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Lokale Defekte auf spiegelnden Oberflächen verzerren das Spiegelbild der Umgebung und resultieren oftmals in einem negativen Empfinden der Verarbeitungsqualität. Insbesondere beim Kauf qualitativ hochwertiger Kraftfahrzeuge haben die Kunden einen hohen Anspruch an das äußere Erscheinungsbild, da das Automobil für sie ein wichtiges Statussymbol darstellt.
Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der systematischen Erforschung eines Algorithmus, um Lackbeanstandungen auf glänzend lackierten Karosserieoberflächen zuverlässig zu detektieren.

Produktbeschreibung
Lokale Defekte auf spiegelnden Oberflächen verzerren das Spiegelbild der Umgebung und resultieren oftmals in einem negativen Empfinden der Verarbeitungsqualität. Insbesondere beim Kauf qualitativ hochwertiger Kraftfahrzeuge haben die Kunden einen hohen Anspruch an das äußere Erscheinungsbild, da das Automobil für sie ein wichtiges Statussymbol darstellt.

Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der systematischen Erforschung eines Algorithmus, um Lackbeanstandungen auf glänzend lackierten Karosserieoberflächen zuverlässig zu detektieren.
Autorenporträt
Kieselbach, Kim Katharina
Kim Katharina Kieselbach, geboren und aufgewachsen südlich von Hamburg. Duales Studium in Maschinenbau an der FHWT Diepholz (2008 - 2012) sowie in Engineering Systems and Projects Management an der Kingston University (2013 - 2014). Promotion an der TU Dresden in Kooperation mit der Volkswagen Aktiengesellschaft (2014 - 2019).