СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В ЗАДАЧАХ ПОИСКА ХАРАКТЕРНЫХ ЗЕРНОВЫХ МИКРОСТРУКТУР НА ФОТОГРАФИЯХ ШЛИФОВ МЕТАЛЛОВ

Аннотация

Проводится сравнение методов распознавания образов в задаче анализа шлифов металла и классификации наблюдаемой зерновой структуры. Показано, что из рассмотренных 3-х алгоритмов распознавания образов полностью неприменимой для решения поставленной задачи оказалась нейросеть Хопфилда. Два оставшихся алгоритма показали примерно одинаковые результаты по быстродействию. В то же время алгоритм SAD значительно уступал по точности работы сети Хэмминга в случаях, когда структуры были распределены равномерно по снимку шлифа. Поэтому целесообразным является объединение этих двух алгоритмов в один гибрид, что повышает его универсальность и точность