Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Albuquerque, Victor Hugo Costa de
Data de Publicação: 2007
Outros Autores: Cortez, Paulo César, Alexandria, Auzuir Ripardo de, Aguiar, Willys Machado, Silva, Edgard de Macedo
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/59521
Resumo: Digital Image Processing is an increasing expansion area in some field of application that uses the interpretation of images as tool. Quantitative Metallography area applied to Materials Sciences uses this technique for characterization of phase volumetric fractions, grain size, inclusion distribution determination and other parameters that influence the properties of the materials. The present paper has, as main objective, to present and validate the software Segmentation by Artificial Neural Network (SVRNA), developed by the authors. This software, based on artificial neural network, makes the percentile constituent counting in time reduced in relation to the conventional model. The study is carried out over ABNT 1020 and 1045 steel and nodular cast iron samples. Statistical analysis showed that this software is efficient for admitted degree of significance. It has concluded, therefore, that the program can be used in applications in the field of Material Sciences for determination of microstructures.
id UFC-7_595e28a21dc105b9107164e4e2ef826a
oai_identifier_str oai:repositorio.ufc.br:riufc/59521
network_acronym_str UFC-7
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository_id_str
spelling Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiaisMetalografia quantitativaMicroestruturasRedes neuraisProcesso digital de imagensDigital Image Processing is an increasing expansion area in some field of application that uses the interpretation of images as tool. Quantitative Metallography area applied to Materials Sciences uses this technique for characterization of phase volumetric fractions, grain size, inclusion distribution determination and other parameters that influence the properties of the materials. The present paper has, as main objective, to present and validate the software Segmentation by Artificial Neural Network (SVRNA), developed by the authors. This software, based on artificial neural network, makes the percentile constituent counting in time reduced in relation to the conventional model. The study is carried out over ABNT 1020 and 1045 steel and nodular cast iron samples. Statistical analysis showed that this software is efficient for admitted degree of significance. It has concluded, therefore, that the program can be used in applications in the field of Material Sciences for determination of microstructures.O Processamento Digital de Imagens é uma área de crescente expansão em vários ramos de aplicação que utilizam a interpretação de imagens como ferramenta. A área da Metalografia Quantitativa aplicada às Ciências dos Materiais utiliza essa técnica para caracterização de frações volumétricas de fases, tamanho de grãos, determinação de distribuição de inclusões, entre outros parâmetros que influem nas propriedades dos materiais. Através de uma análise estatística preliminar, o presente trabalho tem como principal objetivo apresentar e validar o programa Segmentação Via Rede Neural Artificial (SVRNA) desenvolvido pelos autores. Este programa, baseado em redes neurais artificiais, faz a contagem percentual de constituintes em tempo reduzido em relação ao modelo convencional. O estudo é realizado, primeiramente, com a obtenção das amostras de aços ABNT 1020 e 1045 e ferro fundido nodular. A análise estatística mostra que o software é eficiente para o grau de significância admitido. Conclui-se, portanto, que o programa pode ser utilizado em aplicações na área das Ciências dos Materiais para a determinação de microestruturas.2021-07-13T14:48:55Z2021-07-13T14:48:55Z2007info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfALBUQUERQUE, Victor Hugo Costa de; CORTEZ, Paulo César; ALEXANDRIA, Auzuir Ripardo de; AGUIAR, Willys Machado; SILVA, Edgard de Macedo. Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais. Revista Matéria, Rio de Janeiro, v. 12, n. 2, p. 394–407, 2007.1517-7076http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/59521Albuquerque, Victor Hugo Costa deCortez, Paulo CésarAlexandria, Auzuir Ripardo deAguiar, Willys MachadoSilva, Edgard de Macedoporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-07-13T14:48:55Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/59521Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:57:48.940726Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
dc.title.none.fl_str_mv Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais
title Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais
spellingShingle Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais
Albuquerque, Victor Hugo Costa de
Metalografia quantitativa
Microestruturas
Redes neurais
Processo digital de imagens
title_short Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais
title_full Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais
title_fullStr Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais
title_full_unstemmed Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais
title_sort Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais
author Albuquerque, Victor Hugo Costa de
author_facet Albuquerque, Victor Hugo Costa de
Cortez, Paulo César
Alexandria, Auzuir Ripardo de
Aguiar, Willys Machado
Silva, Edgard de Macedo
author_role author
author2 Cortez, Paulo César
Alexandria, Auzuir Ripardo de
Aguiar, Willys Machado
Silva, Edgard de Macedo
author2_role author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Albuquerque, Victor Hugo Costa de
Cortez, Paulo César
Alexandria, Auzuir Ripardo de
Aguiar, Willys Machado
Silva, Edgard de Macedo
dc.subject.por.fl_str_mv Metalografia quantitativa
Microestruturas
Redes neurais
Processo digital de imagens
topic Metalografia quantitativa
Microestruturas
Redes neurais
Processo digital de imagens
description Digital Image Processing is an increasing expansion area in some field of application that uses the interpretation of images as tool. Quantitative Metallography area applied to Materials Sciences uses this technique for characterization of phase volumetric fractions, grain size, inclusion distribution determination and other parameters that influence the properties of the materials. The present paper has, as main objective, to present and validate the software Segmentation by Artificial Neural Network (SVRNA), developed by the authors. This software, based on artificial neural network, makes the percentile constituent counting in time reduced in relation to the conventional model. The study is carried out over ABNT 1020 and 1045 steel and nodular cast iron samples. Statistical analysis showed that this software is efficient for admitted degree of significance. It has concluded, therefore, that the program can be used in applications in the field of Material Sciences for determination of microstructures.
publishDate 2007
dc.date.none.fl_str_mv 2007
2021-07-13T14:48:55Z
2021-07-13T14:48:55Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv ALBUQUERQUE, Victor Hugo Costa de; CORTEZ, Paulo César; ALEXANDRIA, Auzuir Ripardo de; AGUIAR, Willys Machado; SILVA, Edgard de Macedo. Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais. Revista Matéria, Rio de Janeiro, v. 12, n. 2, p. 394–407, 2007.
1517-7076
http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/59521
identifier_str_mv ALBUQUERQUE, Victor Hugo Costa de; CORTEZ, Paulo César; ALEXANDRIA, Auzuir Ripardo de; AGUIAR, Willys Machado; SILVA, Edgard de Macedo. Sistema de segmentação de imagens para quantificação de microestruturas em metais utilizando redes neurais artificiais. Revista Matéria, Rio de Janeiro, v. 12, n. 2, p. 394–407, 2007.
1517-7076
url http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/59521
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron:UFC
instname_str Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron_str UFC
institution UFC
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
collection Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository.mail.fl_str_mv bu@ufc.br || repositorio@ufc.br
_version_ 1813029013832073216

Registros relacionados