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DOI: 10.5445/KSP/1000085620
Veröffentlicht am 22.10.2018
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Über lernende optische Inspektion am Beispiel der Schüttgutsortierung

Richter, Matthias

Abstract:
Automatische optische Inspektion spielt in industriellen Fertigungsprozessen eine wichtige Rolle. Die Entwicklung und Konfiguration solcher Systeme ist jedoch sehr aufwendig. Mit maschinellen Lernverfahren kann beides erheblich vereinfacht und beschleunigt werden. In dieser Arbeit werden verschiedene lernende Verfahren für die optische Inspektion entwickelt. Diese Verfahre ergänzen sich gegenseitig und sind für eine breite Produktpalette einsetzbar.

Abstract (englisch):
Automated visual inspection is an integral part in industrial manufacturing processes, but development and setup of such systems is very costly. Machine learning significantly reduces the effort of and speeds up both tasks. This work develops several machine learning methods suitable for automated visual inspection. The methods augment each other and can be used for a wide range of products.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0842-7
ISSN: 1866-5934
URN: urn:nbn:de:0072-856206
KITopen ID: 1000085620
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XVI, 283 S.
Serie Schriftenreihe Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung ; 13
Abschlussart Dissertation
Schlagworte Mustererkennung, maschinelles Lernen, optische Inspektion, Schüttgutsortierung, Pattern recognition, machine learning, visual inspection, bulk material soriting
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