Processamento Paralelo De Imagens De Partículas Minerais Com Tamanhos Distintos Utilizando Hadoop E Mr4c

Associacao Brasileira de Metalurgia, Materiais e Mineracao
Felipe Schimith Batista Guilherme Lucio Abelha Mota Gilson Alexandre Ostwald Pedro da Costa Leandro Augusto Justen Marzulo Alexandre da Costa Sena Otávio da Fonseca Martins Gomes
Organization:
Associacao Brasileira de Metalurgia, Materiais e Mineracao
Pages:
12
File Size:
458 KB
Publication Date:
Oct 1, 2019

Abstract

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O presente trabalho desenvolveu uma solução, utilizando Hadoop e Map Reduce for C (MR4C), capaz de paralelizar a segmentação de fissuras em imagens de partículas minerais. Um conjunto de 221 imagens de tamanhos distintos de partículas de minério de cobre obtidas por microscopia eletrônica de varredura foi utilizado para os testes. A variação do número de nós de processamento apresentou um ganho do tempo de execução que escalou de forma quase que linear. O balanceamento de carga estática promoveu um speedup de 1,3. A solução proposta, quando comparada à implementação sequencial, considerando um cluster com 9 nós de processamento, atingiu um speedup de 19,1.
Citation

APA: Felipe Schimith Batista Guilherme Lucio Abelha Mota Gilson Alexandre Ostwald Pedro da Costa Leandro Augusto Justen Marzulo Alexandre da Costa Sena Otávio da Fonseca Martins Gomes  (2019)  Processamento Paralelo De Imagens De Partículas Minerais Com Tamanhos Distintos Utilizando Hadoop E Mr4c

MLA: Felipe Schimith Batista Guilherme Lucio Abelha Mota Gilson Alexandre Ostwald Pedro da Costa Leandro Augusto Justen Marzulo Alexandre da Costa Sena Otávio da Fonseca Martins Gomes Processamento Paralelo De Imagens De Partículas Minerais Com Tamanhos Distintos Utilizando Hadoop E Mr4c. Associacao Brasileira de Metalurgia, Materiais e Mineracao, 2019.

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