EKF-Diagnostic/sensor-anomalies
1
0
Fork 0
generated from dopt-python/py311
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects 1 Releases 6 Wiki Activity

docs: fix typo

Browse Source
This commit is contained in:
Florian Förster 2025-11-13 09:07:40 +01:00
parent 4050de98c9
commit 22296a7bc3
3 changed files with 2 additions and 2 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

2
README.md
View File

@ -12,7 +12,7 @@ Die im Rahmen des Projekts erstellte Anwendung erlaubt es, Bilder von Sensoren,
- Abmessungen der Elektroden eines jeden Sensors auf Basis von Kalibrierungswerten (in der Form Pixel/Maßeinheit)
- Erkennung von Anomalien und damit möglichen Defekten eines Sensors
Ein zu analysierendes Bild enthält zwei Sensoren mit ihrer jeweils definierten Anzahl an Elektroden. Ein solches Bild kann über die bereitgestellte Command-Line-Interface (CLI) analysiert werden. Ist die Analyse erfolgreich, wird eine nach dem Bild benannte CSV-Datei im selben Verzeichnis, in welchem sich das Bild befindet, abgelegt. Diese CSV-Datei enthält die ermittelten Werte für die Abmessungen der Elektroden sowie deren Flächeninhalte. Jeder Sensor besitzt drei Elektroden. Demzufolge ergeben sich 2x3x3 = 18 Kennwerte.
Ein zu analysierendes Bild enthält zwei Sensoren mit ihrer jeweils definierten Anzahl an Elektroden. Ein solches Bild kann über das bereitgestellte Command-Line-Interface (CLI) analysiert werden. Ist die Analyse erfolgreich, wird eine nach dem Bild benannte CSV-Datei im selben Verzeichnis, in welchem sich das Bild befindet, abgelegt. Diese CSV-Datei enthält die ermittelten Werte für die Abmessungen der Elektroden sowie deren Flächeninhalte. Jeder Sensor besitzt drei Elektroden. Demzufolge ergeben sich 2x3x3 = 18 Kennwerte.
Darüber hinaus wird ermittelt, ob die Sensoren jeweils Anomalien aufweisen. Die CSV-Datei enthält zusätzlich zu den 18 Maß-Kennwerten zwei Einträge mit jeweils ``0`` oder ``1``, ein Ergebnis der Anomaliedetektion für jeden Sensor. Bei einem Ergebnis von ``0`` wurde keine Anomalie festgestellt, bei ``1`` hingegen schon.

2
docs/manual.md
View File

@ -9,7 +9,7 @@ Die im Rahmen des Projekts erstellte Anwendung erlaubt es, Bilder von Sensoren,
- Abmessungen der Elektroden eines jeden Sensors auf Basis von Kalibrierungswerten (in der Form Pixel/Maßeinheit)
- Erkennung von Anomalien und damit möglichen Defekten eines Sensors
Ein zu analysierendes Bild enthält zwei Sensoren mit ihrer jeweils definierten Anzahl an Elektroden. Ein solches Bild kann über die bereitgestellte Command-Line-Interface (CLI) analysiert werden. Ist die Analyse erfolgreich, wird eine nach dem Bild benannte CSV-Datei im selben Verzeichnis, in welchem sich das Bild befindet, abgelegt. Diese CSV-Datei enthält die ermittelten Werte für die Abmessungen der Elektroden sowie deren Flächeninhalte. Jeder Sensor besitzt drei Elektroden. Demzufolge ergeben sich 2x3x3 = 18 Kennwerte.
Ein zu analysierendes Bild enthält zwei Sensoren mit ihrer jeweils definierten Anzahl an Elektroden. Ein solches Bild kann über das bereitgestellte Command-Line-Interface (CLI) analysiert werden. Ist die Analyse erfolgreich, wird eine nach dem Bild benannte CSV-Datei im selben Verzeichnis, in welchem sich das Bild befindet, abgelegt. Diese CSV-Datei enthält die ermittelten Werte für die Abmessungen der Elektroden sowie deren Flächeninhalte. Jeder Sensor besitzt drei Elektroden. Demzufolge ergeben sich 2x3x3 = 18 Kennwerte.
Darüber hinaus wird ermittelt, ob die Sensoren jeweils Anomalien aufweisen. Die CSV-Datei enthält zusätzlich zu den 18 Maß-Kennwerten zwei Einträge mit jeweils ``0`` oder ``1``, ein Ergebnis der Anomaliedetektion für jeden Sensor. Bei einem Ergebnis von ``0`` wurde keine Anomalie festgestellt, bei ``1`` hingegen schon.

BIN
docs/manual.pdf
View File

Binary file not shown.