Fractographic classification in metallic materials by using 3D processing and computer vision techniques
El anl̀isis de falla tiene como objetivo recolectar informacin̤ sobre cm̤o y porqu ̌una falla es generada. El primer paso en este proceso consiste en una inspeccin̤ visual en la superficie de la falla que revelar ̀las caracters̕ticas, marcas y textura que distinguen cada tipo de fractura. Esta inspe...
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|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | Fractographic classification in metallic materials by using 3D processing and computer vision techniques |
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| 020 | |a 2357-5328 (Versin̤ electrn̤ica); 0121-1129 (Versin̤ impresa) | ||
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| 245 | 1 | 0 | |a Fractographic classification in metallic materials by using 3D processing and computer vision techniques |
| 246 | |a Clasificacin̤ fractogrf̀ica de materiales metl̀icos usando tčnicas 3D de procesamiento y visualizacin̤ en computador | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2020 | ||
| 520 | 3 | |a El anl̀isis de falla tiene como objetivo recolectar informacin̤ sobre cm̤o y porqu ̌una falla es generada. El primer paso en este proceso consiste en una inspeccin̤ visual en la superficie de la falla que revelar ̀las caracters̕ticas, marcas y textura que distinguen cada tipo de fractura. Esta inspeccin̤ es generalmente llevada a cabo por personal que usualmente no cuenta con el suficiente conocimiento o experiencia necesaria. Este artc̕ulo propone un mťodo de clasificacin̤ para tres modos de fracturas en materiales cristalinos: sb͠ita frg̀il, progresiva por fatiga y sb͠ita dc͠til. El mťodo propuesto usa visin̤ en 3D, y busca ser un apoyo en el anl̀isis de falla. Las caracters̕ticas usadas en este estudio fueron i) las caracters̕ticas de Haralick y ii) la dimensin̤ fractal. La adquisicin̤ de img̀enes 3D se realiz ̤con un microscopio confocal de escaneo laser Zeiss LSM 700. Para llevar a cabo la clasificacin̤, dos clasificadores fueron evaluados: Redes de Neuronas Artificiales y Mq̀uinas de Vectores de Soporte. La evaluacin̤ de desempeǫ se logr ̤extrayendo cuatro relaciones marginales de la matriz de confusin̤: exactitud, sensibilidad, especificidad y precisin̤, y los siguientes tres mťodos de evaluacin̤: Caracters̕tica Operativa del Receptor o espacio ROC, el n̕dice individual de x̌ito en la clasificacin̤ ICSI y el coeficiente de Jaccard. A pesar que el porcentaje de clasificacin̤ obtenida por un experto es mejor que la obtenida por el algoritmo, este l͠timo logra obtener porcentajes de clasificacin̤ cerca o superior al 60% en exactitud para los tres modos de falla analizados. Los resultados que aqu ̕se presentan representan un buen acercamiento para estructurar investigaciones futuras en anl̀isis de textura usando datos 3D. | |
| 650 | \ | \ | |a Imagen tridimensional en diseǫ |
| 650 | \ | \ | |a Fractales |
| 650 | \ | \ | |a Fatiga de materiales |
| 650 | \ | \ | |a Localizacin̤ de fallas (Ingeniera̕) |
| 650 | \ | \ | |a Redes neuronales (Computadores) |
| 650 | \ | \ | |a Vectores |
| 650 | \ | \ | |a Design imaging |
| 650 | \ | \ | |a Fractals |
| 650 | \ | \ | |a Material Fatigue |
| 650 | \ | \ | |a Troubleshooting (Engineering) |
| 650 | \ | \ | |a Neural networks (Computer science) |
| 650 | \ | \ | |a Vectors |
| 650 | \ | \ | |a Datos 3D; Fractura dc͠til; Fractura frg̀il; Fractura por fatiga; Mq̀uinas de vectores de soporte; Red neuronal artificial<U+0009> |
| 650 | \ | \ | |a Artificial neural network; Brittle fracture; Ductile fracture; Fracture due to fatigue; Support vector machine; 3D data |
| 700 | \ | \ | |a Bastidas Rodrg̕uez Maria Ximena |
| 700 | \ | \ | |a Espejo Mora <U+00c9>dgar |
| 700 | \ | \ | |a Prieto Ortz̕ Flavio A |
| 700 | \ | \ | |a Universidad Pedagg̤ica y Tecnolg̤ica de Colombia - UPTC |
| 856 | |z Fractographic classification in metallic materials by using 3D processing and computer vision techniques |u https://www.virtualpro.co/biblioteca/clasificacion-fractografica-de-materiales-metalicos-usando-tecnicas-3d-de-procesamiento-y-visualizacion-en-computador | ||