Digital Image Analysis on Mudbrick Thin Sections: Quantitative Grain-Size Measurements by Machine Learning
Creators: name: Κούκη, Σοφία Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Ψηφιακή Ανάλυση Εικόνας
Πετρογραφία
Κοκομετρία
Machine Learning
Digital Image Analysis
Petrography
Particle Size Analysis

description: Grain size analysis on mudbrick thin section is an essential investigative tool, providing information about the manufacturing processes, raw materials, and potential cultural implications. While traditional manual methods of grain size analysis have been relied upon for many years, they can be time-consuming and prone to human error. The study examines the potential and application of digital image analysis and machine learning techniques to extract precise quantitative data from cross-polarized light images of mudbricks from Los Villares de la Encarnación, Artaxata, and Ashdod-Yam. Various image analysis techniques were used for the purpose of lighting correction, denoising and feature extraction techniques to determine the best approach. Logistic Regression and Support Vector Machines were evaluated for classifying grains by size and shape. The results demonstrated that pixel intensity segmentation and, specifically, multi-Otsu segmentation yield highly efficient segmentation results. Logistic regression exhibited better classification results compared to support vector machines. The results indicate that the employed techniques have the potential to offer faster and more accurate data regarding the distribution and shape of particle size. Additionally, they are capable of detecting subtle variations in both distribution and shape across different samples. The study's findings align with previous petrofabric analyses, highlighting variations in particle sizes and densities and demonstrating unique characteristics of each group. Despite some limitations, the approach used shows its effectiveness by providing accurate results and identifying small differences among the samples.
description: Η ανάλυση μεγέθους κόκκων σε λεπτές τομές πλίνθων είναι ένα σημαντικό ερευνητικό εργαλείο, που παρέχει πληροφορίες για τις διαδικασίες κατασκευής, τις πρώτες ύλες και τις πιθανές πολιτισμικές επιπτώσεις. Παρόλο που οι παραδοσιακές χειροκίνητες μέθοδοι ανάλυσης μεγέθους κόκκων χρησιμοποιούνται εδώ και πολλά χρόνια, μπορεί να είναι χρονοβόρες και επιρρεπείς σε ανθρώπινα λάθη. Η παρούσα εργασία εξετάζει τη δυνατότητα και την εφαρμογή τεχνικών ψηφιακής ανάλυσης εικόνας και μηχανικής μάθησης για την εξαγωγή ακριβών ποσοτικών δεδομένων από εικόνες λεπτών τομών κάτω από τη διασταυρούμενη πόλωση από τις θέσεις Los Villares de la Encarnación, την Artaxata και την Ashdod-Yam. Χρησιμοποιήθηκαν διάφορες τεχνικές ανάλυσης εικόνας για τη διόρθωση φωτισμού, αποθορυβοποίηση και εξαγωγή χαρακτηριστικών για να καθοριστεί η καταλληλότερη προσέγγιση για τα δεδομένα μας. Επιπλέον, αξιολογήθηκαν δυο μέθοδοι μηχανικής μάθησης, την Λογιστικής Παλινδρόμησης και τις Υποστηρικτικές Μηχανές Διανυσμάτων για την ταξινόμηση των κόκκων βάσει του μεγέθους και του σχήματός τους. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι η τμηματοποίηση έντασης εικονοστοιχίων και, συγκεκριμένα, η τμηματοποίηση Multi-Otsu αποδίδουν εξαιρετικά αποτελέσματα τμηματοποίησης. Η Λογιστική Παλινδρόμηση παρουσίασε καλύτερα αποτελέσματα ταξινόμησης σε σύγκριση με τις Υποστηρικτικές Μηχανές Διανυσμάτων. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι οι χρησιμοποιούμενες τεχνικές έχουν τη δυνατότητα να προσφέρουν ταχύτερα και πιο ακριβή δεδομένα σχετικά μ την κατανομή και το σχήμα του μεγέθους των κόκκων. Επιπλέον, είναι ικανές να ανιχνεύσουν μικρές διαφοροποιήσεις τόσο στην κατανομή όσο και στο σχήμα σε διαφορετικά δείγματα. Προηγούμενες μελέτες ορυκτολογίας των πλίνθων ενισχύει τα συμπεράσματα της παρούσας μελέτης, τονίζοντας τις διαφοροποιήσεις στην κατανομή μεγέθους, σχήματος και της πυκνότητας των κόκκων, δείχνοντας έτσι τα μοναδικά χαρακτηριστικά κάθε ομάδας. Παρόλο που υπάρχουν ορισμένοι περιορισμοί, η παρούσα προσέγγιση δείχνει την αποτελεσματικότητα της παρέχοντας ακριβή αποτελέσματα και αναγνωρίζοντας μικρές διαφορές μεταξύ των δειγμάτων.