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Bode, Felix (2023) Nutzung von künstlichen neuronalen Netzen zur Segmentierung und Auflösungsverbesserung von Synchrotron-Tomographiedaten. Master's, Universität Stuttgart.
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Abstract
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).
| Item URL in elib: | https://elib.dlr.de/200963/ | ||||||||
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| Document Type: | Thesis (Master's) | ||||||||
| Title: | Nutzung von künstlichen neuronalen Netzen zur Segmentierung und Auflösungsverbesserung von Synchrotron-Tomographiedaten | ||||||||
| Authors: |
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| Date: | 2023 | ||||||||
| Refereed publication: | No | ||||||||
| Open Access: | No | ||||||||
| Status: | Published | ||||||||
| Keywords: | Synchrotron, Aluminiumlegierung, Deep Learning | ||||||||
| Institution: | Universität Stuttgart | ||||||||
| Department: | Institut für Aerodynamik und Gasdynamik | ||||||||
| HGF - Research field: | Aeronautics, Space and Transport | ||||||||
| HGF - Program: | Aeronautics | ||||||||
| HGF - Program Themes: | Components and Systems | ||||||||
| DLR - Research area: | Aeronautics | ||||||||
| DLR - Program: | L CS - Components and Systems | ||||||||
| DLR - Research theme (Project): | L - Structural Materials and Design | ||||||||
| Location: | Köln-Porz | ||||||||
| Institutes and Institutions: | Institute of Materials Research > Metallic Structures and Hybrid Material Systems | ||||||||
| Deposited By: | Strohmann, Tobias | ||||||||
| Deposited On: | 20 Dec 2023 08:52 | ||||||||
| Last Modified: | 20 Dec 2023 08:52 |
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