ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В МЕТАЛЛОГРАФИИ: ENRBTY

Владимир Иванович  Мосоров; Наталья Баясхалановна Хаптахаева; Константин Сергеевич  Коробков

doi:10.25712/ASTU.2072-8921.2024.02.023

Авторы

Владимир Иванович Мосоров Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления https://orcid.org/0000-0003-0193-5310
Наталья Баясхалановна Хаптахаева Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления https://orcid.org/0000-0003-2745-6481
Константин Сергеевич Коробков Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления https://orcid.org/0009-0008-5192-2140

DOI:

https://doi.org/10.25712/ASTU.2072-8921.2024.02.023

Аннотация

В статье рассматривается возможность использования искусственных нейронных сетей для решения задачи классификации марок сталей по изображению микроструктуры. Для решения задачи распознавания подобрана структура сверточной нейронной сети. Изображения для создания Data seta подготовлены с помощью металлографического микроскопа, среда для написания нейронной сети выполнена на языке Python Google Colaboratory. Сверточная нейронная сеть обучилась на 96,67%. Высокие результаты обучения при классификации изображений микроструктур углеродистых сталей говорят о перспективности применения нейронных сетей в металлографических исследованиях

Библиографические ссылки

Аристов Г.В., Клюев А.В. Распознавание и классификация микроструктуры металлов и сплавов с использованием глубоких нейронных сетей // GraphiCon 2017 : тр. 27-й Между-нар. конф. по компьютерной графике и машинному зрению.Пермь, 24–28 сент. 2017 г. / АНО науч. общ-во Графикон, Перм. гос. нац. исслед. ун-т. Пермь: Изд-воЦентрПГНИУ. 2017. С. 180–183.

Kovun V.A. On development of models and al-gorithms for automated metallographic measurement of visible metal slice grain sizes / V.A. Kovun, I.L. Kashirina // Journal of Physics: Conference Series, 2020.

КовунВ.А., КаширинаИ.Л. Использование нейронной сети W-Net в металлографическом анализе образца стали / информатика: проблемы, методы, технологии, Материалы XXI Международной научно-методической конференции. Воронеж, 2021 / Изд-во «Вэлборн» (Воронеж). С. 760–767