80. Heidelberger Bildverarbeitungsforum

08. März 2022, Online
Innovationen des Deep Learning für Qualitätskontrolle und Automatisierung
Methoden des maschinellen Lernens entwicklen sich rasant weiter, so dass es schwer ist, damit Schritt zu halten.
Das 80. Forum gab einen Überblick der aktuellen Entwicklungen dieser Methoden im Kontext der Qualitätskontrolle und Automatisierung, die inzwischen viele Bereiche außerhalb des klassischen Anwendungsbereiches in der Produktion umfasst, darunter auch vielfältige Anwendungen in Biologie und Medizin, autonome Fahrzeuge aller Art und Landwirtschaft.
Vorträge
Moderation: B. Jähne | ||
11:00 | Willkommen und Vorstellung der Bildverarbeitungsgruppen an der RWTH Aachen und deren Umfeld D. Merhof, Lehrstuhl für Bildverarbeitung, RWTH Aachen |
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11:20 |
Anomalie-Erkennung für die automatisierte, visuelle Qualitätskontrolle |
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11:55 | High Speed Mikroskopie & Deep Learning - Enabler für die objektive Qualitätskontrolle in der automatisierten Zellproduktion B. Nießing, Fraunhofer IPT, Aachen ![]() |
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12:30 | Mittagspause - und Kurzbeiträge
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13:30 | Generative Deep Learning Methoden für die Bild-basierte Qualitätssicherung D. Wolfschläger, WZL, RWTH Aachen ![]() |
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14:05 | Generative Adversarial Networks in Medical Imaging V. Schulz, ExMI, RWTH Aachen ![]() |
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14:40 | Kaffeepause - mit Kurz- und Ausstellungsbeiträgen
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15:40 | Digitalization and AI for Nature Conservation and Agriculture M. Ryo, Hochschule Brandenburg, Cottbus-Senftenberg ![]() |
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16:15 | Bestimmung von Ertrags- und Qualitätsparametern durch spektrale Sensoren und Deep Learning für die Digitalisierung der Landwirtschaft J. Krause, Fraunhofer IOSB, Karlsruhe ![]() |
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16:50 | Schlussbemerkungen und Ankündigung des nächsten Forums |