Die Veröffentlichung „Evaluation of Deep Learning for Semantic Image Segmentation in Tool Condition Monitoring” von Benjamin Lutz, Dominik Kisskalt, Daniel Regulin, Raven Reisch, Prof. Dr. Andreas Schiffler und Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke wurde mit dem Best Paper Award der Special Session Advanced Machine Vision ausgezeichnet, welche im Rahmen der 18th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2019) vom 16. bis 19. Dezember 2019 in Boca Raton, Florida stattfand.
In der ausgezeichneten Publikation wird ein Ansatz zur Verwendung maschineller Lernverfahren in der Werkzeugüberwachung vorgestellt. Unter Ausnutzung künstlicher neuronale Netze werden Bilddaten von verschlissenen Werkzeugen analysiert und somit die Erkennung und pixelgenaue Lokalisierung verschiedener Verschleißarten ermöglicht.