Fully convolutional networks for void segmentation in X-ray images of solder joints
Wankerl, Heribert, Stern, Maike Lorena, Altieri-Weimar, Paola, Al-Baddai, Saad, Lang, Kurt-Jürgen, Roider, Florian und Lang, Elmar Wolfgang (2020) Fully convolutional networks for void segmentation in X-ray images of solder joints. Journal of Manufacturing Processes 57, S. 762-767.Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 11 Okt 2021 12:44
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Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Journal of Manufacturing Processes | ||||
| Verlag: | Elsevier | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | OXFORD | ||||
| Band: | 57 | ||||
| Seitenbereich: | S. 762-767 | ||||
| Datum | 2020 | ||||
| Institutionen | Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | ; Deep learning; Fully convolutional networks; Image segmentation; Transfer learning; Surface-mounted technology; Voids | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 49719 |
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