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Studienabschlussarbeiten
Segmentation of multiple features in Carbon Fiber Reinforced Polymers using a Convolutional Neural Network
Patrick Weinberger
,
Bernhard Plank
, Bernhard Fröhler
,
Johann Kastner
, Christoph Heinzl
Assistive Technology Lab
Center of Excellence Automotive/Mobility
Center of Excellence for Smart Production
Computed Tomography
Research Center Wels
F&E-Zentralverwaltung
Publikation
:
Konferenzbeitrag
›
Papier
Übersicht
Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Segmentation of multiple features in Carbon Fiber Reinforced Polymers using a Convolutional Neural Network“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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Gewicht:
Alphabetisch
Keyphrases
Automotive Applications
33%
Carbon Fiber Reinforced Polymer
100%
Computed Tomography Data
33%
Convolutional Neural Network
100%
Convolutional Neuronal Network
33%
Fiber Bundle
33%
Fiber Defects
33%
Multi-feature
100%
Multiple Classes
33%
One-hot Encoding
33%
Output Layer
33%
Phoenix
33%
Plain Weave
33%
Softmax
33%
State-of-the-art Techniques
33%
Tomography, X-ray Computed
33%
U-Net
33%
Voxel Size
33%
X-ray
33%
Material Science
Carbon Fiber
100%
Polymer
100%
Reinforced Plastic
100%
X-Ray Computed Tomography
50%