Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Klasyfikacja mikroskopowych obrazów skał przy wykorzystaniu sieci neuronowych — Classification of the microscopic images of rocks with the use of neural networks / Mariusz MŁYNARCZUK, Marzena BIELECKA, Bartłomiej ŚLIPEK // Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN ; ISSN 2080-0819. — Tytuł poprz.: Sympozja i Konferencje ; ISSN: 2081-0245. — 2014 — nr 86, s. 27–38. — Bibliogr. s. 37–38, Streszcz., Abstr.
Autorzy (3)
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 82360 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2014-07-14 |
| Rok publikacji | 2014 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Czasopismo/seria | Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN |
Abstract
Rock classification is an inherent part of numerous aspects of geology and engineering geology. Automating the classification of the microscopic images of rocks may result in improvements in analyzing vast sets of rocks' images by speeding up their recognition and eliminating the influence of the observer's subjective judgment in the final classification results. A set of 2,700 microscopic images of thin sections of 9 rocks, which differ in petrographic features, was used during the first step of the study described in the following article. Samples were displayed in a thirteen-dimensional feature space. With the use of three different neural networks multi-layer feed-forward perceptron (MLP), self-organizing Kohonen maps (SOM), and learning vector quantization (LVQ) ? images were subjected to an automated classification process preceded by the network's training with the use of isolated subset samples. Centuple repetition of subset drawings, which were used to train the network by repeating the self-learning network and images recognition algorithm, led to the achievement of statistically trustworthy results with a mean at the level of 99.4 %, and for the best drawing at 99.71%. Afterwards, the rocks set was extended to a total volume of 6,300 images of 21 different rocks, and the test was repeated preserving the feature space and self-learning network parameters. The average score of correct classifications for the extended images set was 98.30%, with the best score at 98.95%.
Streszczenie
Klasyfikacja skał stanowi ważny aspekt w wielu zagadnieniach górnictwa i geologii inżynierskiej. Automatyzacja procesu klasyfikacji mikroskopowych obrazów skał może przyczynić się do usprawniania przetwarzania ogromnych zbiorów fotografii skał, poprzez jego przyspieszenie i wyeliminowanie wpływu subiektywnej oceny obserwatora na końcowy wynik klasyfikacji. Podczas pierwszego etapu badan opisanych w tym artykule wykorzystano zbiór 2700 mikroskopowych obrazów szlifów cienkich 9 skał, różniących się od siebie cechami petrograficznymi. Próbki skał zostały opisane 13-wymiarowym wektorem cech. Przy użyciu trzech różnych sieci neuronowych: dwuwarstwowej sieci jednokierunkowej (multi-layer feed-forward perceptron, MLP), samoorganizującej mapy Kohonena (self organizing Kohonen maps, SOM) oraz kwantyzacji wektorowej (learning vector quantization, LVQ), fotografie, po wcześniejszym treningu sieci odseparowanymi podzbiorami próbek, zostały poddane procesowi automatycznej klasyfikacji. Stukrotne powtarzanie losowania podzbiorów wykorzystywanych do treningu sieci oraz powtarzanie algorytmu uczenia sieci i rozpoznawania zdjęć pozwoliło na uzyskanie statystycznie wiarygodnych wyników, których wartość średnia wyniosła 99,4%. Następnie zbiór skał został zwiększony do łącznej wielkości 6300 zdjęć reprezentujących 21 różnych skał, a badania zostały powtórzone z zachowanie wektora cech oraz parametrów nauki sieci. Wynik średni poprawnych klasyfikacji dla powiększonego zbioru obrazów wyniósł 98,30%.
