Clasificación y caracterización de metalografías de fundición rápida de hierro nodular mediante la aplicación de un método de búsqueda de similitud

Los análisis metalográficos de los métodos de fundición de hierro nodular se basan en comparaciones visuales según patrones de medida. De hecho, los trabajadores de las fundiciones de hierro disponen de un póster que describe varias caracterizaciones de las metalografías y, mostrando el metal real en un microscopio, intentan comprobar subjetivamente la similitud entre esos ejemplos y el real. Actualmente, existen nuevos enfoques relacionados con la aplicación de clasificaciones de visión artificial y aprendizaje profundo. Aunque estos métodos mencionados son más precisos y exactos, consumen más recursos, son difíciles de gestionar y menos escalables que otros métodos más sencillos que no utilizan la forma clásica de trabajar con imágenes.

Además, para el trabajo diario, no se necesita este tipo de precisión y esta tarea debe llevarse a cabo lo más rápido posible. Por lo tanto, este trabajo de investigación presenta un enfoque novedoso para aplicar el mismo tipo de comparaciones realizadas por seres humanos, pero con la precisión de una computadora. En concreto, construimos una base de datos vectorial bien caracterizada, poblada con varias metalografías analizadas utilizando métodos precisos. Luego, todas las imágenes se representan mediante una incrustación que intenta transformarlas en una representación vectorial para, finalmente, crear la clasificación y caracterización final de una metalografía específica cuando se aplica un método de búsqueda de similitud en nuestra base de datos de conocimiento aprendido.

Reconocimiento: Este artículo ha sido desarrollado en el contexto de colaboración del «Aula Tecnológica AZTERLAN-DEUSTO»