Neuronale Muster- und Objekterkennung

Das vorliegende Werk befasst sich mit neuronaler
Muster- und Objekterkennung durch Analyse von
Signalen im Zeit- und Frequenzbereich. Diese
Thematik wird zunächst allgemein und dann anhand
eines konkreten Anwendungsbeispiels untersucht. Es
werden ein Konzept und eine Implementierung für ein
System entwickelt, das in
der Lage ist, metallene Gegenstände wie Schrauben,
Muttern und Beilagscheiben unabhängig von ihrer
Größe, Dicke oder Länge aufgrund ihrer Form
voneinander zu unterscheiden.

Autorentext

Dipl.-Ing. Dr. Rosemarie Velik studierte Elektro- und Informationstechnik an der Technischen Universität Wien. Nach Abschluss ihres Studiums arbeitete sie einige Jahre an der Technischen Universität Wien am Institut für Computertechnik. Derzeit ist sie Forscherin in der Abteilung Biorobotik in Fatronik - Tecnalia, Spanien.

Klappentext

Das vorliegende Werk befasst sich mit neuronaler Muster- und Objekterkennung durch Analyse von Signalen im Zeit- und Frequenzbereich. Diese Thematik wird zunächst allgemein und dann anhand eines konkreten Anwendungsbeispiels untersucht. Es werden ein Konzept und eine Implementierung für ein System entwickelt, das in der Lage ist, metallene Gegenstände wie Schrauben, Muttern und Beilagscheiben unabhängig von ihrer Größe, Dicke oder Länge aufgrund ihrer Form voneinander zu unterscheiden.