Bildverarbeitung in der Automation

Ausgewählte Beiträge des Jahreskolloquiums BVAu 2022

Volker Lohweg (Herausgeber)

Buch | Softcover
XII, 106 Seiten
2023 | 1. Aufl. 2023
Springer Berlin (Verlag)
978-3-662-66768-2 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Bildverarbeitung in der Automation -
53,49 inkl. MwSt
November 2022 auf dem Innovation Campus Lemgo statt.Die vorgestellten neuesten Forschungsergebnisse auf den Gebieten der industriellen Bildverarbeitung erweitern den aktuellen Stand der Forschung und Technik.

In diesem Open-Access-Tagungsband sind die besten Beiträge des 8. Jahreskolloquiums "Bildverarbeitung in der Automation" (BVAu 2022) enthalten. Das Kolloquium fand am 02. November 2022 auf dem Innovation Campus Lemgo statt.

Die vorgestellten neuesten Forschungsergebnisse auf den Gebieten der industriellen Bildverarbeitung erweitern den aktuellen Stand der Forschung und Technik. Die in den Beiträgen enthaltenen anschaulichen Anwendungsbeispiele aus dem Bereich der Automation setzen die Ergebnisse in den direkten Anwendungsbezug.


Prof. Dr. Volker Lohweg leitet das Institut für industrielle Informationstechnik – inIT der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe (TH-OWL) und vertritt das Fachgebiet Diskrete Systeme. Seine Forschungs- und Lehrschwerpunkte liegen in den Bereichen Technische Kognitive Systeme mit dem Fokus auf industrieller Echtzeit-Bildverarbeitung und Mustererkennung sowie Sensor- und Informationsfusion für die Anwendungsbereiche Dokumentensicherheit und Automation.

Anomaly Detection for Automated Visual Inspection: A Review.- Bewertungsmetrik für die Bildqualität bei automatisierten optischen Inspektionsanwendungen.- DSGVO-konforme Personendetektion in 3D-LiDAR-Daten mittels Deep Learning Verfahren.- Advanced Feature Extraction Workflow for Few Shot Object Recognition.- The RRDS, an Improved Animal Experimentation System for More Animal Welfare and More Accurate Results.- A Study on Data Augmentation Techniques for Visual Defect Detection in Manufacturing.- Creating Synthetic Training Data for Machine Vision Quality Gates.

Erscheinungsdatum
Reihe/Serie Technologien für die intelligente Automation
Zusatzinfo XII, 106 S. 41 Abb., 39 Abb. in Farbe.
Verlagsort Berlin
Sprache deutsch
Maße 168 x 240 mm
Gewicht 239 g
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Technik Elektrotechnik / Energietechnik
Schlagworte conference proceedings • Data Augmentation • Deep learning • Industrielle Bildverarbeitung • open access • Optische Anomalieerkennung • Optische Qualitätsinspektion
ISBN-10 3-662-66768-1 / 3662667681
ISBN-13 978-3-662-66768-2 / 9783662667682
Zustand Neuware
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