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Adaptive Synthese von Sensordaten mittels maschinellen Lernens unter Berücksichtigung von Materialeigenschaften zur Leistungssteigerung von bildbasierten Inspektionsprozessen im automatisierten Faserverbundleichtbau

Wermes, Mahdieu (2024) Adaptive Synthese von Sensordaten mittels maschinellen Lernens unter Berücksichtigung von Materialeigenschaften zur Leistungssteigerung von bildbasierten Inspektionsprozessen im automatisierten Faserverbundleichtbau. DLR-Interner Bericht. DLR-IB-SY-SD-2024-60. Masterarbeit. TU Ilmenau. 186 S.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
37MB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/203372/
Dokumentart:Berichtsreihe (DLR-Interner Bericht, Masterarbeit)
Zusätzliche Informationen:Betreuer: Dr. Christoph Brauer
Titel:Adaptive Synthese von Sensordaten mittels maschinellen Lernens unter Berücksichtigung von Materialeigenschaften zur Leistungssteigerung von bildbasierten Inspektionsprozessen im automatisierten Faserverbundleichtbau
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wermes, MahdieuTU IlmenauNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:15 März 2024
Open Access:Nein
Seitenanzahl:186
Status:veröffentlicht
Stichwörter:maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Simulation, Bildverarbeitung, visuelle Inspektion, Faserverbundleichtbau
Institution:TU Ilmenau
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Umweltschonender Antrieb
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L CP - Umweltschonender Antrieb
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Komponenten und Emissionen
Standort: Stade
Institute & Einrichtungen:Institut für Systemleichtbau > Produktionstechnologien SD
Hinterlegt von: Schlegel, Linda
Hinterlegt am:02 Apr 2024 22:29
Letzte Änderung:24 Jun 2024 11:34

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