Avaliação do desempenho de classificadores em metalografia quantitativa

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.

Bibliographic Details

Main Authors:	Sarruf,Bernardo Jordão Moreira, Cidade,Rafael de Azevedo, Braga,Vitor Py, Santana,Gregório Jório
Format:	Digital revista
Language:	Portuguese
Published:	Laboratório de Hidrogênio, Coppe - Universidade Federal do Rio de Janeiro 2015
Online Access:	http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1517-70762015000200384
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