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Titel: A Classification Algorithm for Anomaly Detection in Terahertz Tomography
VerfasserIn: Meiser, Clemens
Schuster, Thomas
Wald, Anne
HerausgeberIn: Lirkov, Ivan
Margenov, Svetozar
Sprache: Englisch
Titel: Large-Scale Scientific Computing
Verlag/Plattform: Springer Nature
Erscheinungsjahr: 2022
Freie Schlagwörter: Anomaly detection
Inline monitoring
Terahertz tomography
DDC-Sachgruppe: 510 Mathematik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Terahertz tomography represents an emerging field in the area of nondestructive testing. Detecting outliers in measurements that are caused by defects is the main challenge in inline process monitoring. An efficient inline control enables to intervene directly during the manufacturing process and, consequently, to reduce product discard. We focus on plastics and ceramics and propose a density-based technique to automatically detect anomalies in the measured data of the radiation. The algorithm relies on a classification method based on machine learning. For a verification, supervised data are generated by a measuring system that approximates an inline process. The experimental results show that the use of terahertz radiation, combined with the classification algorithm, has great potential for a real inline manufacturing process.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1007/978-3-030-97549-4_45
URL der Erstveröffentlichung: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-97549-4_45
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-394204
hdl:20.500.11880/35540
http://dx.doi.org/10.22028/D291-39420
ISBN: 978-3-030-97549-4
978-3-030-97548-7
Datum des Eintrags: 30-Mär-2023
Bemerkung/Hinweis: 13th International Conference on Large-Scale Scientific Computations (LSSC 2021), Sozopol, Bulgaria, June 7–11, 2021
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Mathematik
Professur: MI - Prof. Dr. Thomas Schuster
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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