Zusammenfassung Die Qualitätssicherung bei der Produktion von Solarzellen ist ein entscheidender Faktor, um langfristige Leistungsgarantien auf Solarpanels gewähren zu können. Die vorliegende Arbeit leistet hierzu einen Beitrag zur automatisierten Fehlererkennung auf Wafern, indem Elektrolumineszenz-Bilder eines realen Herstellungsszenarios mithilfe von verschiedenen Computer-Vision-Modellen klassifiziert werden. Die Herausforderung besteht hierbei nicht nur darin, defekte Wafer von funktionsfähigen zu separieren, sondern gleichzeitig auch zwischen spezifischen Fehlerarten zu unterscheiden, während geringe Inferenzzeiten sicherzustellen sind. Zu diesem Zweck werden neben einfachen statistischen Modellen verschiedene Deep-Learning-Architekturen auf Basis von Convolutional Neural Networks (CNNs) verprobt und miteinander vergleichen. Ziel der Arbeit ist es, verschiedene Klassifizierungsansätze unterschiedlicher Komplexität zu testen und auf ihre praktische Einsatzfähigkeit unter realen Bedingungen zu untersuchen. Die Fallstudie zeigt, dass je nach Situation unterschiedliche Modelle ihre Existenzberechtigung haben und in Kombination sehr gute Ergebnisse erzielen. So lassen sich bereits mit statistischen Modellen und einfachen CNN-Varianten zuverlässige Aussagen mit Genauigkeiten von über 99 % bei Fehlertypen einfacher bis mittlerer Erkennbarkeit
In recent years, with the advent of highly scalable artificial-neural-network-based text representation methods the field of natural language processing has seen unprecedented growth and sophistication. It has become possible to distill complex linguistic information of text into multidimensional dense numeric vectors with the use of the distributional hypothesis. As a consequence, text representation methods have been evolving at such a quick pace that the research community is struggling to retain knowledge of the methods and their interrelations. We contribute threefold to this lack of compilation, composition, and systematization by providing a survey of current approaches, by arranging them in a genealogy, and by conceptualizing a taxonomy of text representation methods to examine and explain the state-of-the-art. Our research is a valuable guide and reference for artificial intelligence researchers and practitioners interested in natural language processing applications such as recommender systems, chatbots, and sentiment analysis.
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