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Bode, Felix (2023) Nutzung von künstlichen neuronalen Netzen zur Segmentierung und Auflösungsverbesserung von Synchrotron-Tomographiedaten. Masterarbeit, Universität Stuttgart.
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Kurzfassung
Im ersten Teil der Arbeit wurde ein künstliches neuronales Netz trainiert, welches für eine neuartige Aluminiumlegierung auf Grundlage von Synchrotron-Tomographidaten einzelne Phasen der Legierung segmentiert. Im zweiten Teil der Arbeit wurde erforscht, welche Möglichkeiten Deep Learning bietet, die Auflösung von Synchrotron-Tomografien künstlich zu erhöhen (Super Resolution).
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/200963/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Hochschulschrift (Masterarbeit) | ||||||||
| Titel: | Nutzung von künstlichen neuronalen Netzen zur Segmentierung und Auflösungsverbesserung von Synchrotron-Tomographiedaten | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2023 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Synchrotron, Aluminiumlegierung, Deep Learning | ||||||||
| Institution: | Universität Stuttgart | ||||||||
| Abteilung: | Institut für Aerodynamik und Gasdynamik | ||||||||
| 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: | 20 Dez 2023 08:52 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 20 Dez 2023 08:52 |
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