Industrielle Computertomographie erfordert umfassendes Expertenwissen. In diesem Beitrag wird ein Konzept vorgestellt, um die Parametrisierung von Messungen durch Reinforcement Learning zu automatisieren. Innerhalb einer Simulation sollen Agenten Messstrategien wie das Auslegen zeitminimaler Messungen erlernen. Auch wenn aktuelle virtuelle CTs realitätsnahe Messungen erlauben, verhindert die Laufzeit aktueller Simulationsumgebungen noch den Einsatz als effiziente Trainingsumgebung.
Industrial computed tomography requires extensive expert knowledge. This paper presents a concept to automate the parameterization of measurements by reinforcement learning. Within a simulation, agents are supposed to learn measurement strategies such as the design of time-minimal measurements. Even though current virtual CTs allow realistic measurements, their runtime currently still prevents their use as an efficient training environment.
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