Verfügbarkeit: Beiträge zur Qualitätssicherung von Produktionsprozessen durch maschinelles Lernen

Beiträge zur Qualitätssicherung von Produktionsprozessen durch maschinelles Lernen: interpretierbare Klassifikatoren zur Fusion von Informationen aus Bilddaten verschiedener Blickwinkel und Generierung bedingter Bildpaare

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Tilgner, Stephan 1987- (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Düren Shaker Verlag 2023
Schriftenreihe:	Berichte aus der Informationstechnik
Schlagworte:	Produktionsprozess Bilddatenbank Maschinelles Lernen Qualitätssicherung Künstliche Neuronale Netzwerke maschinelles Lernen interpretierbare Klassifikatoren Generierung bedingter Bildpaare Fusionsnetzwerke Multi-View Fusion Neural Network Grad-CAM Adversarial Autoencoder Convolutional Neural Network Hochschulschrift
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	Literaturverzeichnis Seite 191-202
Beschreibung:	xx, 206 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 17 cm, 391 g
ISBN:	9783844089240 3844089241

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS ABKUERZUNGSVERZEICHNIS XI FORMELZEICHEN XIII ABBILDUNGSVERZEICHNIS XV TABELLENVERZEICHNIS XVII 1 EINLEITUNG 1 1.1 ZIELSETZUNG ....................................................................................... 2 1.2 AUFBAU DER ARBEIT .......................................................................... 4 2 GRUNDLAGEN 7 2.1 KUENSTLICHE NEURONALE NETZWERKE .................................................... 7 2.1.1 ERLERNBARE SCHICHTEN ................................................................. 10 2.1.2 2-D POOLING ................................................................................ 13 2.1.3 AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN ............................................................. 15 2.1.4 FEHLERFUNKTIONEN ....................................................................... 16 2.1.5 OPTIMIERUNG DER MODELLE .......................................................... 19 2.2 ANGELERNTE BILDGENERIERENDE VERFAHREN ............................................ 22 2.2.1 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS ........................................... 22 2.2.2 ADVERSARIAL AUTOENCODER ............. .......................................... 24 3 DATENGENERIERUNG UND ENTWICKLUNG VON ALGORITHMEN ZUR VOR VERARBEITUNG VON PERSPEKTIVISCH VERZERRTEN BILDDATEN 27 3.1 VERSUCHSTRAEGER UND MESSMETHODIK ...................................................... 28 VII VIII INHALTSVERZEICHNIS 3.1.1 EINGESETZTE BILDSENSORIK .......................................................... 28 3.1.2 VERSUCHSAUFBAU .......................................................................... 29 3.1.3 MESSMETHODIK ............................................................................. 31 3.2 ENTWICKLUNG VON ALGORITHMEN ZUR VORVERARBEITUNG VON PERSPEKTIVISCH VERZERRTEN BILDDATEN ................................................... 36 3.2.1 KALIBRIERUNG DES BILDSENSORS .................................................... 37 3.2.2 BESTIMMUNG DES RELEVANTEN BILDBEREICHS .............................. 37 3.2.3 BERECHNUNG EINER KUENSTLICHEN BILDPERSPEKTIVE .................... 43 3.2.4 DETEKTION DER EINZELNEN KAVITAETEN .......................................... 45 3.3 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK .......................................................... 50 4 INNOVATIVE VERFAHREN ZUR INDUSTRIELLEN QUALITAETSSICHERUNG MITHILFE VON FALTENDEN NEURONALEN NETZWERKEN 53 4.1 DATENBASIS ................................................................................................ 54 4.2 FALTENDE NEURONALE NETZWERKFAMILIE ALS KLASSIFIKATOREN ............. 60 4.3 EVALUIERUNG DER KLASSIFIKATOREN .......................................................... 64 4.3.1 TRAININGS UND EVALUATIONSMETHODIK .................................... 64 4.3.2 STRUKTUR DER ERGEBNISTABELLEN DER EVALUIERUNG .................... 67 4.3.3 ZWEIKLASSENKLASSIFIKATIONSPROBLEM .......................................... 68 4.3.4 DREIKLASSENKLASSIFIKATIONSPROBLEM .......................................... 69 4.3.4.1 ZUM RASPBERRY PI KORRESPONDIERENDE NETZWERKE 69 4.3.4.2 ZUR SPIEGELREFLEXKAMERA ENTSPRECHENDE MODELLE 72 4.4 UNTERSUCHUNG VON MODELLEN MIT MONOCHROMEN BILDEINGABEDATEN 75 4.4.1 ZUM RASPBERRY PI KORRESPONDIERENDE NETZWERKE ............. 75 4.4.2 ZUR SPIEGELREFLEXKAMERA ENTSPRECHENDE MODELLE ............. 77 4.5 BLINDSPOT-PROBLEMATIK ......................................................................... 78 4.6 ZUSAMMENFASSUNG UND BEWERTUNG ...................................................... 81 5 ENTWICKLUNG EINER NEUARTIGEN METHODE ZUR KLASSIFIKATION VON BILDPAAREN MITTELS FUSION INNERHALB FALTENDER NEURONALER NETZWERKE UND VERGLEICH MIT ANDEREN FUSIONSSTRATEGIEN 85 5.1 VERBESSERTER VERSUCHSAUFBAU MIT ZWEI KAMERAS ............................... 87 5.2 DATENBASIS ................................................................................................ 90 5.3 REFERENZMODELLE 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............................................................................. 119 5.9 VERGLEICH DER FUENF UNTERSUCHTEN FUSIONSSTRATEGIEN ....................... 121 5.10 ZUSAMMENFASSUNG UND BEWERTUNG .................................................... 123 6 UNTERSUCHUNG VON KOSTENGUENSTIGEN EINGEBETTETEN SYSTEMEN ZUR IMPLEMENTIERUNG VON FUSIONSNETZWERKEN 125 6.1 PERFORMANZ VON AUF DESKTOP-SYSTEMEN IMPLEMENTIERTEN FUSIONSNETZWERKEN ALS REFERENZ ..................................................... 126 6.2 PERFORMANZ EINGEBETTETER SYSTEME IM KONTEXT VON FUSIONSNETZWERKEN ............................................................................. 128 6.3 ZUSAMMENFASSUNG UND BEWERTUNG ................................................... 130 7 INNOVATIVE METHODEN ZUR ANALYSE VON ANGELERNTEN FUSIONSNETZWERKEN 133 7.1 ADAPTION VON GRAD-CAM AN DIE VORGESTELLTEN FUSIONSNETZWERKE 138 7.2 NEUARTIGE QUANTIFIZIERUNG DES EINFLUSSES DER EINGANGSBILDER VON FUSIONSNETZWERKEN ............................................................................. 141 7.3 BEISPIELE ................................................................................................ 145 7.3.1 INNENSCHALE VERKIPPT .............................................................. 145 7.3.2 KORREKT BELEGTE KAVITAET ........................................................ 149 7.3.3 MITTLERE SCHALE FEHLT .............................................................. 151 7.4 ZUSAMMENFASSUNG UND BEWERTUNG ..................................................... 151 8 NEUARTIGE BEDINGTE GENERIERUNG VON BILDPAAREN MITTELS ADVERSARIAL AUTOENCODERS 155 8.1 ENCODER-MODELL .................................................................................... 156 8.2 DISKRIMINATOR-MODELL ........................................................................... 158 X INHALTSVERZEICHNIS 8.3 DECODER BZW. 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DER VALIDIERUNGSDATEN ................................................................................. 204 A.3 QUANTIFIZIERUNG DES EINFLUSSES FUER MVFNNS MIT MEHR ALS ZWEI EINGABEN 205 A.4 BILDPAARE AUS DEM TRAININGSDATENSATZ .......................................... 206
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