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Semantische Segmentierung von Ankerkomponenten von Elektromotoren

Mitschke, Norbert; Heizmann, Michael

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Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000129219
Veröffentlicht am 01.02.2021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsmonat/-jahr 11.2020
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1053-6
KITopen-ID: 1000129219
Erschienen in Forum Bildverarbeitung 2020. Ed.: T. Längle ; M. Heizmann
Verlag KIT Scientific Publishing
Seiten 329-340
Bemerkung zur Veröffentlichung In diesem Beitrag wird die semantischeSegmentierung von Ankern aus Elektromotoren und seinenKomponenten untersucht. Hierf ̈ur wird ein U-Net mit einemeigenst ̈andig angefertigten Datensatz trainiert, welcher ausBildern von Ankern unterschiedlichster Bauformen bestehtund im Rahmen dieses Beitrags angefertigt wurde. Aufgrundder geringen Anzahl von 75 Trainingsbildern werden nebeneiner geeigneten Standardaugmentierung auch eine neuartigeHintergrundaugmentierung und das Einbinden von Kanten-informationen untersucht. Mithilfe dieser Methoden kann derTestfehler bei der Segmentierung um insgesamt 70% reduziertwerden.
Schlagwörter Neuronale Netze, maschinelles Lernen, semantische Segmentierung, automatische Sichtprüfung
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