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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Über lernende optische Inspektion am Beispiel der Schüttgutsortierung
 
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2018
Doctoral Thesis
Title

Über lernende optische Inspektion am Beispiel der Schüttgutsortierung

Abstract
Automatische optische Inspektion spielt in industriellen Fertigungsprozessen eine wichtige Rolle. Die Entwicklung und Konfiguration solcher Systeme ist jedoch sehr aufwendig. Mit maschinellen Lernverfahren kann beides erheblich vereinfacht und beschleunigt werden. In dieser Arbeit werden verschiedene lernende Verfahren für die optische Inspektion entwickelt. Diese Verfahre ergänzen sich gegenseitig und sind für eine breite Produktpalette einsetzbar.

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Automated visual inspection is an integral part in industrial manufacturing processes, but development and setup of such systems is very costly. Machine learning significantly reduces the effort of and speeds up both tasks. This work develops several machine learning methods suitable for automated visual inspection. The methods augment each other and can be used for a wide range of products.
Thesis Note
Zugl.: Karlsruhe, Inst. für Technologie (KIT), Diss., 2018
Author(s)
Richter, Matthias
Person Involved
Beyerer, Jürgen  
Publisher
KIT Scientific Publishing  
Publishing Place
Karlsruhe
DOI
10.5445/KSP/1000085620
File(s)
N-531314.pdf (12.02 MB)
Rights
CC BY-SA 4.0: Creative Commons Attribution-ShareAlike
Language
German
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB  
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