Isbn: 9783863596439 - model-based optimization of setup parameters for dimensional measurements on monomaterial and multimaterial workpieces in industrial computed tomography (ergebnisse aus der produktionstechnik) (4 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Model-based Optimization of Setup Parameters for Dimensional Measurements on Monomaterial and Multimaterial Workpieces in Industrial Computed Tomography | Andrea Buratti | Taschenbuch | Großformatiges Paperback. Klappenbroschur | Englisch | 2018 | Apprimus Verlag | EAN 9783863596439 | Verantwortliche Person für die EU: Apprimus, Steibachstr. 25, 52074 Aachen, info[at]iif[dot]rwth-aachen[dot]de | Anbieter: preigu.…
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Softcover. Zustand: Gut. 1. Auflage. Ehem. Bibliotheksexemplar mit Signatur und Stempel. GUTER Zustand, ein paar Gebrauchsspuren. Ex-library with stamp and library-signature. GOOD condition, some traces of use. L13308 9783863596439 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 310.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This manuscript presents a methodology for optimizing setup parameters for dimensional measurements in industrial computed tomography (CT). The methodology relates the influence of setup parameters on measurement uncertainty to five conditions on scan quality. A set of models for optimizing setup parameters was developed and implemented into a software application. Experimental investigations showed that predicted setup parameters are optimal for the vast majority of the considered features. 170 pp. Englisch.…
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This manuscript presents a methodology for optimizing setup parameters for dimensional measurements in industrial computed tomography (CT). The methodology relates the influence of setup parameters on measurement uncertainty to five conditions on scan quality. A set of models for optimizing setup parameters was developed and implemented into a software application. Experimental investigations showed that predicted setup parameters are optimal for the vast majority of the considered features.…
