Detec??o de descontinuidades no processo de soldagem por eletrodo revestido por meio de intelig?ncia computacional.

Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia de Materiais. Departamento de Engenharia Metal?rgica, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.Prop?e-se neste trabalho uma nova metodologia para a detec??o de descontinuidades no cord?o de solda aplicado em processos de soldagem por eletrodos revestidos (SMAW). Para a execu??o dos experimentos e otimiza??o de par?metros do processo, foi desenvolvida uma esta??o de soldagem robotizada. O sistema de detec??o baseia-se em dois sensores ? um microfone e um cristal piezoel?trico ? que adquirem as emiss?es ac?sticas geradas durante a soldagem. Os vetores de caracter?sticas extra?dos do conjunto de dados dos sensores s?o usados para construir os modelos dos classificadores. As abordagens baseadas nos classificadores de Rede Neural Artificial (RNA) e de M?quina de Vetor de Suporte (SVM) s?o capazes de identificar com alta acur?cia as tr?s classes propostas de cord?es de solda: cord?o de solda normal, e descontinuidades de cratera e de perfura??o. Os resultados experimentais ilustram a acur?cia do sistema, superior a 83% para cada classe. Uma nova estrutura de m?quinas de suporte hier?rquico (HSVM) ? proposta para viabilizar o uso deste sistema em ambientes industriais. Esta abordagem apresentou 96,6% de acur?cia global. Este sistema pode ser aplicado nas ind?strias metal-mec?nicas.One proposes in this work a new methodology for the detection of discontinuities in the weld bead applied in Shielded Metal Arc Welding (SMAW) processes. A robotized welding station was developed for the execution of the experiments and optimization of process parameters. The detection system is based on two sensors ? a microphone and piezoelectric ? that acquire acoustic emissions generated during the welding. The feature vectors extracted from the sensor dataset are used to construct classifier models. The approaches based on Artificial Neural Network (ANN) and Support Vector Machine (SVM) classifiers are able to identify with high accuracy the three proposed weld bead classes: desirable weld bead, shrinkage cavity and burn through discontinuities. Experimental results illustrate the system?s accuracy, greater than 83% for each class. A novel Hierarchical Support Vector Machine (HSVM) structure is proposed to make feasible the use of this system in industrial environments. This approach presented 96.6% overall accuracy. This system can be applied in the metal-mechanical industries