Escudo de la República de Colombia
Sistema Nacional de Biliotecas - Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia Biblioteca Digital - Repositorio Institucional UN Sistema Nacional de Bibliotecas UN

System for the recognition of wear patterns on microstructures of carbon steels using a multilayer perceptron

Ruelas Santoyo, Edgar Augusto and Vázquez López, José Antonio and Yáñez Mendiola, Javier and Baeza Serrato, Roberto and Jiménez García, José Alfredo and Sánchez Márquez, Juan (2018) System for the recognition of wear patterns on microstructures of carbon steels using a multilayer perceptron. Ingeniería e Investigación, 38 (1). pp. 113-120. ISSN 2248-8723

Texto completo

[img]
Vista previa
PDF - Versión Publicada
Available under License Creative Commons Attribution.

1MB

URL oficial: https://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/art...

Resumen

This paper describes the application of a recognition system wear patterns present in carbon steel, the system classifies the microstructure of the materials which have three conditions throughout life-time in thermoelectric plants. This approach employs the artificial neural network multilayer perceptron in conjunction with the digital image processing to recognize the different physical states of the materials used as conductors in conditions of high temperatures. The studied patterns in the microstructure are spheronization, decarburization and graphitization. The microstructure is revealed from microscope images obtained in the Testing Laboratory Equipment and Materials of the Federal Electricity Commission in Mexico (LAPEM-CFE). The proposed system compared to the human expert, obtained an accuracy of 96.83 % with a shorter analysis time and inspection cost., Este artículo describe la aplicación de un sistema de reconocimiento de patrones de desgaste presente en aceros al carbón, el sistema clasifica la microestructura de los materiales los cuales presentan tres condiciones a lo largo de su vida útil en plantas termoeléctricas. El enfoque propuesto emplea la red neuronal artificial perceptrón multicapa, en conjunto con el procesamiento digital de imágenes para reconocer los diferentes estados físicos de los materiales utilizados como conductores en condiciones de altas temperaturas. La microestructura de las condiciones estudiadas son esferonización, descarborización y grafitización. La microestructura se revela a partir de imágenes de microscopio obtenidos en el Laboratorio de Pruebas de Equipos y Materiales de la Comisión Federal de Electricidad de México (CFE-LAPEM). El sistema propuesto, en comparación con el humano experto, obtuvo una exactitud promedio del 96.82 % con un menor tiempo de análisis y costo de inspección.

Tipo de documento:Artículo - Article
Palabras clave:Red neuronal artificial, procesamiento digital de imagen, defectos en material, Artificial neural network, digital image processing, material defects
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Ingeniería e Investigación
Código ID:68568
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :21 Septiembre 2018 14:02
Ultima modificación:21 Septiembre 2018 14:02
Ultima modificación:21 Septiembre 2018 14:02
Exportar:Clic aquí
Estadísticas:Clic aquí
Compartir:

Solamente administradores del repositorio: página de control del ítem

Vicerrectoría de Investigación: Número uno en investigación
Indexado por:
Indexado por Scholar Google WorldCat DRIVER Metabiblioteca OAIster BASE BDCOL Registry of Open Access Repositories SNAAC Red de repositorios latinoamericanos eprints Open archives La referencia Tesis latinoamericanas OpenDOAR CLACSO
Este sitio web se ve mejor en Firefox