Andere Grundvoraussetzungen sind z.B. ein deutlich anderes Zellformat, ein deutlich unterschiedliches Aussehen des Zellmateriales, deutliche Änderungen der Position von Busbars oder neue Elemente im Bild die keine Fehler sind.

Dazu werden Daten mit derselben Grundvoraussetzung und markierten Fehlern zusammen mit den Daten einer anderen Grundvoraussetzung, aber ohne markierte Fehler, zum Anlernen eines neuronalen Netzes verwendet. Es ergibt sich ein Neuronales Netz, welches dazu in der Lage ist Fehler auf Datensätzen unterschiedlicher Grundvoraussetzungen zu segmentieren, ohne dieses vorher auf alle Datensätze anzutrainieren.

Für das Detektieren von Fehlern auf Solarzellen bringt das neue Verfahren eine deutliche Vereinfachung und Zeitersparnis für die Anpassung eines neuronalen Netzes an neue oder veränderte Zelltypen oder Bildausschnitte.

Wir freuen uns sehr über diese Auszeichnung und gratulieren Hr. Joya herzlich zu diesem großartigen Erfolg. Wir sind sehr froh Dich in unserem Team zu haben!

Die Bachelorarbeit erstellte Hr. Joya in Zusammenarbeit mit der MBJ Solutions und der der Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW). Betreut wurde er von Herrn Dr. rer. nat. Dieter Lorenz (MBJ) und Herrn Prof. Dr. Jörg Dahlkemper (HAW).

Der Folkusfinderpreis der Innitiative Bildverabeitung e.V der FH Westküste wird jedes Jahr für die besten Dissertationen und Studienabschlussarbeiten in der Bildverarbeitung in den Ländern Schleswig-Holstein und Hamburg in drei Kategorien vergeben. Er zeichnet herausragende praxisrelevante Leistungen von Absolventinnen und Absolventen aus, die Ihre Arbeiten bei Unternehmen oder Hochschulen aus der Region erstellt haben. Überreicht wurde der Preis von  Niklas Kröger von der Firma Allied Vision Technologies GmbH.