Deep Learning-basierte Optimierung der automatischen optischen Qualitätssicherung in einer Elektronik-Fertigung

Bibliographische Detailangaben

Titel

Deep Learning-basierte Optimierung der automatischen optischen Qualitätssicherung in einer Elektronik-Fertigung

verantwortlich

Schwebig, Alida Ilse Maria (VerfasserIn); Tutsch, Rainer (AkademischeR BetreuerIn); Heizmann, Michael (AkademischeR BetreuerIn); Technische Universität Braunschweig (Grad-verleihende Institution); Shaker Verlag (Verlag)

Schriftenreihe

Schriftenreihe des Instituts für Produktionsmesstechnik, TU Braunschweig ; Band 18

Hochschulschriftenvermerk

Dissertation, Technische Universität Carolo-Wilhelmina zu Braunschweig, 2021

veröffentlicht

Düren: Shaker Verlag, 2021

Erscheinungsjahr

2021

Teil von

Institut für Produktionsmesstechnik: Schriftenreihe des Instituts für Produktionsmesstechnik, TU Braunschweig ; Band 18

Erscheint auch als

Schwebig, Alida Ilse Maria, Deep Learning-basierte Optimierung der automatischen optischen Qualitätssicherung in einer Elektronik-Fertigung, Düren : Shaker, 2021, Online-Ressource, 261 Seiten, 34 Illustrationen

Medientyp

Buch Hochschulschrift

Datenquelle

K10plus Verbundkatalog

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