Uma nova abordagem para a medição da diluição de soldagem, baseada nos pontos de inflexão de um Contorno Ativo

Em diversas aplicações, com ênfase nos processos de soldagem dissimilar, a diluição, em conjuntocom outros fatores, pode afetar as propriedades mecânicas dos materiais soldados, sendo assim, capaz degerar falhas durante as condições normais de serviço. Deste modo, a taxa de diluição geralmente é calculadaa partir da análise de imagens digitais, com o auxílio de programas de desenho que determinam manualmentea área de penetração e a área total do metal de solda. Entretanto, este processo de cálculo é caracterizado porser exaustivo e propenso ao erro devido a fadiga do operador. Assim, com o intuito de reduzir o tempo deanálise e eliminar o máximo possível de erros no cálculo, este trabalho propõe uma nova abordagem paradeterminação da taxa de diluição do metal de solda sobre o metal de base. Para isto, a região da solda é determinadaa partir do Método de Contornos Ativos Balão. Em sequência, os pontos que definem a linha deseparação entre a região do metal de base fundido e a região com metal de enchimento são determinados automaticamentepor meio do cálculo dos pontos de inflexão da curva. No fim, a taxa de diluição é calculadaconsiderando as áreas segmentadas e devidamente destacadas pela linha de separação. Testes são realizados ecomparados com o resultado obtido por especialistas utilizando o sistema tradicional a fim de avaliar a abordagemproposta. Os resultados obtidos foram satisfatórios para a aplicação, pois a abordagem proposta apresentourapidez e precisão superior aos métodos encontrados na literatura.Palavras-chave: Soldagem, Diluição, Método de Contornos Ativos Balão, Inflexão

Quantificação automática de microestruturas em aços via redes neurais convolucionais

The microstructural analysis of a material allows the complete characterization of its mechanical properties. Thus, the performance of a mechanical component depends heavily on the identification and quantification of its microstructural constituents. Currently, this process is still done mostly manually by experts, making it slow, very labor-intensive and inefficient. It is estimated that an experienced expert takes 15 minutes per image to perform the proper identification and quantification of microconstituents. Therefore, a computational tool could greatly assist to improve the performance in this task. However, since a microstructure can be a combination of different phases or constituents with complex substructures, their automatic quantification can be very hard and, as a result, there are few previous works dealing with this problem. Convolutional Neural Networks are promising for this type of application since recently this type of network has achieved great performance in complex applications of computational vision. In this work, we propose an automatic quantification of microstructural constituents of low carbon steel via Convolutional Neural Networks. Our dataset consists of 210 micrographs of low carbon steel, and this amount of images was increased through data augmentation techniques, resulting in a total of 720 samples for training. With regard to network architectures, we used AlexNet and VGG16 both trained from scratch, and three pre-trained models: VGG19, InceptionV3, and Xception. The results showed that CNNs can quantify microstructures very effectively.A análise microestrutural de um material permite a completa caracterização de suas propriedades mecânicas. Assim, o desempenho de um componente mecânico depende fortemente da identificação e quantificação de seus constituintes microestruturais. Atualmente, este processo ainda é feito manualmente por especialistas, tornando-o lento, muito trabalhoso e ineficiente. Estima-se que um especialista experiente leve em média 15 minutos por imagem para realizar a identificação e quantificação adequada de microconstituintes. Portanto, uma ferramenta computacional poderia ajudar bastante a melhorar o desempenho nesta tarefa. No entanto, uma vez que uma microestrutura pode ser uma combinação de diferentes fases ou constituintes com subestruturas complexas, sua quantificação automática pode ser muito difícil e, como resultado, há poucos trabalhos anteriores lidando com este problema. Redes Neurais Convolucionais são promissoras para este tipo de aplicação, já que recentemente esse tipo de rede tem alcançado grande performance em aplicações complexas de visão computacional. Neste trabalho, propomos uma quantificação automática de constituintes microestruturais de aço de baixo carbono via Redes Neurais Convolucionais. Nosso conjunto de dados consiste em 210 micrografias de aço de baixo carbono, e essa quantidade de imagens foi aumentada através de técnicas de aumento dos dados, resultando em um total de 720 amostras para treinamento. Com relação às arquiteturas de rede, foi utilizado as redes AlexNet e VGG16 treinadas do zero, e VGG19, Xception e InceptionV3 todas pré-treinadas. Os resultados mostraram que as CNNs podem quantificar microestruturas de forma muito eficaz

Signal Processing for NDE

Nowadays, testing and evaluating of industrial equipment using nondestructive tests, is a fundamental step in the manufacturing process. The complexity and high costs of manufacturing industrial components, require examinations in some way about the quality and reliability of the specimens. However, it should be noted, that in order to accurately perform the nondestructive test, in addition to theoretical knowledge, it is also essential to have the experience and carefulness, which requires special courses and experience with theoretical education. Therefore, in the traditional methods, which are based on manual testing techniques and the test results depend on the operator, there is the possibility of an invalid inference from the test data. In other words, the accuracy of conclusion from the obtained data is dependent on the skill and experience of the operator. Thus, using the signal processing techniques for nondestructive evaluation (NDE), it is possible to optimize the methods of nondestructive inspection, and in other words, to improve the overall system performance, in terms of reliability and system implementation costs. In recent years, intelligent signal processing techniques have had a significant impact on the progress of nondestructive assessment. In other words, by automating the processing of nondestructive data and signals, and using the artificial intelligence methods, it is possible to optimize nondestructive inspection methods. Hence, improve overall system performance in terms of reliability and Implementation costs of the system. This chapter reviews the issues of intelligent processing of nondestructive testing (NDT) signals

Classificação automática do tipo de ferro fundido utilizando reconhecimento de padrões em imagens de microscopia

Os ferros fundidos possuem uma microestrutura, na qual, o formato da grafita presente tem direta influênciana classificação entre os diversos tipos deste material. A classificação é feita, tradicionalmente, a partir daanálise visual realizada por um especialista através do auxílio de um microscópio ótico. O presente trabalhopropõe a utilização da Inteligência Computacional Aplicada em conjunto com extratores de informações emimagens de metalografia. A finalidade é auxiliar profissionais da área das Ciências dos Materiais na classificaçãode ferros fundidos de maneira automática e reduzir o tempo de classificação, restringindo o máximopossível as falhas presentes durante a classificação. Foram realizadas duas etapas para a análise. Na primeiraforam consideradas as grafitas separadamente. Em uma segunda etapa, a imagem completa foi analisada considerandotodas as grafitas extraídas da mesma, em que o tipo de objeto com maior incidência na análise seriao reconhecimento adotado para toda a amostra. Em ambas as etapas o classificador Support Vector Machineobteve os melhores resultados no reconhecimento do tipo de ferro fundido, com resultados próximos a 100%,e com redução média do tempo de classificação em 92%. Tanto os resultados como o tempo das classificaçõessão comparados com a análise do especialista, como também aos resultados obtidos em classificaçõesdo ferro fundido que utilizam uma abordagem com redes neurais e uma classificação supervisionada utilizandoapenas os descritores de forma. A partir dos resultados apresentados, conclui-se que a abordagem é promissorapodendo incorporar softwares comerciais para auxiliar especialistas da área

Computer techniques towards the automatic characterization of graphite particles in metallographic images of industrial materials

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)The automatic characterization of particles in metallographic images has been paramount, mainly because of the importance of quantifying such microstructures in order to assess the mechanical properties of materials common used in industry. This automated characterization may avoid problems related with fatigue and possible measurement errors. In this paper, computer techniques are used and assessed towards the accomplishment of this crucial industrial goal in an efficient and robust manner. Hence, the use of the most actively pursued machine learning classification techniques. In particularity, Support Vector Machine, Bayesian and Optimum-Path Forest based classifiers, and also the Otsu's method, which is commonly used in computer imaging to binarize automatically simply images and used here to demonstrated the need for more complex methods, are evaluated in the characterization of graphite particles in metallographic images. The statistical based analysis performed confirmed that these computer techniques are efficient solutions to accomplish the aimed characterization. Additionally, the Optimum-Path Forest based classifier demonstrated an overall superior performance, both in terms of accuracy and speed. (C) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.402590597Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Fundacao Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico (FUNCAP), in Brazil through a DCR Grant [35.0053/2011.1]Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)CNPq [303673/2010-9, 303182/2011-3]FAPESP [2009/16206-1, 2011/14058-5]Fundacao Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico (FUNCAP), in Brazil through a DCR Grant [35.0053/2011.1