Avaliação do desempenho de classificadores em metalografia quantitativa

Materia

Cidade, Rafael de Azevedo¹  Santana, Gregório Jório¹  Braga, Vitor Py¹  Sarruf, Bernardo Jordão Moreira¹ 

[1] UFRJ, Rio de Janeiro, BR

关键词: Classificadores de Imagem;    Metalografia quantitativa;    Processamento de imagens;    Caracterização microestrutural..;   

DOI  :  10.1590/S1517-707620150002.0039

学科分类：工程和技术（综合）

来源: Universidade Federal do Rio de Janeiro * Coordenacao dos Programas de Pos-Graduacao de Engenharia

【 摘 要 】

As técnicas convencionais para aplicação da metalografia quantitativa têm sido cada vez mais substituídas por processos digitais devido à crescente necessidade de ganho de velocidade nas análises industriais e o processamento de imagens tem então ocupado um lugar importante nesse campo da metalurgia. Este trabalho teve como objetivo a implementação e avaliação de técnicas de inteligência e visão computacional na resolução de problemas de determinação de área de fases em aços AISI 1020. Para a comparação, três técnicas de decisão automática foram avaliadas: k-vizinhos mais próximos (KNN), que classifica os pontos da imagem através de correlação com a sua vizinhança e duas técnicas de classificação por aprendizado supervisionado: Redes Neurais Artificiais (RNA) e Máquinas de Vetores Suporte (SVM). Índices de indicação de qualidade de classificação também foram avaliados. Os resultados mostraram superioridade geral na técnica SVM no que tange, principalmente, o tempo de classificação e acurácia relativa, porém em todos os casos houve concordância com os valores de fração de área esperados para esse tipo de material, segundo análises metalúrgicas teóricas.

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