Potentials and challenges of deep-learningassisted porosity prediction based on thermographic in situ monitoring in laser powder bed fusion : Potentiale und Herausforderungen in der Deep-Learning-gestützten Porositätsvorhersage basierend auf thermografischer in situ Prozessbeobachtung im Laser-Pulverbettschweißen

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Titel	Potentials and challenges of deep-learningassisted porosity prediction based on thermographic in situ monitoring in laser powder bed fusion : Potentiale und Herausforderungen in der Deep-Learning-gestützten Porositätsvorhersage basierend auf thermografischer in situ Prozessbeobachtung im Laser-Pulverbettschweißen
Person(en)	Oster, Simon (Verfasser) Scheuschner, Nils (Verfasser) Chand, Keerthana (Verfasser) Altenburg, Simon J. (Verfasser) Gerlach, Gerald (Verfasser)
Umfang/Format	Online-Ressource
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:101:1-2023081814265709743689 DOI: 10.1515/teme-2023-0062
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 18.08.2023
Sprache(n)	Deutsch (ger)
Beziehungen	Enthalten in: Technisches Messen (Bd. 90, 2023, Nr. s1: 85-96. 12 S.)

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