Multi-Model Machine Learning based Industrial Vision Framework for Assembly Part Quality Control
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2022 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-1-66549-996-5 ISSN: 1946-0740 KITopen-ID: 1000153168 |
| Erschienen in | 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) |
| Veranstaltung | 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA 2022), Stuttgart, Deutschland, 06.09.2022 – 09.09.2022 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Seiten | 1–4 |
| Serie | Proceedings of IEEE International Conference on Emerging Technologies & Factory Automation |
| Vorab online veröffentlicht am | 25.10.2022 |
| Nachgewiesen in | OpenAlex Dimensions Scopus |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |