Número de ficha: 176366

ISSN
2076-3417 (online)
Egilea
Intxausti Arbaiza, Eneko
2. mailako egilea
Skocaj, Danijel
Cernuda García, Carlos
Zugasti Uriguen, Ekhi
2. mailako egile korporatiboa
Mondragon Goi Eskola Politeknikoa
University of Ljubljana
Izenburua
A Methodology for Advanced Manufacturing Defect Detection through Self-Supervised Learning on X-ray Images [ Documento científico MGEP ] / Eneko Intxausti, Danijel Skocaj, Carlos Cernuda and Ekhi Zugasti
Argitalpen datuak
, 2024
Deskribapena
18 p .
Ohar orokorra
Argitaratuta/Publicado
Acceso Abierto. CC-BY
APC (formulario). 2495.58 EUR
Nota de créditos
NA/RI
Indice de impacto
JCR 2.7 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY Q2 42/90 2022
SJR 0.492 Fluid Flow and Transfer Processes C2 33/87 2022 2024-02-23
CiteScore 4.5 General Engineering CS2 73/302 2022
Web of Science
Scopus
Nota sobre financiamiento
Gobierno Vasco. Grupos SISI. IT1676-22
Gobierno Vasco. Elkartek 2022. KK-2022/00049. Deep learning REcommended Manufacturing Imperfection Novelty Detection. DREMIND
Hizkuntza
Inglés
Gaia
Artículo
2023-2024
Análisis de datos y ciberseguridad
ODS 9 Industria, innovación e infraestructura
NON:
Applied Sciences. Vol. 14. N. 7. N. art. 2785,
URL
Testu osorako sarbidea/Acceso al texto completo /Full text access
https://doi.org/10.3390/app14072785
Tags públicas
mondragon
etiq. info
005 20240411094117.0
008 230719s2024 sz eng d
022 |a2076-3417 (online)
040 |bspa
041 |aeng
100 1 |aIntxausti Arbaiza, Eneko
245 10|aA Methodology for Advanced Manufacturing Defect Detection through Self-Supervised Learning on X-ray Images|hDocumento científico MGEP|cEneko Intxausti, Danijel Skocaj, Carlos Cernuda and Ekhi Zugasti
260 |c2024
300 |a18 p
500 |aArgitaratuta/Publicado
500 |aAcceso Abierto. CC-BY
500 |aAPC (formulario). 2495.58 EUR
508 |aNA/RI
536 |aGobierno Vasco. Grupos SISI. IT1676-22
536 |aGobierno Vasco. Elkartek 2022. KK-2022/00049. Deep learning REcommended Manufacturing Imperfection Novelty Detection. DREMIND
546 |aInglés
590 |aJCR|b2.7|cENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY|dQ2|e42/90|f2022
590 |aSJR|b0.492|cFluid Flow and Transfer Processes|dC2|e33/87|f2022|f2024-02-23
590 |aCiteScore|b4.5|cGeneral Engineering|dCS2|e73/302|f2022
590 |aWeb of Science
590 |aScopus
653 |aArtículo
653 |a2023-2024
653 |aAnálisis de datos y ciberseguridad
653 |aODS 9 Industria, innovación e infraestructura
700 1 |aSkocaj, Danijel
700 1 |aCernuda García, Carlos
700 1 |aZugasti Uriguen, Ekhi
710 2 |aMondragon Goi Eskola Politeknikoa
710 2 |aUniversity of Ljubljana
773 |tApplied Sciences. Vol. 14. N. 7. N. art. 2785,
856 40|uhttps://hdl.handle.net/20.500.11984/6343|yTestu osorako sarbidea/Acceso al texto completo /Full text access
856 |uhttps://doi.org/10.3390/app14072785