Reconhecimento de imagens de microestruturas de aços com inteligência artificial Watson (2019)
- Authors:
- USP affiliated author: PERINI, ISABELLA CASEMIRO - EP
- School: EP
- Sigla do Departamento: PMT
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; METALOGRAFIA MICROSCÓPICA; AÇO; RECONHECIMENTO DE IMAGEM
- Language: Português
- Abstract: O presente estudo é uma investigação preliminar da utilização da inteligência artificial da IBM, Watson, no reconhecimento de imagens de microestruturas. Para isso, selecionou-se o caso de uso de microestruturas de aços, atacados com Nital, cuja aplicação é voltada para o âmbito acadêmico, como ferramenta de apoio a alunos universitários. O classificador foi desenvolvido através dos produtos Watson™ Visual Recognition, que contém os algoritmos de deep learning, e o Watson™ Studio, interface para auxílio na criação do modelo. As imagens foram obtidas de diversas fontes, como livros acadêmicos, bancos de dados e artigos disponíveis na internet, além de imagens analisadas em aula no laboratório de metalografia da Escola Politécnica da USP. A primeira versão do modelo foi treinada para 4 classes de microconstituintes: carbonetos, ferrita, ferrita e perlita, e martensita (placas). Foram utilizadas 501 imagens no total, sendo estipulado um valor mínimo de 80 imagens de treinamento por classe, seguindo a proporção de 80% das imagens para treinamento e 20% para testes. A primeira versão alcançou acurácia média de 91,9%. A primeira versão do modelo foi levada a um ambiente de produção, a partir do qual os usuários finais, ou seja, alunos e pesquisadores da Universidade de São Paulo, puderam interagir e fornecer feedbacks. Os feedbacks recolhidos desta etapa foram utilizados para refinar o modelo, acrescentando novas imagens às classes já montadas e uma nova classe, a martensita e austenita, além de complementar a classe já existente de martensita com imagens da mesma em morfologia de ripas. Esta segunda versão do modelo utilizou 725 imagens únicas no banco de treinamento e alcançou acurácia de 96,4%. O estudo atingiu seus objetivos e comprovou a adequação dos algoritmos do Watson™ Visual Recognition paraclassificar microestruturas de aços, mesmo com um banco de imagens muito amplas, obtidas de inúmeras fontes e com qualidade diversa. Os resultados levam a crer que estes produtos da IBM podem ser utilizados com sucesso em tarefas de classificação qualitativa de micrografias, e até mesmo em tarefas quantitativas, caso a padronização das imagens no banco de treinamento seja alta.
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ABNT
PERINI, Isabella Casemiro. Reconhecimento de imagens de microestruturas de aços com inteligência artificial Watson. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de32e0db-aeda-4338-9c70-52eaff23f31f/IsabellaCasemiroPerini19.pdf. Acesso em: 28 abr. 2024. -
APA
Perini, I. C. (2019). Reconhecimento de imagens de microestruturas de aços com inteligência artificial Watson (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de32e0db-aeda-4338-9c70-52eaff23f31f/IsabellaCasemiroPerini19.pdf -
NLM
Perini IC. Reconhecimento de imagens de microestruturas de aços com inteligência artificial Watson [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de32e0db-aeda-4338-9c70-52eaff23f31f/IsabellaCasemiroPerini19.pdf -
Vancouver
Perini IC. Reconhecimento de imagens de microestruturas de aços com inteligência artificial Watson [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de32e0db-aeda-4338-9c70-52eaff23f31f/IsabellaCasemiroPerini19.pdf
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