TY - JOUR ID - TI - METAL'S MICROSTRUCTURE IMAGES CLASSIFICATION BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS تصنيف البنى المجهرية للمعادن بواسطة الشبكات العصبيةِ الاصطناعية AU - Lect. Sura Abd Al-Zahra Muhsion PY - 2014 VL - 14 IS - 2 SP - 254 EP - 260 JO - Iraqi journal of mechanical and material engineering المجلة العراقية للهندسة الميكانيكية وهندسة المواد SN - 20761819 AB - The objective of this study was to develop a back-propagation artificial neural network (ANN) model that could be distinguished the microstructure of metals instead of the traditional methods which are cost and need more time in addition some time give wrong results . Although the colour indices associated with image pixels were used as inputs, it was assumed that the ANN model could develop the ability to use other information, such as shapes that are implicit in these data. The 504x504 pixel images were taken in the field in standard situations and were then cropped to 10x10-pixel images depicting only one microstructure metal. The metals images with size 10x10 which is sufficient for recognizing by ANN. There are four images of different materials.

ان الهدف من هذه الدراسة لإنشاء نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية ((ANN ذات الانتشار العكسي الذي يمكن أن تصنف المعادن النقية حسب بناها المهجرية بدلا من التقنيات التقليدية المكلفة و التي تحتاج الى وقت كثير و أحيانا تعطي نتائج غير دقيقة و لهذه السباب استخدمنا هذه التقنية.في هذا البحث يستخدم فقط مؤشرات ألون المرتبطة بالصورة (بكسل) كمدخل إلى الشبكة العصبية ’ وايضا في هذا النموذج (ANN) يمكن تطوير القدرة على استخدام المعلومات الأخرى ’ مثل الأشكال المتضمنة في هذه البيانات. في هذا العمل سنأخذ صور بإبعاد 504*504 بكسل في هذا المجال بظروف قياسية ثم سنقوم باقتصاص الصور إلى 10*10 بكسل يكفي للتصنيف من قبل ANN و هنا سوف نأخذ أربعة صور من معادن مختلفة لاختبار النظام. ER -