Identificación de sombras de presión en imágenes digitales de láminas delgadas con métodos de machine learning
Las sombras de presión en rocas metamórficas son un tipo de microestructura que permite obtener información sobre los esfuerzos y la deformación de la roca. Una buena investigación de la deformación de una roca requiere el estudio de numerosos datos estructurales, una actividad que consume bastante...
- Autores:
-
Chacón Fajardo, Luis Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/48804
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/48804
- Palabra clave:
- Rocas metamórficas
Procesamiento de imágenes
Redes neurales (Computadores)
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Geociencias
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- openAccess
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Las sombras de presión en rocas metamórficas son un tipo de microestructura que permite obtener información sobre los esfuerzos y la deformación de la roca. Una buena investigación de la deformación de una roca requiere el estudio de numerosos datos estructurales, una actividad que consume bastante tiempo. Por eso, automatizar el reconocimiento de estas microestructuras podría ahorrar tiempo y proveer de más datos a los investigadores. Con ese objetivo se implementó una red neuronal convolucional para identificar la presencia de sombras de presión en imágenes digitales de láminas delgadas. La base de datos usada, publicada en las plataformas de Google Drive y Google Colab, consistió en 89 imágenes de sombras de presión y otras 1210 de láminas delgadas sin la microestructura, para un total de 1299 fotos. El algoritmo clasificó correctamente, con un 90% de precisión, las sombras de presión. Estos resultados sugieren que los algoritmos de Machine Learning podrían ser usados para la identificación de otras microestructuras, texturas o fábricas de las secciones delgadas. Sin embargo, la creación de nuevas bases de datos es fundamental para el desarrollo de estos algoritmos |
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