Sta s cal analysis of the quality of the measurements of the shape proper es of aggregates using the Digital Image Processing (DIP)

Autor: Daniele Soares Ibiapina, Lara Marques Diogenes, Laura Maria Goretti da Motta, Sílvia Maria de Freitas, Daianne Fernandes Diógenes, Verônica Teixeira Franco Castelo Branco
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Transportes, Vol 28, Iss 5 (2020)
Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron:UFC
ISSN: 2237-1346
Popis: The Digital Image Processing (DIP) is established as a tool for the characteriza>on of aggregate shape proper>es (shape, angularity, and surface texture). Among the main techniques of DIP used in the area of Transport Infrastructure is the use of the Aggregate Imaging Measurement System (AIMS). This paper AIMS to evaluate the quality of aggre-gate shape proper>es measurements generated by the use of two AIMS, through sta>s->cal analyzes of repeatability and reproducibility. For this reason, two aggregates of pho-noli>c origin, produced by different crushing processes, were collected. The results based on descrip>ve and inferen>al sta>s>cs showed that there was repeatability and reproducibility, which contributes to the selec>on of aggregates in the project phase with shape proper>es provided from distribu>on curves and not by mean values. O Processamento Digital de Imagens (PDI) está estabelecido como ferramenta para a caracterização das propriedades de forma de agregados (forma, angularidade e textura superficial). Entre as principais técnicas de PDI, utilizadas na área de Infraestrutura de Transportes, está o uso do Aggregate Imaging Measurement System (AIMS). Este artigo tem como objetivo principal avaliar a qualidade das medidas das propriedades de forma de agregados, geradas com o uso de dois AIMS, através de análises estatísticas de repetibilidade e de reprodutibilidade. Para tanto, dois agregados de origem fonolítica, produzidos por diferentes processos de britagem, foram utilizados. Os resultados baseados em estatística descritiva e inferencial mostraram que houve repetibilidade e reprodutibilidade o que contribui na seleção de agregados, na fase de projeto, com propriedades de forma fornecidas a partir de curvas de distribuição e não por valores médios.
Databáze: OpenAIRE