RECONOCIMIENTO DE PATRONES Y EVALUACIÓN DEL DAÑO  GENERADO EN ACEROS DE BAJA ALEACIÓN A PARTIR DEL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

EDGAR AUGUSTO RUELAS SANTOYO; JOSE ANTONIO VAZQUEZ LOPEZ; ROBERTO BAEZA SERRATO; JOSE ALFREDO JIMENEZ GARCIA; MOISES TAPIA ESQUIVIAS; VICENTE FIGUEROA FERNANDEZ

doi:https://doi.org/10.6036/9219

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RECONOCIMIENTO DE PATRONES Y EVALUACIÓN DEL DAÑO GENERADO EN ACEROS DE BAJA ALEACIÓN A PARTIR DEL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

JULIO 2019 - Volumen: 94 - Páginas: 357

DOI:

https://doi.org/10.6036/9219

Autores:

EDGAR AUGUSTO RUELAS SANTOYO -

JOSE ANTONIO VAZQUEZ LOPEZ

- ROBERTO BAEZA SERRATO -

JOSE ALFREDO JIMENEZ GARCIA

- MOISES TAPIA ESQUIVIAS - VICENTE FIGUEROA FERNANDEZ

Materias:

TECNOLOGÍA METALÚRGICA (SERVICIOS METALURGICOS )

Descargas: 18

Citas Web of Science: 1

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Palabras clave:: Sistema experto, lógica difusa, red neuronal artificial, análisis metalográfico, Expert system, fuzzy logic, artificial neural network, metallographic analysis
Tipo de artículo:: NOTA TECNICA / TECHNICAL NOTE
Sección:: NOTAS TECNICAS / TECHNICAL NOTES

Este artículo describe el desarrollo de un sistema capaz de reconocer patrones metalográficos y estimar el daño en el acero de baja aleación 2.25Cr-1Mo clasificado según la norma ASTM A200 grado T22.
Palabras Clave: Sistema experto, análisis metalográfico.

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