Nasz zespół, w skład którego wchodzą: dr hab. inż. Dorota Wilk-Kołodziejczyk, Izabela Krzak, dr inż. Adam Tchórz, Krzysztof Jaśkowiec, Marcin Małysza oraz Adam Bitka, stworzył pracę pt. “Development of a Model for Detection and Analysis of Inclusions in Tomographic Images of Iron Castings Using Decision Trees”.
Publikacja koncentruje się na analizie obrazów tomografii komputerowej (CT) odlewów z żeliwa sferoidalnego, identyfikując wydzielenia grafitu oraz potencjalne wady, takie jak pustki czy porowatości. Badania oparte na danych eksperymentalnych wykazały, że klasyfikacja wyłącznie na podstawie dostępnych danych jest niewystarczająca, dlatego konieczna jest dalsza analiza obrazowa.
W celu usprawnienia identyfikacji zastosowano metody uczenia maszynowego, wykorzystując trzy zakresy skali szarości do oznaczania mikrostruktury. Najjaśniejsze odcienie wskazywały na drobnoziarnistość, środkowe na porowatości skurczowe, a najciemniejsze na porowatości gazowe. Jednak sam odcień szarości nie pozwala jednoznacznie odróżnić wad od wydzieleń grafitu, co wymaga dodatkowej analizy mikrostruktury odlewu.
Scopus to jedna z największych i najbardziej uznanych baz danych, zawierająca publikacje i cytowania literatury naukowej z różnych dziedzin, takich jak: nauki ścisłe, technologia, medycyna, nauki społeczne, sztuka i humanistyka.
Serdecznie gratulujemy i życzymy dalszych sukcesów na polu badawczym!
