00921cam0 22002773 450 SON000756520210415091339.034230255620031029d1990 |||||ita|0103 bagerDERacconti italianiItalienische ErzahlungenAuswahl, Ubersetzung und Anhang von Theo SchumacherMunchenDeutscher Taschenbuch Verlag1990248p.18cmRacconti [...]UF000012181578719Italienische ErzahlungenLAEC00029731SCHUMACHER, TheoAF00024031070ITUNISOB20210415RICAUNISOBUNISOB85364969SON0007565M 102 Monografia moderna SBNM853000631SI64969ACQUISTOSpinosaUNISOBUNISOB20200225111300.020200225111308.0SpinosaRacconti1578719UNISOB01702nam 2200409z- 450 9910346950603321202102121000085620(CKB)4920000000101016(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/61453(oapen)doab61453(EXLCZ)99492000000010101620202102d2018 |y 0gerurmn|---annantxtrdacontentcrdamediacrrdacarrierÜber lernende optische Inspektion am Beispiel der SchüttgutsortierungKIT Scientific Publishing20181 online resource (XVI, 283 p. p.)Schriftenreihe Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung3-7315-0842-7 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.bulk material soritingmachine learningmaschinelles LernenMustererkennungoptische InspektionPattern recognitionSchüttgutsortierungvisual inspectionRichter Matthiasauth1315849BOOK9910346950603321Über lernende optische Inspektion am Beispiel der Schüttgutsortierung3032557UNINA