Many manual biomedical annotation tasks can be categorized as instances of the typical multi-label classification problem where several categories or labels from a fixed set need to assigned to an input instance. MeSH term assignment to biomedical articles and diagnosis code extraction from medical records are two such tasks. To address this problem automatically, in this thesis, we present a way to utilize latent associations between labels based on output label sets. We used random indexing as a method to determine latent associations and use the associations as a novel feature in a learning-to-rank algorithm that reranks candidate labels selected based on either k-NN or binary relevance approach. Using this new feature as part of other features, for MeSH term assignment, we train our ranking model on a set of 200 documents, test it on two public datasets, and obtain new state-of-the-art results in precision, recall, and mean average precision. In diagnosis code extraction, we reach an average micro F-score of 0.478 based on a large EMR dataset from the University of Kentucky Medical Center, the first study of its kind to our knowledge. Our study shows the advantages and potential of random indexing method in determining and utilizing implicit relationships between labels in multi-label classification problems.

Die Form der Kettenlinie lädt dazu ein, diese als eine Kerbgeometrie zu nutzen. Eine rechtwinklige Aussparung soll im CAD so aufgefüllt werden, dass dies der Kontur der Kettenlinie entspricht. In dem Vortrag wird gezeigt, wie mittels elementarer Elemente der Ingenieurmathematik und der Nutzung von Mathcad die Kettenlinie als eine Kurve mit festem Laufparameter und einem Formparameter dargestellt werden kann. Die Nutzung der Kettenlinie als Kerbgeometrie und die Bestimmung des optimalen Formparameters mittels einer Sensitivitätsanalyse, beschreibt Herr Dr. Jakel im Beitrag "Using a Catenary Equation in Parametric Representation for Minimizing Stress Concentrations at Notches"

In this thesis, three mesh generation software packages have been developed and implemented. The first two were based on structured mesh generation algorithms and used to solve structured surface and volume mesh generation problems of three-dimensional domains. Structured mesh generation algorithms were based on the concept of isoparametric coordinates. In structured surface mesh generation software, quadrilateral mesh elements were generated for complex three-dimensional surfaces and these elements were then triangulated in order to obtain high-quality triangular mesh elements. Structured volume mesh generation software was used to generate hexahedral mesh elements for volumes. Tetrahedral mesh elements were constructed from hexahedral elements using hexahedral node insertion method. The results, which were produced by the mesh generation algorithms, were converted to a required format in order to be saved in output files. The third software package is an unstructured quality tetrahedral mesh generator and was used to generate exact Delaunay tetrahedralizations, constrained (conforming) Delaunay tetrahedralizations and quality conforming Delaunay tetrahedralizations. Apart from the mesh generation algorithms used and implemented in this thesis, unstructured mesh generation techniques that can be used to generate quadrilateral, triangular, hexahedral and tetrahedral mesh elements were also discussed.

The purpose of this thesis is implementing World Geodetic System (WGS) for Naval Surface Tactical Maneuvering Simulation System (NSTMSS), a High Level Architecture (HLA) based naval simulation, and also implementing body coordinate system for the ships of NSTMSS and its combination with WGS so that NSTMSS can be more accurate, and new ship dynamics models can be integrated to the NSTMSS environment more easily. To improve the coordinate system of NSTMSS these methods were used / World Geodetic System - 1984 (WGS 84) was chosen as the reference system of new coordinate system of NSTMSS and coordinates were transformed to Universal Transverse Mercator (UTM) Coordinate System. Also, the terrains which NSTMSS uses created in OpenFlight (FLT) format with UTM map projection method. In addition to this, Ship Body Coordinate System was implemented as a Cartesian coordinate system. This thesis has achieved improved coordinate systems for the NSTMSS environment to increase the realism of the simulation.

Nos domínios visuais, interpretações são iniciadas pela identificação de feições em imagens que irão, posteriormente, dar suporte aos processos mais abstratos de inferência. Para desenvolver sistemas de conhecimento neste tipo de domínio é necessário buscar a melhor representação do conhecimento visual para ser utilizado pelos métodos de inferência. A representação em formato simbólico deste conhecimento auxilia na captura do conhecimento implícito presente em imagens, permitindo seu uso nos processos de raciocínio, mesmo aceitando que parte desse conhecimento não é externalizado e, em conseqüência, não poderá ser representado adequadamente. Estudos recentes têm utilizado anotação de imagens como uma maneira capaz de auxiliar na explicitação do conhecimento, ampliando a expressividade dos formalismos de representação e permitindo o registro das informações associadas às imagens. Embora anotações de imagens flexibilizem a captura do conhecimento, ontologias são associadas às anotações para garantir a formalização do conhecimento nas imagens, suprindo os termos de domínio que podem ser usados para anotar e auxiliar a uniformização da linguagem nas consultas. O objetivo desse trabalho é capturar e documentar o conhecimento visual que dá suporte à inferência nas tarefas de interpretações. Nesse trabalho é elaborada uma maneira de identificar objetos em imagens que contenham feições diagnósticas através da utilização de uma ontologia de domínio pré-existente. Essa identificação de objetos é explorada para permitir a localização física de uma determinada feição em um objeto real. O resultado disso é a identificação de feições em uma imagem tendo-se um referencial de posição segundo um sistema de coordenadas espacial, possibilitando o seu re-posicionamento. O trabalho ainda explora recursos para a melhor utilização de informações relacionadas a uma imagem. Dessa forma, serve de documentação auxiliar para prover diferencial em interpretações. O domínio de aplicação deste trabalho é a Petrografia Sedimentar que tem como uma das tarefas a descrição quantitativa e qualitativa dos minerais que compõem uma amostra de rocha, visando a análise do potencial de um reservatório de petróleo. As informações são visualizadas em uma amostra de rocha e, assim, um especialista toma decisões quanto à viabilidade de exploração do reservatório. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de anotação de imagem e de referenciamento de objetos, juntamente com um hardware. O processo de descrição de amostra de rocha é detalhado para se explorar o conhecimento em imagens com a precisão da localização dos objetos nela identificados. Essa abordagem complementa os modelos de representação simbólica, que normalmente são insuficientes para capturar a semântica das feições que dão suporte a inferência em domínios visuais. / Problem solvers in visual domains apply image interpretation to extract evidences to support the reasoning process in the search of solution. In order to develop knowledge systems in this kind of domain, it is necessary to represent the knowledge that is extracted from the scenes in the domain in such way that can be used by the inference methods. The symbolic representation formalisms help in shading light on the implicit knowledge embodied in images, allowing its use in reasoning processes, even accepting that part of this knowledge can not be properly expressed by the experts and, in consequence, it is never going to be adequately represented in knowledge models. Some studies use image annotation to extend the semantic capture of the visual knowledge beyond the expressiveness of representation formalisms, allowing that additional content could be described and stored with the images. Although the annotation is a more flexible way of capturing knowledge, ontologies are used along with it to guarantee the formalization of the knowledge annotated in the images, supplying the domain terms that can be used in the annotation process and helping the uniformization of the language and further consultation. The goal of this work is capturing and documenting the visual knowledge that supports inference on interpretation tasks. The work offer a way of identifying objects in images that correspond to diagnostic features and describing them with the support of a pre-existent domain ontology. The object identification is associated to the physical location of the feature in the real object, with the help of a hardware appliance. The result is the feature identification in the image with the reference of its position in a system of spatial coordinates. The work also explores multimedia resources for the best use of information associated to the image, providing an extra-support for knowledge documentation for interpretation tasks. The application domain of this work is the sedimentary petrography, the formal description of rocks in the scope of Petrological studies. The task in focus is the compositional description of minerals in a rock sample, both in qualitative and quantitative way, in order to evaluate the potential of a petroleum reservoir. Several aspects of the rock are studied by the geologist to suggest better techniques for exploration and production of oil fields. The approach defined in this project was validated through the implementation of an image annotation and referencing modules associated to microscope stage appliance that allows the computer to control the movement of the stage during the description process. The whole process of rock sample analysis using the software and the hardware is detailed in order to expose the visual knowledge and its physical position in the rock sample. This approach complements the symbolic representation models that are usually insufficient to capture the semantic of diagnostic features that support reasoning in visual domains.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-11-06Bitstream added on 2014-06-13T20:02:28Z : No. of bitstreams: 1 silva_al_dr_botfca.pdf: 4666928 bytes, checksum: 33d9ac1ad5f97050b0d3ae3f98633161 (MD5) / A crescente demanda na aquisição de tratores agrícolas vem aumentando a concorrência entre os fabricantes e expondo a carência das empresas em produzir tratores agrícolas que possam atender as nececidades ergonômicas de pequenas e grandes propriedades rurais ampliando a opção do comprador com novos modelos que atendam às suas necessidades de uso. O lançamento de novos modelos de tratores agrícolas traz ao mercado nacional as mais recentes tecnologias ao posto de trabalho do operador de trator. A inserção de novas tecnologias na agricultura vem avançando constantemente em várias áreas, mas, especificamente no posto de trabalho do operador de trator agrícola, estas inovações não caminham na mesma velocidade, quando se utiliza de técnicas não tão atuais para avaliar com precisão o invólucro do operador de trator, dificultando, ainda, ao pesquisador a aquisição de equipamentos atualizados para a coleta de dados ergonômicos, principalmente para as coordenadas tridimensionais. Esta pesquisa teve como objetivo o desenvolvimento de um equipamento que possa coletar as coordenadas tridimensionais dos controles do posto de trabalho do operador de trator, automatizando a inserção dos dados diretamente ao computador e tendo maior precisão das medidas obtidas, eliminando os erros humanos de leitura e digitação. O equipamento proposto é composto de um sistema de angulação horizontal, vertical e um feixe de laser para medições diretas, sendo que os dados coletados por um módulo conversor da angulação, e um sistema de coleta sem fio para o feixe de laser. Com o propósito de coletar os dados, foi desenvolvido um programa computacional chamado de “Ergocoord”, na linguagem de programação Delphi. Para os dados coletados foram utilizados tratores novos com potência média de 74 kW, visando não alterar as variáveis da pesquisa... / The growing demand in the purchase of tractors is increasing competition between manufacturers and exposing the lack of companies to produce farm tractors that can meet the ergonomic nececidades large and small farms extending the option buyer with new models that meet their needs use. The launch of new models of tractors brings to the domestic market the latest technologies to the job of the operator of tractor. The introduction of new technologies in agriculture has been advancing steadily in many areas but specifically in the workplace of the operator of an agricultural tractor, these innovations do not go the same speed when using such techniques do not present to evaluate accurately the RTB tractor operator, making it also the researcher to acquire updated equipment for the collection of ergonomic data, especially for three-dimensional coordinates. This study aimed to develop a device that can collect three-dimensional coordinates of the controls of the job of the tractor operator by automating the data is entered directly into the computer and with higher accuracy of measurements obtained by eliminating human error in reading and typing. The proposed equipment consists of a system of horizontal angle, vertical, and a laser beam to direct measurements, and the data collected by a converter module of the angle, and a collection system for wireless laser beam. In order to collect the data, we developed a computer program called Ergocoord in the Delphi programming language. For the data collected were used tractors with new average power of 74 kW in order not to change the variables of the research. In the valuation of the proposed equipment used two methodological processes, the traditional method of measurement proposed by the NBR / NM / ISO 5353 - Road rollers, tractors and agricultural and forestry machinery - Point of reference of the seat, and adapted it standard... (Complete abstract click electronic access below)

Nos domínios visuais, interpretações são iniciadas pela identificação de feições em imagens que irão, posteriormente, dar suporte aos processos mais abstratos de inferência. Para desenvolver sistemas de conhecimento neste tipo de domínio é necessário buscar a melhor representação do conhecimento visual para ser utilizado pelos métodos de inferência. A representação em formato simbólico deste conhecimento auxilia na captura do conhecimento implícito presente em imagens, permitindo seu uso nos processos de raciocínio, mesmo aceitando que parte desse conhecimento não é externalizado e, em conseqüência, não poderá ser representado adequadamente. Estudos recentes têm utilizado anotação de imagens como uma maneira capaz de auxiliar na explicitação do conhecimento, ampliando a expressividade dos formalismos de representação e permitindo o registro das informações associadas às imagens. Embora anotações de imagens flexibilizem a captura do conhecimento, ontologias são associadas às anotações para garantir a formalização do conhecimento nas imagens, suprindo os termos de domínio que podem ser usados para anotar e auxiliar a uniformização da linguagem nas consultas. O objetivo desse trabalho é capturar e documentar o conhecimento visual que dá suporte à inferência nas tarefas de interpretações. Nesse trabalho é elaborada uma maneira de identificar objetos em imagens que contenham feições diagnósticas através da utilização de uma ontologia de domínio pré-existente. Essa identificação de objetos é explorada para permitir a localização física de uma determinada feição em um objeto real. O resultado disso é a identificação de feições em uma imagem tendo-se um referencial de posição segundo um sistema de coordenadas espacial, possibilitando o seu re-posicionamento. O trabalho ainda explora recursos para a melhor utilização de informações relacionadas a uma imagem. Dessa forma, serve de documentação auxiliar para prover diferencial em interpretações. O domínio de aplicação deste trabalho é a Petrografia Sedimentar que tem como uma das tarefas a descrição quantitativa e qualitativa dos minerais que compõem uma amostra de rocha, visando a análise do potencial de um reservatório de petróleo. As informações são visualizadas em uma amostra de rocha e, assim, um especialista toma decisões quanto à viabilidade de exploração do reservatório. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de anotação de imagem e de referenciamento de objetos, juntamente com um hardware. O processo de descrição de amostra de rocha é detalhado para se explorar o conhecimento em imagens com a precisão da localização dos objetos nela identificados. Essa abordagem complementa os modelos de representação simbólica, que normalmente são insuficientes para capturar a semântica das feições que dão suporte a inferência em domínios visuais. / Problem solvers in visual domains apply image interpretation to extract evidences to support the reasoning process in the search of solution. In order to develop knowledge systems in this kind of domain, it is necessary to represent the knowledge that is extracted from the scenes in the domain in such way that can be used by the inference methods. The symbolic representation formalisms help in shading light on the implicit knowledge embodied in images, allowing its use in reasoning processes, even accepting that part of this knowledge can not be properly expressed by the experts and, in consequence, it is never going to be adequately represented in knowledge models. Some studies use image annotation to extend the semantic capture of the visual knowledge beyond the expressiveness of representation formalisms, allowing that additional content could be described and stored with the images. Although the annotation is a more flexible way of capturing knowledge, ontologies are used along with it to guarantee the formalization of the knowledge annotated in the images, supplying the domain terms that can be used in the annotation process and helping the uniformization of the language and further consultation. The goal of this work is capturing and documenting the visual knowledge that supports inference on interpretation tasks. The work offer a way of identifying objects in images that correspond to diagnostic features and describing them with the support of a pre-existent domain ontology. The object identification is associated to the physical location of the feature in the real object, with the help of a hardware appliance. The result is the feature identification in the image with the reference of its position in a system of spatial coordinates. The work also explores multimedia resources for the best use of information associated to the image, providing an extra-support for knowledge documentation for interpretation tasks. The application domain of this work is the sedimentary petrography, the formal description of rocks in the scope of Petrological studies. The task in focus is the compositional description of minerals in a rock sample, both in qualitative and quantitative way, in order to evaluate the potential of a petroleum reservoir. Several aspects of the rock are studied by the geologist to suggest better techniques for exploration and production of oil fields. The approach defined in this project was validated through the implementation of an image annotation and referencing modules associated to microscope stage appliance that allows the computer to control the movement of the stage during the description process. The whole process of rock sample analysis using the software and the hardware is detailed in order to expose the visual knowledge and its physical position in the rock sample. This approach complements the symbolic representation models that are usually insufficient to capture the semantic of diagnostic features that support reasoning in visual domains.

Para o georreferenciamento das informações extraídas dos mapas digitais são usados modelos matemáticos de transformação geométrica de coordenadas. O desempenho da transformação de coordenadas está diretamente relacionado à exatidão das coordenadas dos pontos de controle identificados no mapa, uma vez que devido ao uso da tecnologia GNSS, não existe mais a dificuldade de se medir com exatidão coordenadas de pontos no terreno. Por esta razão, é possível obter um georreferenciamento admissível se as coordenadas dos pontos de controle forem posicionadas com exatidão sobre o mapa. Entretanto, como na maioria dos municípios do Brasil, os mapas são antigos, ou seja, desatualizados, existe uma dificuldade de se localizar pontos de controle bem determinados dentre os elementos geográficos representados no mapa. Dependendo da qualidade do mapa e pelo modo como foram identificadas no mesmo, estas coordenadas podem apresentar diferentes graus de confiabilidade, em função de suas exatidões. Tal fato, se não for levado em conta, pode prejudicar o desempenho da transformação de coordenadas, e dependendo da escala do mapa, inviabilizar um projeto ou estudo que dependa de uma boa exatidão de coordenadas de pontos oriundas de um produto cartográfico georreferenciado. Para evitar que o desempenho da transformação de coordenadas comprometa a fidelidade do georreferenciamento gerado, é importante que cada coordenada receba um peso apropriado de acordo com a sua exatidão. Neste contexto, o principal objetivo desta pesquisa foi desenvolver um método, validado através de um estudo de caso, que proporcionasse em função da exatidão das coordenadas dos pontos de controle identificadas no mapa digital, um resultado de georreferenciamento admissível a partir do modelo matemático empregado para transformação de coordenadas. Para isso, foi estudado como atribuir o peso ao ponto de controle em função da sua exatidão. A partir disso, o desempenho da transformação de coordenadas usando pesos foi avaliado tanto num mapa de calibração, de boa qualidade, quanto num mapa cuja qualidade posicional era desconhecida. Em ambos os mapas foram realizadas as mais variadas avaliações. Em todas as avaliações efetuadas o desempenho da transformação de coordenadas foi melhor quando foram atribuídos pesos aos pontos de controle em função da sua exatidão. Esta pesquisa levantou uma questão até então desconsiderada, que é a importância de se atribuir pesos às coordenadas dos pontos de controle em função da sua exatidão no mapa digital. O resultado do georreferenciamento se torna admissível quando esta consideração é levada em conta. / The mathematical model for the geometric transformation of coordinates is used to georreference information extrated from digital maps. The performance of coordinate transformation models is directly related to accuracy of control points identified in the map, since by means of the utilization of GNSS technology, it is not difficult to measure the coordinates of a point in the ground with accuracy. For this reason, it is possible to obtain a reliable georreferencing if the coordinates of the control points are accurately positioned on a map. However, as most of brazilian municipal districts maps are old and out-of-date, it is difficult to locate a point accurately out of the geographic elements represented in the map. Depending on both the quality of the digital map and the technique used to locate the points, such coordinates may show distinct levels of reliability as a function of their accuracy. If the different accuracy of the control points is not taking into account, the performance of the coordinate transformation model can be reduced. Depending on map scale, this difference can make impracticable a study that depends on a good accuracy of the coordinates of points obtained from a georreferecend cartographic product. In order to avoid that the performance of the coordinate transformation model reduce the reliability of the georreferencing, it is important that each coordinate receives an appropriate weight according to its accuracy. In this context, the objective of this research was to develop a method, validated through a case study, that could impart reliability to georreferencing, as a function of the accuracy of the coordinates of the control points identified on a map, using a mathematical model to coordinate transformation. The key-point is to attribute a weight to each control point related to its accuracy level. The performance of this procedure was evaluated both for a high quality, standard map, and for a map with unknown quality. Different evaluations were performed and the best results were obtained using the procedure of attributing weights to the control points related its accuracy. As a contribution for the academic and technical areas, this research brought light to a question not considered until now, that is the importance of attributing weights to the coordinates of the control points as a function its accuracy in the digital map. Georreferencing becomes more reliable when this question is taken into account.

Made available in DSpace on 2015-05-08T15:00:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3802026 bytes, checksum: a4d2c7c653bac2c5343accc2b54bfc46 (MD5) Previous issue date: 2010-04-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work presents the project of fuzzy controllers for a X-Y coordinate table with two degrees of freedom. Both bases of the table moves horizontally, powered by tree-phases induction motors operated by frequency inverts. For detection position of bases, optical encoders were engaged to the axes of the engines to be obtained the angular displacement. A data acquisition board made the interface between a 1.4 GHz Pentium computer and the system. This board catches signals from the encoders and provides control signals to the frequency inverters. Fuzzy controllers, implemented im LabVIEM® software, determinate the control variables to power the engines. Step, sine and cosine reference were used to evaluate the system performance, in position control and following trajectory. Experimental results are presented. / No presente trabalho apresenta-se um projeto de controladores fuzzy para uma mesa de coordenadas X-Y com dois graus de liberdade. Ambas as bases que compõem a mesa se deslocam horizontalmente, sendo acionadas por motores de indução trifásicas alimentados através de inversores de frequência. Para a detecção de posição das bases, encoders ópticos foram acoplados aos eixos dos motores, a fim de serem obtidos os deslocamentos angulares desses últimos. Uma placa de aquisição de dados realizou a interface entre um computador Pentium 1,4 GHz e a planta, para captar os sinais provenientes dos encoders e fornecer os sinais de controle aos inversores de frequência. No ambiente de programação LabVIEW®, implementaram-se os controladores fuzzy, os quais determinam as variáveis de controle que acionam os motores. Sinais de referência do tipo degrau, senoidal e cosenoidal foram utilizados para a avaliação do desempenho do sistema, no controle de posição e acompanhamento de trajetória. Resultados experimentais são apresentados.

Nos domínios visuais, interpretações são iniciadas pela identificação de feições em imagens que irão, posteriormente, dar suporte aos processos mais abstratos de inferência. Para desenvolver sistemas de conhecimento neste tipo de domínio é necessário buscar a melhor representação do conhecimento visual para ser utilizado pelos métodos de inferência. A representação em formato simbólico deste conhecimento auxilia na captura do conhecimento implícito presente em imagens, permitindo seu uso nos processos de raciocínio, mesmo aceitando que parte desse conhecimento não é externalizado e, em conseqüência, não poderá ser representado adequadamente. Estudos recentes têm utilizado anotação de imagens como uma maneira capaz de auxiliar na explicitação do conhecimento, ampliando a expressividade dos formalismos de representação e permitindo o registro das informações associadas às imagens. Embora anotações de imagens flexibilizem a captura do conhecimento, ontologias são associadas às anotações para garantir a formalização do conhecimento nas imagens, suprindo os termos de domínio que podem ser usados para anotar e auxiliar a uniformização da linguagem nas consultas. O objetivo desse trabalho é capturar e documentar o conhecimento visual que dá suporte à inferência nas tarefas de interpretações. Nesse trabalho é elaborada uma maneira de identificar objetos em imagens que contenham feições diagnósticas através da utilização de uma ontologia de domínio pré-existente. Essa identificação de objetos é explorada para permitir a localização física de uma determinada feição em um objeto real. O resultado disso é a identificação de feições em uma imagem tendo-se um referencial de posição segundo um sistema de coordenadas espacial, possibilitando o seu re-posicionamento. O trabalho ainda explora recursos para a melhor utilização de informações relacionadas a uma imagem. Dessa forma, serve de documentação auxiliar para prover diferencial em interpretações. O domínio de aplicação deste trabalho é a Petrografia Sedimentar que tem como uma das tarefas a descrição quantitativa e qualitativa dos minerais que compõem uma amostra de rocha, visando a análise do potencial de um reservatório de petróleo. As informações são visualizadas em uma amostra de rocha e, assim, um especialista toma decisões quanto à viabilidade de exploração do reservatório. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de anotação de imagem e de referenciamento de objetos, juntamente com um hardware. O processo de descrição de amostra de rocha é detalhado para se explorar o conhecimento em imagens com a precisão da localização dos objetos nela identificados. Essa abordagem complementa os modelos de representação simbólica, que normalmente são insuficientes para capturar a semântica das feições que dão suporte a inferência em domínios visuais. / Problem solvers in visual domains apply image interpretation to extract evidences to support the reasoning process in the search of solution. In order to develop knowledge systems in this kind of domain, it is necessary to represent the knowledge that is extracted from the scenes in the domain in such way that can be used by the inference methods. The symbolic representation formalisms help in shading light on the implicit knowledge embodied in images, allowing its use in reasoning processes, even accepting that part of this knowledge can not be properly expressed by the experts and, in consequence, it is never going to be adequately represented in knowledge models. Some studies use image annotation to extend the semantic capture of the visual knowledge beyond the expressiveness of representation formalisms, allowing that additional content could be described and stored with the images. Although the annotation is a more flexible way of capturing knowledge, ontologies are used along with it to guarantee the formalization of the knowledge annotated in the images, supplying the domain terms that can be used in the annotation process and helping the uniformization of the language and further consultation. The goal of this work is capturing and documenting the visual knowledge that supports inference on interpretation tasks. The work offer a way of identifying objects in images that correspond to diagnostic features and describing them with the support of a pre-existent domain ontology. The object identification is associated to the physical location of the feature in the real object, with the help of a hardware appliance. The result is the feature identification in the image with the reference of its position in a system of spatial coordinates. The work also explores multimedia resources for the best use of information associated to the image, providing an extra-support for knowledge documentation for interpretation tasks. The application domain of this work is the sedimentary petrography, the formal description of rocks in the scope of Petrological studies. The task in focus is the compositional description of minerals in a rock sample, both in qualitative and quantitative way, in order to evaluate the potential of a petroleum reservoir. Several aspects of the rock are studied by the geologist to suggest better techniques for exploration and production of oil fields. The approach defined in this project was validated through the implementation of an image annotation and referencing modules associated to microscope stage appliance that allows the computer to control the movement of the stage during the description process. The whole process of rock sample analysis using the software and the hardware is detailed in order to expose the visual knowledge and its physical position in the rock sample. This approach complements the symbolic representation models that are usually insufficient to capture the semantic of diagnostic features that support reasoning in visual domains.