1. Repositório Aberto da Universidade do Porto
  2. FEUP - Faculdade de Engenharia
  3. FEUP - Dissertação
Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/168760
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DC FieldValueLanguage
dc.creatorJoana Sofia Pais Silva
dc.date.accessioned2026-01-26T02:42:05Z-
dc.date.available2026-01-26T02:42:05Z-
dc.date.issued2025-07-10
dc.date.submitted2025-07-30
dc.identifier.othersigarra:735177
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10216/168760-
dc.language.isoeng
dc.rightsembargoedAccess
dc.subjectEngenharia electrotécnica, electrónica e informática
dc.subjectElectrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
dc.titleAnomaly and defect detection in natural cork stoppers using Machine Learning
dc.typeDissertação
dc.date.embargo2028-07-09
dc.contributor.uportoFaculdade de Engenharia
dc.identifier.tid204114659
dc.subject.fosCiências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
dc.subject.fosEngineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
thesis.degree.disciplineMestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
thesis.degree.grantorFaculdade de Engenharia
thesis.degree.grantorUniversidade do Porto
thesis.degree.level1
rcaap.embargofctPor razões de competitividade no mercado, determinadas informações técnicas e estratégias utilizadas neste trabalho estão protegidas por um acordo de confidencialidade firmado com a empresa Azevedos Indústria.
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