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Buchkapitel

Untersuchungen zur automatischen Klassifikation von Lamellengraphit mit Hilfe des Stützvektorverfahrens (Examinations on the Automatic Classification of Lamellar raphite Using the Support Vector Machine)

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons45720

Weikum,  Gerhard
Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society;

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Zitation

Roberts, K., Mücklich, F., & Weikum, G. (2005). Untersuchungen zur automatischen Klassifikation von Lamellengraphit mit Hilfe des Stützvektorverfahrens (Examinations on the Automatic Classification of Lamellar raphite Using the Support Vector Machine). In P. Portella (Ed.), Praktische Metallographie / Practical Metallography (pp. 396-410). München, Germany: Carl Hanser Verlag.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-282C-C
Zusammenfassung
Die unterschiedliche Graphitausbildung in Gußeisen ist wesentlich für die mechanischen Eigenschaften dieses Werkstoffes. Deshalb wurden in der Norm EN ISO 945:1994 sechs generelle Formen für die Graphitausbildung und darunter für Lamellengraphit fünf Anordnungsklassen definiert. Die subjektive Klassifizierung letzterer kann zu widersprüchlichen Ergebnissen führen (Gerber et al., Giessereiforschung 54(2002)3,91) und sollte durch eine objektive Klassifizierung mit Hilfe der Bildanalyse möglichst ersetzt werden. Vorgestellt wird der Einsatz des Stützvektorverfahrens, bei dem durch Berechnung einer Hyperebene im m-dimensionalen Raum binär klassifiziert wird. Die Lage der Hyperebene wird von Stützvektoren definiert, die durch Messung bildanalytischer Kenngrößen an Trainingsbildern ermittelt werden. In der Arbeit wurden zu jedem Bild sechs stereologische und vierzehn Haralick-Parameter berechnet. Trainingsbasis waren 350 von Experten klassifizierte Traingsbilder. Untersucht wurde die Präzision und die Ausbeute der Klassifizierung durch das Verfahren. Außerdem war es möglich, die Relevanz der 20 Parameter für die Klassifizierung der einzelnen Graphitanordnungen zu bestimmen. Das Stützvektorverfahren erscheint als interessantes Klassifizierungsverfahren der Informatik aus dem Bereich des "Information Retrieval", das zukünftig auch allgemeiner für materialographische Bilder eingesetzt werden könnte.