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Enhanced crack detection method using convolutional neural networks for Varestraint type tests

  • A method to extract characteristics of cracks employing semantic segmentation on the basis of pictures taken via microscope, possible through advances in deep learning using a U-Net type model.

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Autor*innen:Philipp Liepold
Koautor*innen:Arne Kromm, Thomas Kannengießer
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:9 Komponentensicherheit
9 Komponentensicherheit / 9.4 Integrität von Schweißverbindungen
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Angewandte Physik
Freie Schlagwörter:AI; CNN; MVT
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Energie
Veranstaltung:IIW Intermediate Meeting
Veranstaltungsort:Garching, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:05.12.2022
Enddatum der Veranstaltung:08.03.2023
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:14.03.2023
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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