Funding reference 01IS21065D
Ziel des Projektes ist die Entwicklung und Validierung von Methoden zur Synthese von Trainingsdaten für Deep Learning-basierte Partikelmesstechnik, exemplarisch dargestellt durch bildbasierte Methoden zur Erkennung von Partikeln in (Mikroskop-) Bildern zur Bestimmung der Partikelgrößenverteilung, sowie zeit- und ortsabhängige
Messungen der Transmissionsspektren von Partikeldispersionen mit kommerziell verfügbaren Messgeräten als Beispiel multimodaler Sensordaten. Ergänzend dazu werden Methoden zur Quantifizierung der Qualität der generierten synthetischen Datensätze in Hinblick auf deren Eignung für maschinelles Lernen entwickelt und
validiert. Um die Zusammenarbeit von Forschung und Industrie im Hinblick auf geheimhaltungswürdige Partikelbilder in Zukunft zu erleichtern, werden Methoden zur Anonymisierung und Abstraktion von Datensätzen aus der Industrie entwickelt.
