Explainable AI for precise fatigue crack detection

Melching, David und Strohmann, Tobias und Requena, Guillermo und Breitbarth, Eric (2021) Explainable AI for precise fatigue crack detection. Materials Week 2021, 2021-09-07 - 2021-09-09, virtuell.

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/146522/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Explainable AI for precise fatigue crack detection

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Melching, David	David.Melching (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-5111-6511	NICHT SPEZIFIZIERT
Strohmann, Tobias	Tobias.Strohmann (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-9277-1376	NICHT SPEZIFIZIERT
Requena, Guillermo	Guillermo.Requena (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-5682-1404	NICHT SPEZIFIZIERT
Breitbarth, Eric	Eric.Breitbarth (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-3479-9143	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

8 September 2021

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

fatigue crack detection, explainable AI, deep learning, digital image correlation

Veranstaltungstitel:

Materials Week 2021

Veranstaltungsort:

virtuell

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

7 September 2021

Veranstaltungsende:

9 September 2021

Veranstalter :

DGM - Deutsche Gesellschaft für Materialkunde e.V.

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Luftfahrt

HGF - Programmthema:

Komponenten und Systeme

DLR - Schwerpunkt:

Luftfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

L CS - Komponenten und Systeme

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

L - Strukturwerkstoffe und Bauweisen

Standort:

Köln-Porz

Institute & Einrichtungen:

Institut für Werkstoff-Forschung > Metallische Strukturen und hybride Werkstoffsysteme

Hinterlegt von:

Melching, David

Hinterlegt am:

03 Dez 2021 09:32

Letzte Änderung:

24 Apr 2024 20:45

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