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Schnelle Segmentierung von Synchrotron-Tomografie mittels Deep Learning

Strohmann, Tobias und Bugelnig, Katrin und Breitbarth, Eric und Wilde, Fabian und Requena, Guillermo (2021) Schnelle Segmentierung von Synchrotron-Tomografie mittels Deep Learning. DGM Arbeitskreis Röntgentomografie, 2021-05-26, online.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/146648/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Schnelle Segmentierung von Synchrotron-Tomografie mittels Deep Learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Strohmann, TobiasTobias.Strohmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bugelnig, KatrinKatrin.Bugelnig (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Breitbarth, EricEric.Breitbarth (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3479-9143NICHT SPEZIFIZIERT
Wilde, FabianInstitute for Materials Research, Helmholtz-Zentrum GeesthachtNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Requena, GuillermoGuillermo.Requena (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:26 Mai 2021
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Synchrotron-Tomografie, Al-Si-Legierung, Mikrostruktur, Segmentierung, Deep Learning, U-Net
Veranstaltungstitel:DGM Arbeitskreis Röntgentomografie
Veranstaltungsort:online
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsdatum:26 Mai 2021
Veranstalter :Deutsche Gesellschaft für Materialkunde e.V. (DGM)
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: Strohmann, Tobias
Hinterlegt am:03 Dez 2021 09:33
Letzte Änderung:15 Okt 2024 07:03

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