Erforschung eines Algorithmus sowie Messsystems zur kamerabasierten Detektion und Klassifikation von lokalen Störungen spiegelnd lackierter Oberflächen
Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der systematischen Erforschung eines Algorithmus, um Lackbeanstandungen auf glänzend lackierten Karosserieoberflächen zuverlässig zu detektieren.
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Produktinformationen zu „Erforschung eines Algorithmus sowie Messsystems zur kamerabasierten Detektion und Klassifikation von lokalen Störungen spiegelnd lackierter Oberflächen “
Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der systematischen Erforschung eines Algorithmus, um Lackbeanstandungen auf glänzend lackierten Karosserieoberflächen zuverlässig zu detektieren.
Klappentext zu „Erforschung eines Algorithmus sowie Messsystems zur kamerabasierten Detektion und Klassifikation von lokalen Störungen spiegelnd lackierter Oberflächen “
Lokale Defekte auf spiegelnden Oberflächen verzerren das Spiegelbild der Umgebung und resultieren oftmals in einem negativen Empfinden der Verarbeitungsqualität. Insbesondere beim Kauf qualitativ hochwertiger Kraftfahrzeuge haben die Kunden einen hohen Anspruch an das äußere Erscheinungsbild, da das Automobil für sie ein wichtiges Statussymbol darstellt.Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der systematischen Erforschung eines Algorithmus, um Lackbeanstandungen auf glänzend lackierten Karosserieoberflächen zuverlässig zu detektieren.
Autoren-Porträt von Kim Katharina Kieselbach
Kieselbach, Kim KatharinaKim Katharina Kieselbach, geboren und aufgewachsen südlich von Hamburg. Duales Studium in Maschinenbau an der FHWT Diepholz (2008 - 2012) sowie in Engineering Systems and Projects Management an der Kingston University (2013 - 2014). Promotion an der TU Dresden in Kooperation mit der Volkswagen Aktiengesellschaft (2014 - 2019).
Bibliographische Angaben
- Autor: Kim Katharina Kieselbach
- 2020, 164 Seiten, Maße: 14,8 x 21 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: epubli
- ISBN-10: 3750296588
- ISBN-13: 9783750296589
- Erscheinungsdatum: 23.03.2020
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