Automatic Detection and Identification of Minerals with Minor Difference in Birefringence Using Machine Learning Algorithms
| العنوان بلغة أخرى: |
كشف وتصنيف تلقائي لمعادن ذات فروقات ضئيلة بين قرائن الانكسار المزدوج باستخدام خوارزميات تعلم الألة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | مشعل، يوسف أحمد يوسف (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Mashal, Yousef Ahmad Yousef |
| مؤلفين آخرين: | الحموري، نزار عطا الله أحمد (مشرف) , جرار، غالب حسين (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2020
|
| موقع: | الزرقاء |
| الصفحات: | 1 - 83 |
| رقم MD: | 1250940 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الهاشمية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
11
| المستخلص: |
لشرائح المعادن المجهرية أهمية كبيرة في دراسة الصخور والمعادن بسبب سعرها المنخفض نسبيا وسهولة إعدادها. تتم الدراسات المجهرية للمعادن باستخدام المجاهر المستقطبة وتتطلب خبراء لفحص وتحديد الخصائص البصرية للبلورات. في هذا البحث تم اقتراح تقنية جديدة للتحليل البصري للمعادن باستخدام تقنيات تعلم الالة وخوارزميات الرؤية الحاسوبية. تقوم هذه التقنية بتحليل الصور واستخراج الجزئيات المختلفة وتحليل الألوان لتحديد وتصنيف المعادن في الصور. الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو التمييز بين معدان الكوارتز والنيفيلين واللذان لهما فروقات ضئيلة بين قرائن الانكسار المزدوج. تم استخدام اثني عشر شريحة مجهرية لمعدن النيفيلين و12 شريحة من معدن الكوارتز تم استقطاب 2000 صورة باستخدام مجهرين مجهزين بكاميرات مختلفة. تم تحويل الصور إلى مصفوفات وباستخدام خوارزميات الرؤية الحاسوبية، تم فصل البلورات عن المحيط. تم استخدام بضع تقنيات تعلم الالة لتصنيف المعادن كخوارزمية الراندوم فوريست، خوارزمية الديسيشن تري، خوارزمية النياريست نيبور وخوارزمية الشبكة العصبونية الالتفافية. أشارت تقنيات التحقق من دقة الخوارزمية إلى وجود فروقات كبيرة في القوة التمييزية بين التقنيات المختلفة حيث بلغت أفضل دقة 91% في خوارزمية الشبكة العصبونية. يمكن لخوارزميتنا تحديد وتصنيف عدد أكبر المعادن إذا تمت عليها المزيد من الدراسات. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Automatic Cancer Lymph Nodes Detection and Diagnose from Pelvic Ct-Scan Images Using Machine Learning Approache
بواسطة: Jaradat, Marwa منشور: (2020) -
Automatic Breast Cancer Detection Using Machine Learning Techniques
بواسطة: عبدالحليم، أحمد غالب عمر عبدالرحمن منشور: (2017) -
Squirrel Search Algorithm for Feature Selection Problems
بواسطة: النسور، عمر عبدالهادي منشور: (2020) -
Training Multilayer Perceptron Neural Network Using African Buffalo Algorithm to Solve Classification Problems
بواسطة: ربابعة، لبنى عبدالرحمن سليم منشور: (2019) -
Improving Object Detection Results Using Deep Learning and Yolo Algorithms
بواسطة: القضاة، محمد أسامة منشور: (2023)
