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    Desarrollo de un sistema automatizado para el reconocimiento de microestructuras de grafito en fundiciones de hierro, conforme a la norma ASTM A247, empleando técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático

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    jmcuellarcar.pdf (1.123Mb)
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    Date
    2024-12-20
    Author
    Jhon Mauricio Cuellar Cardenas
    Advisor
    Cortes Pérez, Danitza María

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Desarrollo de un sistema automatizado para el reconocimiento de microestructuras de grafito en fundiciones de hierro, conforme a la norma ASTM A247, empleando técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático AU - Jhon Mauricio Cuellar Cardenas Y1 - 2024-12-20 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68824 AB - Al combinar la norma ASTM A247 con el procesamiento de imágenes y el aprendizaje automático en Python, se abre un amplio abanico de posibilidades para abordar desafíos específicos en la evaluación de la microestructura del grafito en fundiciones de hierro. Este enfoque implica la aplicación de algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes, permitiendo el análisis detallado y la segmentación precisa de las características microestructurales presentes. Además, el uso de técnicas de aprendizaje automático posibilita la clasificación y el reconocimiento automatizado de los distintos tipos de grafito, en concordancia con los estándares establecidos por la norma ASTM A247. Esta combinación de herramientas y metodologías ofrece una vía innovadora y eficaz para la caracterización y evaluación de microestructuras en el contexto de la metalurgia y la industria de materiales. ER - @misc{10596_68824, author = {Jhon Mauricio Cuellar Cardenas}, title = {Desarrollo de un sistema automatizado para el reconocimiento de microestructuras de grafito en fundiciones de hierro, conforme a la norma ASTM A247, empleando técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático}, year = {2024-12-20}, abstract = {Al combinar la norma ASTM A247 con el procesamiento de imágenes y el aprendizaje automático en Python, se abre un amplio abanico de posibilidades para abordar desafíos específicos en la evaluación de la microestructura del grafito en fundiciones de hierro. Este enfoque implica la aplicación de algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes, permitiendo el análisis detallado y la segmentación precisa de las características microestructurales presentes. Además, el uso de técnicas de aprendizaje automático posibilita la clasificación y el reconocimiento automatizado de los distintos tipos de grafito, en concordancia con los estándares establecidos por la norma ASTM A247. Esta combinación de herramientas y metodologías ofrece una vía innovadora y eficaz para la caracterización y evaluación de microestructuras en el contexto de la metalurgia y la industria de materiales.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68824} }RT Generic T1 Desarrollo de un sistema automatizado para el reconocimiento de microestructuras de grafito en fundiciones de hierro, conforme a la norma ASTM A247, empleando técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático A1 Jhon Mauricio Cuellar Cardenas YR 2024-12-20 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68824 AB Al combinar la norma ASTM A247 con el procesamiento de imágenes y el aprendizaje automático en Python, se abre un amplio abanico de posibilidades para abordar desafíos específicos en la evaluación de la microestructura del grafito en fundiciones de hierro. Este enfoque implica la aplicación de algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes, permitiendo el análisis detallado y la segmentación precisa de las características microestructurales presentes. Además, el uso de técnicas de aprendizaje automático posibilita la clasificación y el reconocimiento automatizado de los distintos tipos de grafito, en concordancia con los estándares establecidos por la norma ASTM A247. Esta combinación de herramientas y metodologías ofrece una vía innovadora y eficaz para la caracterización y evaluación de microestructuras en el contexto de la metalurgia y la industria de materiales. OL Spanish (121)
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    Keywords
    ASTM A247 Google Scholar
    Microestructuras Google Scholar
    Aprendizaje Google Scholar
    Imágenes Google Scholar
    Procesamiento Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_josé_celestino_mutis
    Metadata
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    PDF Document
    Description of the content
    Al combinar la norma ASTM A247 con el procesamiento de imágenes y el aprendizaje automático en Python, se abre un amplio abanico de posibilidades para abordar desafíos específicos en la evaluación de la microestructura del grafito en fundiciones de hierro. Este enfoque implica la aplicación de algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes, permitiendo el análisis detallado y la segmentación precisa de las características microestructurales presentes. Además, el uso de técnicas de aprendizaje automático posibilita la clasificación y el reconocimiento automatizado de los distintos tipos de grafito, en concordancia con los estándares establecidos por la norma ASTM A247. Esta combinación de herramientas y metodologías ofrece una vía innovadora y eficaz para la caracterización y evaluación de microestructuras en el contexto de la metalurgia y la industria de materiales.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Procesamiento de imágenes y aprendizaje automático aplicados a la metalurgia y caracterización de materiales
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68824
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [247]
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