Utilizzo di tecniche di Machine Learning per l'analisi dello stato di deformazione di microstutture

The following work consists of three part: the first one is a description about the field and about the tools used during the experimentation, so we talk about machine learning and neural network focusing on the convolutional ones. In the second one we describe the work process used in this experimentation, network model, elements in it and the working steps. In the last one we put the results of our research with the effectiveness of the system used for the analysis of deformation state of microstructure, if the system is able to reach a good value which describe the deformation starting from the provided image and the accuracy of the results even changing the conditions.

Il seguente elaborato si divide in tre capitoli: il primo è una descrizione del campo in cui ci muoviamo con tanto di spiegazione degli strumenti utilizzati ai fini di questa ricerca, quindi spiegazioni su machine learning e reti neurali con particolare attenzione a quelle convoluzionali, nel secondo descriviamo il processo lavorativo di cui ci avvaliamo, modello di rete, elementi costituenti e step lavorativi, l'ultimo capitolo riporta l'efficacia dei sistemi usati nell' analisi dello stato di deformazione di microstrutture, se riescono dunque a ricavare un valore approssimato dello stato di deformazione a partire dall'immagine fornita e con quanta accuratezza svolgono questa funzione anche ponendoci in condizioni diverse.