Classificação automática do tipo de ferro fundido utilizando reconhecimento de padrões em imagens de microscopia

Pedro Rebouças Filho, Gesilane Pereira dos Santos, Marcelo Correia Fernandes, José Ciro dos Santos, Francisco Nélio Costa Freitas, Douglas de Araújo Rodrigues

Resumo


Os ferros fundidos possuem uma microestrutura, na qual, o formato da grafita presente tem direta influência
na classificação entre os diversos tipos deste material. A classificação é feita, tradicionalmente, a partir da
análise visual realizada por um especialista através do auxílio de um microscópio ótico. O presente trabalho
propõe a utilização da Inteligência Computacional Aplicada em conjunto com extratores de informações em
imagens de metalografia. A finalidade é auxiliar profissionais da área das Ciências dos Materiais na classificação
de ferros fundidos de maneira automática e reduzir o tempo de classificação, restringindo o máximo
possível as falhas presentes durante a classificação. Foram realizadas duas etapas para a análise. Na primeira
foram consideradas as grafitas separadamente. Em uma segunda etapa, a imagem completa foi analisada considerando
todas as grafitas extraídas da mesma, em que o tipo de objeto com maior incidência na análise seria
o reconhecimento adotado para toda a amostra. Em ambas as etapas o classificador Support Vector Machine
obteve os melhores resultados no reconhecimento do tipo de ferro fundido, com resultados próximos a 100%,
e com redução média do tempo de classificação em 92%. Tanto os resultados como o tempo das classificações
são comparados com a análise do especialista, como também aos resultados obtidos em classificações
do ferro fundido que utilizam uma abordagem com redes neurais e uma classificação supervisionada utilizando
apenas os descritores de forma. A partir dos resultados apresentados, conclui-se que a abordagem é promissora
podendo incorporar softwares comerciais para auxiliar especialistas da área.


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