Avaliação do desempenho de classificadores em metalografia quantitativa

Classifiers performance evaluation in quantitative metallography

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.

Classificadores de Imagem; Metalografia quantitativa; Processamento de imagens; Caracterização microestrutural.