Использование нейронных сетей U-Net и W-Net в металлографическом анализе образцов стали

Авторы

DOI:

https://doi.org/10.17308/sait.2022.1/9205

Ключевые слова:

металлография, нейронные сети, анализ изображений

Аннотация

В статье предлагается подход к металлографическому исследованию образов стали, основанный на использовании обучаемого нейросетевого классификатора W-Net. Разработан программный подход к обработке данных (микрофотографий срезов металлов), включающий в себя предобработку изображений, нахождение сегментов (зёрен) металла, вычисление их границ, площадей и балла зерна с последующим построением гистограммы распределения площадей зёрен металла на микрофотографии. Проведён анализ эффективности предлагаемого подхода путем сравнения полученных гистограмм распределений с эталонными через вычисление их статистических характеристик. Полученные результаты демонстрируют высокую корреляцию между рассчитанными и эталонными данными.

Биографии авторов

  • Владислав Анатольевич Ковун, Воронежский государственный университет

    аспирант кафедры математических методов исследования операций факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета

  • Ирина Леонидовна Каширина, Воронежский государственный университет

    д-р техн. наук, профессор кафедры математических методов исследования операций факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета

Библиографические ссылки

Загрузки

Опубликован

2022-04-26

Выпуск

№ 1 (2022): Январь – Март

Раздел

Интеллектуальные системы, анализ данных и машинное обучение

Лицензия

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
  2. Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).

Как цитировать

Использование нейронных сетей U-Net и W-Net в металлографическом анализе образцов стали. (2022). Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 1, 101-110. https://doi.org/10.17308/sait.2022.1/9205

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)