Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía

Imagenes de tomografia computarizada de pieza de aleacion de aluminio AlSi10Mg, plugins en extension .java que contienen los codigos que generan el softaware desarrollado para ImageJ, manual de instacion, manual de usuario.

Autores:
Castro Rodas, Edwin Giovanny
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad de Ibagué
Repositorio:
Repositorio Universidad de Ibagué
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4352
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12313/4352
Palabra clave:
Imágenes tomográficas
Aleación de aluminio (AlSi10Mg) - Imágenes tomográficas
Aleación de aluminio (AlSi10Mg) - Análisis de la porosidad
Porosidad
Densidad
Aleación de aluminio (AlSi10Mg)
Procesamiento digital de imágenes
Tomografía computarizada
Computed tomography
Manufactura aditiva
Porosity
Density
Aluminium alloy (AlSi10Mg)
Digital image processing
Additive manufacturing
Rights
openAccess
License
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
id UNIBAGUE2_3e3020d8581252d0746944422db3c4ed
oai_identifier_str oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4352
network_acronym_str UNIBAGUE2
network_name_str Repositorio Universidad de Ibagué
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía
title Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía
spellingShingle Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía
Imágenes tomográficas
Aleación de aluminio (AlSi10Mg) - Imágenes tomográficas
Aleación de aluminio (AlSi10Mg) - Análisis de la porosidad
Porosidad
Densidad
Aleación de aluminio (AlSi10Mg)
Procesamiento digital de imágenes
Tomografía computarizada
Computed tomography
Manufactura aditiva
Porosity
Density
Aluminium alloy (AlSi10Mg)
Digital image processing
Additive manufacturing
title_short Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía
title_full Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía
title_fullStr Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía
title_full_unstemmed Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía
title_sort Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía
dc.creator.fl_str_mv Castro Rodas, Edwin Giovanny
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Forero Vargas, Manuel Guillermo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Castro Rodas, Edwin Giovanny
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv La Cruz Puente, Alexandra
dc.subject.armarc.none.fl_str_mv Imágenes tomográficas
Aleación de aluminio (AlSi10Mg) - Imágenes tomográficas
Aleación de aluminio (AlSi10Mg) - Análisis de la porosidad
topic Imágenes tomográficas
Aleación de aluminio (AlSi10Mg) - Imágenes tomográficas
Aleación de aluminio (AlSi10Mg) - Análisis de la porosidad
Porosidad
Densidad
Aleación de aluminio (AlSi10Mg)
Procesamiento digital de imágenes
Tomografía computarizada
Computed tomography
Manufactura aditiva
Porosity
Density
Aluminium alloy (AlSi10Mg)
Digital image processing
Additive manufacturing
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Porosidad
Densidad
Aleación de aluminio (AlSi10Mg)
Procesamiento digital de imágenes
Tomografía computarizada
Computed tomography
dc.subject.proposal.eng.fl_str_mv Manufactura aditiva
Porosity
Density
Aluminium alloy (AlSi10Mg)
Digital image processing
Additive manufacturing
description Imagenes de tomografia computarizada de pieza de aleacion de aluminio AlSi10Mg, plugins en extension .java que contienen los codigos que generan el softaware desarrollado para ImageJ, manual de instacion, manual de usuario.
publishDate 2024
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-07-26T21:50:48Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-07-26T21:50:48Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2024
dc.type.none.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.none.fl_str_mv Text
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcol.none.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str acceptedVersion
dc.identifier.citation.none.fl_str_mv Castro Rodas, E. G. (2024). Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía. [Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4352
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12313/4352
identifier_str_mv Castro Rodas, E. G. (2024). Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía. [Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4352
url https://hdl.handle.net/20.500.12313/4352
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.none.fl_str_mv . Wang, J. Ning, L. Zhu, Z. Yang, W. Yan, Y. Dun, P. Xue, P. Xu, S. Bose, and A. Bandyopadhyay, “Role of porosity defects in metal 3d printing: Formation mechanisms, impacts on properties and mitigation strategies,” Materials Today, vol. 59, pp. 133–160, 10 2022.
. Vafadar, F. Guzzomi, A. Rassau, and K. Hayward, “Advances in metal additive manufacturing: A review of common processes, industrial applications, and current challenges,” Applied Sciences 2021, Vol. 11, Page 1213, vol. 11, p. 1213, 1 2021. [Online]. Available:https://www.mdpi.com/2076-3417/11/3/1213/htmhttps: //www.mdpi.com/2076-3417/11/3/1213
. Presbítero, D. Gutiérrez, W. R. Lemus-Martínez, J. F. Vilchez, P. García, and A. Arizmendi-Morquecho, “Assessment of quality in osteoporotic human trabecular bone and its relationship to mechanical properties,” Applied Sciences 2021, Vol. 11, Page 5479, vol. 11, p. 5479, 6 2021. [Online]. Available:https://www.mdpi.com/2076-3417/ 11/12/5479/htmhttps://www.mdpi.com/2076-3417/11/12/5479
A. Jandyal, I. Chaturvedi, I. Wazir, A. Raina, and M. I. U. Haq, “3d printing – a review of processes, materials and applications in industry 4.0,” Sustainable Operations and Computers, vol. 3, pp. 33–42, 1 2022.
A. Mertens, J. Delahaye, O. Dedry, B. Vertruyen, J. T. Tchuindjang, and A. M. Habraken, “Microstructure and properties of slm alsi10mg: Understanding the influence of the local thermal history,” Procedia Manufacturing, vol. 47, pp. 1089–1095, 1 2020.
. Senck, M. Happl, M. Reiter, M. Scheerer, M. Kendel, J. Glinz, and J. Kastner, “Additive manufacturing and non-destructive testing of topology-optimised aluminium components,” https://doi.org/10.1080/10589759.2020.1774582, vol. 35, pp. 315–327, 7 2020. [Online]. Available:https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10589759. 2020.1774582
. Rouquerol, D. Avnir, C. W. Fairbridge, D. H. Everett, J. M. Haynes, N. Pernicone, J. D. F. Ramsay, K. S. W. Sing, and K. K. Unger, “Recommendations for the characterization of porous solids (technical report),” Pure and Applied Chemistry, vol. 66, pp. 1739–1758, 1 1994. [Online]. Available:https://www.degruyter.com/ document/doi/10.1351/pac199466081739/html
. Chauhan, W. Rühaak, F. Khan, F. Enzmann, P. Mielke, M. Kersten, and I. Sass, “Processing of rock core microtomography images: Using seven different machine learning algorithms,” Computers & Geosciences, vol. 86, pp. 120–128, 1 2016.
. Fieres, P. Schumann, and C. Reinhart, “Predicting failure in additively manufactured parts using x-ray computed tomography and simulation,” Procedia Engineering, vol. 213, pp. 69–78, 2018.
J. Ghiasi-Freez, I. Soleimanpour, A. Kadkhodaie-Ilkhchi, M. Ziaii, M. Sedighi, and A. Hatampour, “Semi-automated porosity identification from thin section images using image analysis and intelligent discriminant classifiers,” Computers & Geosciences, vol. 45, pp. 36–45, 8 2012.
. Zhang, P. G. Ranjith, M. S. Perera, A. Haque, X. Choi, and K. S. Sampath, “Characterization of coal porosity and permeability evolution by demineralisation using image processing techniques: A micro-computed tomography study,” Journal of Natural Gas Science and Engineering, vol. 56, pp. 384–396, 8 2018.
. Wang, H. Qu, S. Yu, and S. X. Zhang, “Nondestructive investigation on close and open porosity of additively manufactured parts using an x-ray computed tomography,” Materials Today: Proceedings, vol. 70, pp. 124–130, 1 2022.
. V. Eyndhoven, M. Kurttepeli, C. J. V. Oers, P. Cool, S. Bals, K. J. Batenburg, and J. Sijbers, “Pore reconstruction and segmentation (pores) method for improved porosity quantification of nanoporous materials,” Ultramicroscopy, vol. 148, pp. 10–19, 1 2015.
. Ghasemi, E. Fereiduni, M. Balbaa, M. Elbestawi, and S. Habibi, “Unraveling the low thermal conductivity of the lpbf fabricated pure al, alsi12, and alsi10mg alloys through substrate preheating,” Additive Manufacturing, vol. 59, p. 103148, 11 2022.
F2792 standard terminology for additive manufacturing technologies,.” [Online]. Available:https://www.astm.org/f2792-12.html
. Gibson, D. Rosen, B. Stucker, and M. Khorasani, “Additive manufacturing technologies,” Additive Manufacturing Technologies, pp. 1–675, 11 2020.
. Mohanavel, K. S. A. Ali, K. Ranganathan, J. A. Jeffrey, M. M. Ravikumar, and S. Rajkumar, “The roles and applications of additive manufacturing in the aerospace and automobile sector,” Materials Today: Proceedings, vol. 47, pp. 405–409, 1 2021.
. Vásárhelyi, Z. Kónya, Kukovecz, and R. Vajtai, “Microcomputed tomography–based characterization of advanced materials: a review,” Materials Today Advances, vol. 8, p. 100084, 12 2020.
W. Kong, Y. Wei, S. Wang, J. Chen, and Y. Wang, “Research progress on cement-based materials by x-ray computed tomography,” International Journal of Pavement Research and Technology, vol. 13, pp. 366–375, 7 2020. [Online]. Available: https://link.springer.com/article/10.1007/s42947-020-0119-8
. Wali, A. Naseer, M. Tamoor, and S. A. Gilani, “Recent progress in digital image restoration techniques: A review,” Digital Signal Processing, vol. 141, p. 104187, 9 2023.
. H. Xia, S. Song, L. Tao, Z. Qin, Z. Wu, Z. Gao, J. Wang, W. Hu, Y. Behnamian, and J. L. Luo, “Review-material degradation assessed by digital image processing: Fundamentals, progresses, and challenges,” Journal of Materials Science & Technology, vol. 53, pp. 146–162, 9 2020.
. Vincent, “Morphological grayscale reconstruction in image analysis: Applications and efficient algorithms,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 2, pp. 176–201, 1993.
. Mello, Ángel Sanchez, A. Oliveira, and A. Lopes, “An efficient gray-level thresholding algorithm for historic document images,” Journal of Cultural Heritage, vol. 9, pp. 109– 116, 4 2008.
N. Otsu, “Threshold selection method from gray-level histograms.” IEEE Trans Syst Man Cybern, vol. SMC-9, pp. 62–66, 1979.
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri.none.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.format.extent.none.fl_str_mv 63 páginas
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de Ibagué
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv Ingeniería
dc.publisher.place.none.fl_str_mv Ibagué
dc.publisher.program.none.fl_str_mv Ingeniería Electrónica
publisher.none.fl_str_mv Universidad de Ibagué
institution Universidad de Ibagué
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/07520748-f76f-4e31-9b02-64561bac54bc/download
https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/8fa3ddf4-a39a-4191-82f9-696d8a21b246/download
https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/64168f38-330b-4f31-990d-802ed5934fa8/download
https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/c8ee0f35-c159-4571-8fc8-d9460667075b/download
https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/bd61e3a7-b3b4-4564-a446-f211f57a12aa/download
https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/21bda731-b9ed-4a11-a706-ea2c85106d06/download
https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/bed60c45-5252-4e66-9818-89f23312ad44/download
https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/84245fe6-00e0-4ee7-aac2-860224b2b3ac/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 2fa3e590786b9c0f3ceba1b9656b7ac3
cadbcaf7bd8697c439f5a16d90a736be
cc94ba889c8702bd4075ff246f7d5b03
2bcd89279f6453ba453bec633d42d022
68f7835eb6de07ae527907444408540c
b97b86a32290ab9c66ccac940d84ada4
f5e4cd70fad7804275dbfb90ce7075f6
b8dafa3c8622fc72820d4668f716e746
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad de Ibagué
repository.mail.fl_str_mv bdigital@metabiblioteca.com
_version_ 1814204109425737728
spelling Forero Vargas, Manuel Guillermo187e7d0d-8326-49bc-8824-d0c7660437b7-1Castro Rodas, Edwin Giovanny89ab844a-ba93-44cd-995c-55b4bfe0c7ad-1La Cruz Puente, Alexandra15b77889-ea62-4686-a277-3922809d557a-12024-07-26T21:50:48Z2024-07-26T21:50:48Z2024Imagenes de tomografia computarizada de pieza de aleacion de aluminio AlSi10Mg, plugins en extension .java que contienen los codigos que generan el softaware desarrollado para ImageJ, manual de instacion, manual de usuario.En el procesamiento digital de imágenes, la detección de porosidad en la aleación de aluminio (AlSi10Mg) es fundamental para su caracterización. Este estudio se entra en la combinación de enfoques cuantitativos y cualitativos para analizar la porosidad a través del procesamiento de imágenes de tomografía. Se emplearon piezas impresas con tecnología de fusión de cama de polvo con láser y se adquirieron pilas de imágenes mediante un tomógrafo de rayos X. Se desarrollaron métodos de procesamiento de imágenes para identificar y caracterizar la porosidad en el material. El documento aborda aspectos como la reconstrucción morfológica en escala de grises para identificar características específicas, y la umbralización de imágenes para la segmentación de poros. Se presentan resultados detallados y conclusiones que resaltan la importancia de la combinación de métodos numéricos y análisis cualitativo en el estudio de la porosidad en aleaciones de aluminio. Este proyecto representa un aporte significativo al campo de la ingeniería de materiales, al proporcionar un enfoque integral y profundo para el análisis de la porosidad en aleaciones de aluminio, utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes de tomografía.In digital image processing, the detection of porosity in aluminum alloys (AlSi10Mg) is fundamental for their characterization. This study focuses on the combination of quantitative and qualitative approaches to analyze porosity through tomography image processing. Parts printed with L-PBF technology were used, and stacks of images were acquired using an X-ray tomograph. Image processing methods were developed to identify and characterize porosity in the material. The paper addresses aspects such as morphological grayscale reconstruction to identify specific features, and image thresholding for pore segmentation. Detailed results and conclusions are presented, highlighting the importance of combining numerical methods and qualitative analysis in the study of porosity in aluminum alloys. This project represents a significant contribution to the field of materials engineering by providing a comprehensive and in-depth approach to porosity analysis in aluminum alloys, using advanced tomography image processing techniques.PregradoIngeniero ElectrónicoIntroducción.....1 1 Justificación. . . .3 1.2 Estado del arte . . .5 2 Marco Teórico. . . . .6 2.1 Manufactura aditiva. . . . .6 2.1.1 Método de fusión de cama de polvo con aleaciones metálicas. . . .6 2.2 Tomografías para la caracterización de materiales. . . . .7 2.3 Procesamiento digital de imágenes. . . . .8 2.3.1 Normalización de histograma . . . . .9 2.3.2 Reconstrucción morfológica en escala de grises. . . . .10 2.3.3 Umbralización. . . . .11 2.3.3.1 Curva ROC. . . . .11 2.3.3.2 Método de Otsu. . . . .12 2.3.4 N-conectividad. . . . .12 2.3.5 Filtros. . . . .13 2.3.5.1 Majority black. . . . .13 2.3.5.2 Filtro de volumen. . . . .13 2.3.6 Crecimiento por regiones. . . . .13 3 Materiales y Métodos. . . . .15 3.1 Materiales. . . . .15 3.2 Metodología. . . . .17 3.2.1 Conversión de 16 bits a 8 bits. . . . .17 3.2.2 Normalización de histograma. . . . .18 3.2.3 Eliminación de masa. . . . .19 3.2.4 Reconstrucción morfológica en escala de grises. . . . .21 3.2.5 Umbralización. . . . .25 3.2.6 Etiquetado y filtrado. . . . .26 3.2.7 Crecimiento por regiones. . . . .27 3.2.8 Cálculo de porosidad. . . . .28 3.2.9 Cálculo de densidad. . . . .30 4 Resultados. . . . .31 4.1 Base de datos. . . . .31 4.2 Porosidad y densidad. . . . .32 4.2.1 Error en densidad. . . . .34 4.3 Interfaz gráfica. . . . .34 5 Conclusiones y Recomendaciones. . . . .36 5.1 Conclusiones. . . . .36 5.2 Recomendaciones. . . . .37 5.3 Aportes. . . . .37 Referencias Bibliográficas. . . . .40 A1 Anexos. . . . .41 A1.1 Tabla construcción curva ROC Al1. . . . .41 A1.2 Tabla construcción curva ROC Al40. . . . .42 A1.3 Tabla construcción curva ROC Al1 + Al40. . . . .43 A1.4 Manual de usuario (PorECount). . . . .44 A1.4.1 Introducción. . . . .44 A1.4.2 Requisitos del sistema. . . . .44 A1.4.3 Instalación. . . . .44 A1.4.4 Instrucciones de uso. . . . .45 A1.4.5 Solución de problemas. . . . .49 A1.4.6 Preguntas frecuentes. . . . .49 A1.5 Participación. . . . .491 1 Justificación. . . .3 1.2 Estado del arte . . .5 2 Marco Teórico. . . . .6 2.1 Manufactura aditiva. . . . .6 2.1.1 Método de fusión de cama de polvo con aleaciones metálicas. . . .6 2.2 Tomografías para la caracterización de materiales. . . . .7 2.3 Procesamiento digital de imágenes. . . . .8 2.3.1 Normalización de histograma . . . . .9 2.3.2 Reconstrucción morfológica en escala de grises. . . . .10 2.3.3 Umbralización. . . . .11 2.3.3.1 Curva ROC. . . . .11 2.3.3.2 Método de Otsu. . . . .12 2.3.4 N-conectividad. . . . .12 2.3.5 Filtros. . . . .13 2.3.5.1 Majority black. . . . .13 2.3.5.2 Filtro de volumen. . . . .13 2.3.6 Crecimiento por regiones. . . . .13 3 Materiales y Métodos. . . . .15 3.1 Materiales. . . . .15 3.2 Metodología. . . . .17 3.2.1 Conversión de 16 bits a 8 bits. . . . .17 3.2.2 Normalización de histograma. . . . .18 3.2.3 Eliminación de masa. . . . .19 3.2.4 Reconstrucción morfológica en escala de grises. . . . .21 3.2.5 Umbralización. . . . .25 3.2.6 Etiquetado y filtrado. . . . .26 3.2.7 Crecimiento por regiones. . . . .27 3.2.8 Cálculo de porosidad. . . . .28 3.2.9 Cálculo de densidad. . . . .30 4 Resultados. . . . .31 4.1 Base de datos. . . . .31 4.2 Porosidad y densidad. . . . .32 4.2.1 Error en densidad. . . . .34 4.3 Interfaz gráfica. . . . .34 5 Conclusiones y Recomendaciones. . . . .36 5.1 Conclusiones. . . . .36 5.2 Recomendaciones. . . . .37 5.3 Aportes. . . . .37 Referencias Bibliográficas. . . . .40 A1 Anexos. . . . .41 A1.1 Tabla construcción curva ROC Al1. . . . .41 A1.2 Tabla construcción curva ROC Al40. . . . .42 A1.3 Tabla construcción curva ROC Al1 + Al40. . . . .43 A1.4 Manual de usuario (PorECount). . . . .44 A1.4.1 Introducción. . . . .44 A1.4.2 Requisitos del sistema. . . . .44 A1.4.3 Instalación. . . . .44 A1.4.4 Instrucciones de uso. . . . .45 A1.4.5 Solución de problemas. . . . .49 A1.4.6 Preguntas frecuentes. . . . .49 A1.5 Participación. . . . .491. 1 Justificación. . . .3 1.2 Estado del arte . . .5 2 Marco Teórico. . . . .6 2.1 Manufactura aditiva. . . . .6 2.1.1 Método de fusión de cama de polvo con aleaciones metálicas. . . .6 2.2 Tomografías para la caracterización de materiales. . . . .7 2.3 Procesamiento digital de imágenes. . . . .8 2.3.1 Normalización de histograma . . . . .9 2.3.2 Reconstrucción morfológica en escala de grises. . . . .10 2.3.3 Umbralización. . . . .11 2.3.3.1 Curva ROC. . . . .11 2.3.3.2 Método de Otsu. . . . .12 2.3.4 N-conectividad. . . . .12 2.3.5 Filtros. . . . .13 2.3.5.1 Majority black. . . . .13 2.3.5.2 Filtro de volumen. . . . .13 2.3.6 Crecimiento por regiones. . . . .13 3 Materiales y Métodos. . . . .15 3.1 Materiales. . . . .15 3.2 Metodología. . . . .17 3.2.1 Conversión de 16 bits a 8 bits. . . . .17 3.2.2 Normalización de histograma. . . . .18 3.2.3 Eliminación de masa. . . . .19 3.2.4 Reconstrucción morfológica en escala de grises. . . . .21 3.2.5 Umbralización. . . . .25 3.2.6 Etiquetado y filtrado. . . . .26 3.2.7 Crecimiento por regiones. . . . .27 3.2.8 Cálculo de porosidad. . . . .28 3.2.9 Cálculo de densidad. . . . .30 4 Resultados. . . . .31 4.1 Base de datos. . . . .31 4.2 Porosidad y densidad. . . . .32 4.2.1 Error en densidad. . . . .34 4.3 Interfaz gráfica. . . . .34 5 Conclusiones y Recomendaciones. . . . .36 5.1 Conclusiones. . . . .36 5.2 Recomendaciones. . . . .37 5.3 Aportes. . . . .37 Referencias Bibliográficas. . . . .40 A1 Anexos. . . . .41 A1.1 Tabla construcción curva ROC Al1. . . . .41 A1.2 Tabla construcción curva ROC Al40. . . . .42 A1.3 Tabla construcción curva ROC Al1 + Al40. . . . .43 A1.4 Manual de usuario (PorECount). . . . .44 A1.4.1 Introducción. . . . .44 A1.4.2 Requisitos del sistema. . . . .44 A1.4.3 Instalación. . . . .44 A1.4.4 Instrucciones de uso. . . . .45 A1.4.5 Solución de problemas. . . . .49 A1.4.6 Preguntas frecuentes. . . . .49 A1.5 Participación. . . . .491 1 Planteamiento del problema1.1 Justificación. . . .3 1.2 Estado del arte . . .5 2 Marco Teórico. . . . .6 2.1 Manufactura aditiva. . . . .6 2.1.1 Método de fusión de cama de polvo con aleaciones metálicas. . . .6 2.2 Tomografías para la caracterización de materiales. . . . .7 2.3 Procesamiento digital de imágenes. . . . .8 2.3.1 Normalización de histograma . . . . .9 2.3.2 Reconstrucción morfológica en escala de grises. . . . .10 2.3.3 Umbralización. . . . .11 2.3.3.1 Curva ROC. . . . .11 2.3.3.2 Método de Otsu. . . . .12 2.3.4 N-conectividad. . . . .12 2.3.5 Filtros. . . . .13 2.3.5.1 Majority black. . . . .13 2.3.5.2 Filtro de volumen. . . . .13 2.3.6 Crecimiento por regiones. . . . .13 3 Materiales y Métodos. . . . .15 3.1 Materiales. . . . .15 3.2 Metodología. . . . .17 3.2.1 Conversión de 16 bits a 8 bits. . . . .17 3.2.2 Normalización de histograma. . . . .18 3.2.3 Eliminación de masa. . . . .19 3.2.4 Reconstrucción morfológica en escala de grises. . . . .21 3.2.5 Umbralización. . . . .25 3.2.6 Etiquetado y filtrado. . . . .26 3.2.7 Crecimiento por regiones. . . . .27 3.2.8 Cálculo de porosidad. . . . .28 3.2.9 Cálculo de densidad. . . . .30 4 Resultados. . . . .31 4.1 Base de datos. . . . .31 4.2 Porosidad y densidad. . . . .32 4.2.1 Error en densidad. . . . .34 4.3 Interfaz gráfica. . . . .34 5 Conclusiones y Recomendaciones. . . . .36 5.1 Conclusiones. . . . .36 5.2 Recomendaciones. . . . .37 5.3 Aportes. . . . .37 Referencias Bibliográficas. . . . .40 A1 Anexos. . . . .41 A1.1 Tabla construcción curva ROC Al1. . . . .41 A1.2 Tabla construcción curva ROC Al40. . . . .42 A1.3 Tabla construcción curva ROC Al1 + Al40. . . . .43 A1.4 Manual de usuario (PorECount). . . . .44 A1.4.1 Introducción. . . . .44 A1.4.2 Requisitos del sistema. . . . .44 A1.4.3 Instalación. . . . .44 A1.4.4 Instrucciones de uso. . . . .45 A1.4.5 Solución de problemas. . . . .49 A1.4.6 Preguntas frecuentes. . . . .49 A1.5 Participación. . . . .493 1.1 Justificación. . . .3 1.2 Estado del arte . . .5 2 Marco Teórico. . . . .6 2.1 Manufactura aditiva. . . . .6 2.1.1 Método de fusión de cama de polvo con aleaciones metálicas. . . .6 2.2 Tomografías para la caracterización de materiales. . . . .7 2.3 Procesamiento digital de imágenes. . . . .8 2.3.1 Normalización de histograma . . . . .9 2.3.2 Reconstrucción morfológica en escala de grises. . . . .10 2.3.3 Umbralización. . . . .11 2.3.3.1 Curva ROC. . . . .11 2.3.3.2 Método de Otsu. . . . .12 2.3.4 N-conectividad. . . . .12 2.3.5 Filtros. . . . .13 2.3.5.1 Majority black. . . . .13 2.3.5.2 Filtro de volumen. . . . .13 2.3.6 Crecimiento por regiones. . . . .13 3 Materiales y Métodos. . . . .15 3.1 Materiales. . . . .15 3.2 Metodología. . . . .17 3.2.1 Conversión de 16 bits a 8 bits. . . . .17 3.2.2 Normalización de histograma. . . . .18 3.2.3 Eliminación de masa. . . . .19 3.2.4 Reconstrucción morfológica en escala de grises. . . . .21 3.2.5 Umbralización. . . . .25 3.2.6 Etiquetado y filtrado. . . . .26 3.2.7 Crecimiento por regiones. . . . .27 3.2.8 Cálculo de porosidad. . . . .28 3.2.9 Cálculo de densidad. . . . .30 4 Resultados. . . . .31 4.1 Base de datos. . . . .31 4.2 Porosidad y densidad. . . . .32 4.2.1 Error en densidad. . . . .34 4.3 Interfaz gráfica. . . . .34 5 Conclusiones y Recomendaciones. . . . .36 5.1 Conclusiones. . . . .36 5.2 Recomendaciones. . . . .37 5.3 Aportes. . . . .37 Referencias Bibliográficas. . . . .40 A1 Anexos. . . . .41 A1.1 Tabla construcción curva ROC Al1. . . . .41 A1.2 Tabla construcción curva ROC Al40. . . . .42 A1.3 Tabla construcción curva ROC Al1 + Al40. . . . .43 A1.4 Manual de usuario (PorECount). . . . .44 A1.4.1 Introducción. . . . .44 A1.4.2 Requisitos del sistema. . . . .44 A1.4.3 Instalación. . . . .44 A1.4.4 Instrucciones de uso. . . . .45 A1.4.5 Solución de problemas. . . . .49 A1.4.6 Preguntas frecuentes. . . . .49 A1.5 Participación. . . . .4963 páginasapplication/pdfCastro Rodas, E. G. (2024). Análisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografía. [Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4352https://hdl.handle.net/20.500.12313/4352spaUniversidad de IbaguéIngenieríaIbaguéIngeniería Electrónica. Wang, J. Ning, L. Zhu, Z. Yang, W. Yan, Y. Dun, P. Xue, P. Xu, S. Bose, and A. Bandyopadhyay, “Role of porosity defects in metal 3d printing: Formation mechanisms, impacts on properties and mitigation strategies,” Materials Today, vol. 59, pp. 133–160, 10 2022.. Vafadar, F. Guzzomi, A. Rassau, and K. Hayward, “Advances in metal additive manufacturing: A review of common processes, industrial applications, and current challenges,” Applied Sciences 2021, Vol. 11, Page 1213, vol. 11, p. 1213, 1 2021. [Online]. Available:https://www.mdpi.com/2076-3417/11/3/1213/htmhttps: //www.mdpi.com/2076-3417/11/3/1213. Presbítero, D. Gutiérrez, W. R. Lemus-Martínez, J. F. Vilchez, P. García, and A. Arizmendi-Morquecho, “Assessment of quality in osteoporotic human trabecular bone and its relationship to mechanical properties,” Applied Sciences 2021, Vol. 11, Page 5479, vol. 11, p. 5479, 6 2021. [Online]. Available:https://www.mdpi.com/2076-3417/ 11/12/5479/htmhttps://www.mdpi.com/2076-3417/11/12/5479A. Jandyal, I. Chaturvedi, I. Wazir, A. Raina, and M. I. U. Haq, “3d printing – a review of processes, materials and applications in industry 4.0,” Sustainable Operations and Computers, vol. 3, pp. 33–42, 1 2022.A. Mertens, J. Delahaye, O. Dedry, B. Vertruyen, J. T. Tchuindjang, and A. M. Habraken, “Microstructure and properties of slm alsi10mg: Understanding the influence of the local thermal history,” Procedia Manufacturing, vol. 47, pp. 1089–1095, 1 2020.. Senck, M. Happl, M. Reiter, M. Scheerer, M. Kendel, J. Glinz, and J. Kastner, “Additive manufacturing and non-destructive testing of topology-optimised aluminium components,” https://doi.org/10.1080/10589759.2020.1774582, vol. 35, pp. 315–327, 7 2020. [Online]. Available:https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10589759. 2020.1774582. Rouquerol, D. Avnir, C. W. Fairbridge, D. H. Everett, J. M. Haynes, N. Pernicone, J. D. F. Ramsay, K. S. W. Sing, and K. K. Unger, “Recommendations for the characterization of porous solids (technical report),” Pure and Applied Chemistry, vol. 66, pp. 1739–1758, 1 1994. [Online]. Available:https://www.degruyter.com/ document/doi/10.1351/pac199466081739/html. Chauhan, W. Rühaak, F. Khan, F. Enzmann, P. Mielke, M. Kersten, and I. Sass, “Processing of rock core microtomography images: Using seven different machine learning algorithms,” Computers & Geosciences, vol. 86, pp. 120–128, 1 2016.. Fieres, P. Schumann, and C. Reinhart, “Predicting failure in additively manufactured parts using x-ray computed tomography and simulation,” Procedia Engineering, vol. 213, pp. 69–78, 2018.J. Ghiasi-Freez, I. Soleimanpour, A. Kadkhodaie-Ilkhchi, M. Ziaii, M. Sedighi, and A. Hatampour, “Semi-automated porosity identification from thin section images using image analysis and intelligent discriminant classifiers,” Computers & Geosciences, vol. 45, pp. 36–45, 8 2012.. Zhang, P. G. Ranjith, M. S. Perera, A. Haque, X. Choi, and K. S. Sampath, “Characterization of coal porosity and permeability evolution by demineralisation using image processing techniques: A micro-computed tomography study,” Journal of Natural Gas Science and Engineering, vol. 56, pp. 384–396, 8 2018.. Wang, H. Qu, S. Yu, and S. X. Zhang, “Nondestructive investigation on close and open porosity of additively manufactured parts using an x-ray computed tomography,” Materials Today: Proceedings, vol. 70, pp. 124–130, 1 2022.. V. Eyndhoven, M. Kurttepeli, C. J. V. Oers, P. Cool, S. Bals, K. J. Batenburg, and J. Sijbers, “Pore reconstruction and segmentation (pores) method for improved porosity quantification of nanoporous materials,” Ultramicroscopy, vol. 148, pp. 10–19, 1 2015.. Ghasemi, E. Fereiduni, M. Balbaa, M. Elbestawi, and S. Habibi, “Unraveling the low thermal conductivity of the lpbf fabricated pure al, alsi12, and alsi10mg alloys through substrate preheating,” Additive Manufacturing, vol. 59, p. 103148, 11 2022.F2792 standard terminology for additive manufacturing technologies,.” [Online]. Available:https://www.astm.org/f2792-12.html. Gibson, D. Rosen, B. Stucker, and M. Khorasani, “Additive manufacturing technologies,” Additive Manufacturing Technologies, pp. 1–675, 11 2020.. Mohanavel, K. S. A. Ali, K. Ranganathan, J. A. Jeffrey, M. M. Ravikumar, and S. Rajkumar, “The roles and applications of additive manufacturing in the aerospace and automobile sector,” Materials Today: Proceedings, vol. 47, pp. 405–409, 1 2021.. Vásárhelyi, Z. Kónya, Kukovecz, and R. Vajtai, “Microcomputed tomography–based characterization of advanced materials: a review,” Materials Today Advances, vol. 8, p. 100084, 12 2020.W. Kong, Y. Wei, S. Wang, J. Chen, and Y. Wang, “Research progress on cement-based materials by x-ray computed tomography,” International Journal of Pavement Research and Technology, vol. 13, pp. 366–375, 7 2020. [Online]. Available: https://link.springer.com/article/10.1007/s42947-020-0119-8. Wali, A. Naseer, M. Tamoor, and S. A. Gilani, “Recent progress in digital image restoration techniques: A review,” Digital Signal Processing, vol. 141, p. 104187, 9 2023.. H. Xia, S. Song, L. Tao, Z. Qin, Z. Wu, Z. Gao, J. Wang, W. Hu, Y. Behnamian, and J. L. Luo, “Review-material degradation assessed by digital image processing: Fundamentals, progresses, and challenges,” Journal of Materials Science & Technology, vol. 53, pp. 146–162, 9 2020.. Vincent, “Morphological grayscale reconstruction in image analysis: Applications and efficient algorithms,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 2, pp. 176–201, 1993.. Mello, Ángel Sanchez, A. Oliveira, and A. Lopes, “An efficient gray-level thresholding algorithm for historic document images,” Journal of Cultural Heritage, vol. 9, pp. 109– 116, 4 2008.N. Otsu, “Threshold selection method from gray-level histograms.” IEEE Trans Syst Man Cybern, vol. SMC-9, pp. 62–66, 1979.info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Imágenes tomográficasAleación de aluminio (AlSi10Mg) - Imágenes tomográficasAleación de aluminio (AlSi10Mg) - Análisis de la porosidadPorosidadDensidadAleación de aluminio (AlSi10Mg)Procesamiento digital de imágenesTomografía computarizadaComputed tomographyManufactura aditivaPorosityDensityAluminium alloy (AlSi10Mg)Digital image processingAdditive manufacturingAnálisis de la porosidad en aleación de aluminio (AlSi10Mg) mediante procesamiento de imágenes de tomografíaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8134https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/07520748-f76f-4e31-9b02-64561bac54bc/download2fa3e590786b9c0f3ceba1b9656b7ac3MD54ORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfapplication/pdf6892553https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/8fa3ddf4-a39a-4191-82f9-696d8a21b246/downloadcadbcaf7bd8697c439f5a16d90a736beMD51Anexos.zipAnexos.zipapplication/zip186619039https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/64168f38-330b-4f31-990d-802ed5934fa8/downloadcc94ba889c8702bd4075ff246f7d5b03MD52Formato de autorización.pdfFormato de autorización.pdfapplication/pdf156464https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/c8ee0f35-c159-4571-8fc8-d9460667075b/download2bcd89279f6453ba453bec633d42d022MD53TEXTTrabajo de grado.pdf.txtTrabajo de grado.pdf.txtExtracted texttext/plain99144https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/bd61e3a7-b3b4-4564-a446-f211f57a12aa/download68f7835eb6de07ae527907444408540cMD55Formato de autorización.pdf.txtFormato de autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain3894https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/21bda731-b9ed-4a11-a706-ea2c85106d06/downloadb97b86a32290ab9c66ccac940d84ada4MD57THUMBNAILTrabajo de grado.pdf.jpgTrabajo de grado.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7388https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/bed60c45-5252-4e66-9818-89f23312ad44/downloadf5e4cd70fad7804275dbfb90ce7075f6MD56Formato de autorización.pdf.jpgFormato de autorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14537https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/84245fe6-00e0-4ee7-aac2-860224b2b3ac/downloadb8dafa3c8622fc72820d4668f716e746MD5820.500.12313/4352oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/43522024-07-27 03:01:04.849https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/https://repositorio.unibague.edu.coRepositorio Institucional Universidad de Ibaguébdigital@metabiblioteca.comQ3JlYXRpdmUgQ29tbW9ucyBBdHRyaWJ1dGlvbi1Ob25Db21tZXJjaWFsLU5vRGVyaXZhdGl2ZXMgNC4wIEludGVybmF0aW9uYWwgTGljZW5zZQ0KaHR0cHM6Ly9jcmVhdGl2ZWNvbW1vbnMub3JnL2xpY2Vuc2VzL2J5LW5jLW5kLzQuMC8=

Publicaciones similares