Steel type determination by spark test image processing with machine learning

Kerscher, Pedro José Pacheco; Schmith, Jean; Martins, Eduardo Augusto; Figueiredo, Rodrigo Marques de; Keller, Armando Leopoldo

doi:10.1016/j.measurement.2021.110361

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“…En términos de competencia del personal requiere entrenamiento y conocimientos adicionales de ingeniería de materiales, sumado a una considerable cantidad de tiempo, recursos y esfuerzo. Es muy probable el aparecimiento sistemático del error humano en la interpretación de las imágenes (Kerscher et al, 2022).…”

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Análisis de imágenes metalográficas mediante el uso de OpenCV para la estimación del contenido de carbono en acero A36.

López Espinel,

Pineda Silva,

Cepeda Miranda

et al. 2023

dilemas

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En el estudio se presenta un enfoque novedoso para determinar el contenido de carbono en el acero A36 mediante el análisis de imágenes metalográficas utilizando la biblioteca OpenCV. El método propuesto se basa en una metodología robusta y normalizada para la preparación de muestras metalográficas desarrollada por docentes de UNIANDES en colaboración con un laboratorio especializado. Los resultados obtenidos proporcionan información valiosa para el diseño y desarrollo de materiales en diversos campos de la ingeniería y la investigación científica.

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