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Generische KI-Bilderkennung
Nils Uhrberg beschreibt in InVision ein neues Verfahren zur Anomalieerkennung in der industriellen Qualitätskontrolle, das durch die Generierung synthetischer Fehlerbilder ohne Bedarf an echten fehlerhaften Daten eine hohe Präzision und Effizienz bietet.
Aus dem Inhalt:
Ein neues Verfahren von codecentric generiert synthetische Fehlerbilder und benötigt hierfür keine echten fehlerhaften Daten. Ein zentrales Element der hier vorgestellten Anomalieerkennung ist ein speziell entwickeltes Verfahren, das keine Trainingsbilder mit echten Anomalien benötigt. Es generiert seine eigenen anomalen Trainingsdaten und erfordert dafür lediglich Bilder von fehlerfreien Oberflächen. Die Grundlage des Verfahrens bildet die Erzeugung der synthetischen Trainingsdaten. Fehlerfreie Bilder werden verwendet und erhalten durch sogenannte Obfuscators gezielte künstliche Artefakte.
Nils Uhrberg
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2.10.2024
Nils Uhrberg
IT-Consultant / Machine Learning Engineer
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