G. Lanza

Erschienen in: Production at the Leading Edge of Technology

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel stellt ein User Support System (USS) zur Optimierung der Messparameter der Computertomographie (CT) mittels maschinellem Lernen vor. Sie befasst sich mit den Herausforderungen der Parametereinstellung bei CT-Messungen, die für die Qualitätssicherung entscheidend sind, aber häufig auf Expertenwissen angewiesen sind. Das vorgeschlagene USS umfasst ein wissensbasiertes System (KBS) und ein virtuelles System (VS), um optimale CT-Parameter vorherzusagen und die Messqualität zu bewerten. Das KBS verwendet historische Daten und maschinelle Lernalgorithmen, um Parameter vorzuschlagen, während das VS den Messprozess simuliert, um die Qualität der vorgeschlagenen Parameter zu beurteilen. Die Integration dieser Systeme zielt darauf ab, die Genauigkeit und Reproduzierbarkeit von CT-Messungen zu verbessern, was die USS zu einem wertvollen Werkzeug für Fachleute in der Qualitätskontrolle macht.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Towards a User Support System for Computed Tomography Measurements Using Machine Learning
verfasst von
K. Höger
L. Schäfer
L. Schild
G. Lanza
Copyright-Jahr
2022
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-78424-9_56

    Marktübersichten

    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.