MMNov, 2023
利用低质量 X 射线摄影术、通过模拟进行的合成 X 射线数据增强，以及机器学习自动检测铝合金压铸材料和纤维金属层压板中的隐藏损伤和杂质
Automated Detection of hidden Damages and Impurities in Aluminum Die Casting Materials and Fibre-Metal Laminates using Low-quality X-ray Radiography, Synthetic X-ray Data Augmentation by Simulation, and Machine Learning
Stefan Bosse, Dirk Lehmhus
TL;DR使用 X 射线单投影和多投影（CT）图像进行自动损伤和缺陷检测的基于数据驱动建模的方法和挑战，主要包括数据和特征的变异性，数据特征标注（用于监督机器学习），以及缺乏地面实况数据等。