Machine Vision Inspection Systems: Machine Learning–Based Approaches (Machine Vision Inspection Systems, Volume 2)
Malarvel, Muthukumaran (Editor) / Nayak, Soumya Ranjan (Editor) / Pattnaik, Prasant Kumar (Editor) / Panda, Surya Narayan (Editor)
Idioma: inglés
Editorial: Wiley-Scrivener, 2021
- Tapa dura
- Nuevo

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- Título
- Machine Vision Inspection Systems: Machine Learning–Based Approaches (Machine Vision Inspection Systems, Volume 2)
- Autor
- Malarvel, Muthukumaran (Editor) / Nayak, Soumya Ranjan (Editor) / Pattnaik, Prasant Kumar (Editor) / Panda, Surya Narayan (Editor)
- Editorial
- Wiley-Scrivener
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Brand New
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1119786096
- ISBN 13
- 9781119786092
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 0,6 kilogramos
- Serie
- Libro 2 de 2: Machine Vision Inspection Systems
Machine Vision Inspection Systems (MVIS) is a multidisciplinary research field that emphasizes image processing, machine vision and, pattern recognition for industrial applications. Inspection techniques are generally used in destructive and non-destructive evaluation industry. Now a day's the current research on machine inspection gained more popularity among various researchers, because the manual assessment of the inspection may fail and turn into false assessment due to a large number of examining while inspection process.
This volume 2 covers machine learning-based approaches in MVIS applications and it can be employed to a wide diversity of problems particularly in Non-Destructive testing (NDT), presence/absence detection, defect/fault detection (weld, textile, tiles, wood, etc.), automated vision test & measurement, pattern matching, optical character recognition & verification (OCR/OCV), natural language processing, medical diagnosis, etc. This edited book is designed to address various aspects of recent methodologies, concepts, and research plan out to the readers for giving more depth insights for perusing research on machine vision using machine learning-based approaches.
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Acerca del autor
Muthukumaran Malarvel obtained his PhD in digital image processing and he is currently working as an associate professor in the Department of Computer Science and Engineering at Chitkara University, Punjab, India. His research interests include digital image processing, machine vision systems, image statistical analysis & feature extraction, and machine learning algorithms.
Soumya Ranjan Nayak obtained his PhD in computer science and engineering from the Biju Patnaik University of Technology, India. He has more than a decade of teaching and research experience and currently is working as an assistant professor, Amity University, Noida, India. His research interests include image analysis on fractal geometry, color and texture analysis jointly and separately.
Prasant Kumar Pattnaik PhD (Computer Science), Fellow IETE, Senior Member IEEE is a Professor at the School of Computer Engineering, KIIT Deemed to be University, Bhubaneswar, India. He has more than a decade of teaching and research experience. His areas of interest include mobile computing, cloud computing, cyber security, intelligent systems and brain computer interface.
Surya Narayan Panda is a Professor and Director Research at Chitkara University, Punjab, India. His areas of interest include cybersecurity, networking, advanced computer networks, machine learning, and artificial intelligence. He has developed the prototype of Smart Portable Intensive Care Unit through which the doctor can provide immediate virtual medical assistance to emergency cases in the ambulance. He is currently involved in designing different healthcare devices for real-time issues using AI and ML.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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