Regenerative Energie
In diesem Beitrag wird gezeigt, wie kupferhältige Partikel in einer Shredderfraktion mittels Convolutional Neural Networks erkannt werden können. Hierzu wurden 20 CNN-Architekturen auf Basis der erreichbaren Vorhersagegenauigkeit und Inferenzlatenz miteinander verglichen.
Auf Basis dieser Metriken wurde die performanteste Architektur ausgewählt und die Inferenzlatenz durch Verschlankung reduziert. Im letzten Schritt wurde die adaptierte Architektur in Inline-Versuchen angewandt, um Kupferpartikel zu erkennen und eine Ausschleusungsmechanik zu steuern.
| Copyright: | © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben |
| Quelle: | Recy & Depotech 2024 (Dezember 2024) |
| Seiten: | 6 |
| Preis: | € 3,00 |
| Autor: | Dipl.-Ing. Gerald Koinig Melanie Neubauer W. Martinelli Nikolai Kuhn Thomas Fink |
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