Redes neurais especializadas para inferência de regime permanente em testes de performance de compressores de refrigeração

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2016.Ensaios de desempenho energético de compressores de refrigeração têm como objetivo a obtenção de parâmetros de desempenho, dentre eles a capacidade de refrigeração, sob condições preestabelecidas de operação. É uma etapa necessária no desenvolvimento e produção de compressores e que, devido às suas características de execução, torna-se um gargalo no processo de controle de qualidade. Trabalhos anteriores apresentam soluções associadas à inteligência artificial para reduzir o tempo de execução desses ensaios. Para isso, tais ferramentas analisam o comportamento de certas variáveis durante o período transiente do ensaio para inferir o momento no qual ocorre a transição para o regime permanente. Entretanto, a grande variedade de dinâmicas relacionadas a capacidade, temperatura de corpo e pressão de sucção afeta o desempenho das redes neurais. Para contornar esse problema, ensaios provenientes de uma empresa fabricante de compressores foram agrupados manualmente de acordo com regras que levaram em consideração a capacidade inicial e a região da faixa de aceitação pela qual os ensaios adentravam o regime permanente. Isso forneceu 4 grupos, os quais foram utilizados para treinamento de redes especializadas para inferência de regime permanente. Os melhores resultados vieram de redes especializadas treinadas com dois dos quatro grupos, que quando comparadas com aquelas treinadas com ensaios não agrupados dessas mesmas dinâmicas, apresentaram desempenho superior tanto nas taxas de acerto (aumento de até 6%) quanto nas taxas de erro de falso positivo (redução de até 17%). Paralelamente, foram realizadas análises estatísticas entre grupos na busca de comportamentos consideravelmente predominantes. Como destaque, um desses grupos apresentou duração de regime transitório consideravelmente inferior a dos demais. Além disso, como o agrupamento manual é lento e demanda um operador especialista, foi criado um método automático para esse fim que apresentou acerto de 92% em uma primeira análise. De forma geral, os resultados forneceram maior confiabilidade às redes de inferência e motivam a continuação dos estudos sobre as características relacionadas ao processo de treinamento.Abstract : Energetic performance tests of refrigerating compressors are used to obtain performance parameters, among them refrigerating capacity under pre-established operating condititons. It is a necessary step on development and compressor manufacturing, and due to its execution characteristics, become a bottleneck on quality control process. Previous works presented solutions based on artificial intelligence, which were used to reduce test time. For this, such tools analyse the behaviours of certain variables during the test transient state to infer on which moment occurs the transition to steady state. However, the considerable variety of dynamics related to such used parameters affects the neural network performance. To avoid such issue, tests from a compressor manufacturer were manually grouped accordingly to rules that took into account initial capacity value and acceptance band region by which the test entered steady state. This provided four groups, which were used to train specialized neural nwtworks. The best results came from specialized neural networks trained with two of those groups, which when compared to those neural netowkrs trained with non-grouped tests of these same dynamics, presents superior performance in both of true positive rate (up to 6% increase) and false positive rate (up to 17% decrease). Parallel to it, statistical analysis were conducted between groups in the search for predominant behaviours. As a highlight, one of these groups had both overall duration and transient state duration considerably lower than the other groups. In addition, since manual grouping is slow and requires a specialized operator and automatic method developed for this purpose, which showed a 92% accuracy in a first analysis. In general, results provided greater reliability to the inference neural networks and motivate the continuity of studies about training process related characteristics

Evaluation of adhesion failures in composite laminated plates using deep learning-based object detection in shearography images

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2021.Materiais compósitos são ostensivamente utilizados em campo para reparos em tubulações na indústria do petróleo e gás e a avaliação da qualidade dessa aplicação é feita por ensaios não destrutivos como a shearografia. A alta subjetividade presente na detecção e avaliação de imagens de shearografia dificulta a automação desse método em campo, algo necessário na indústria do petróleo e gás principalmente porque os locais de inspeção são de difícil acesso ou perigosos. A inteligência artificial pode auxiliar nessa tarefa, mais específico na forma de detectores de objetos baseados em aprendizado profundo, que por sua vez é uma subárea de aprendizado de máquina. Esses detectores são capazes de identificar a partir de observações as características necessárias para detectar a localização do defeito na imagem e classificá-lo quanto ao seu formato. O conjunto de dados de imagens de shearografia para essa tarefa foi criado a partir de defeitos artificiais que emularam falhas de adesão entre placas metálicas e a primeira camada de compósitos de fibra de vidro por meio de almofadas de politetrafluoretileno de diferentes formatos preenchidas com ar. Um modelo de detecção de objetos base foi treinado utilizando o detector RetinaNet com uma Residual Neural Network - 50 (ResNet-50) como backbone. Esse modelo alcançou uma média de precisões médias de 0,772, onde a melhor precisão média esteve relacionada a detecção de defeitos quadrados, com 0,901, e a pior relacionada a defeitos semicirculares, com 0,681. De forma suplementar, foi desenvolvido um método não-supervisionado para classificar a imagem de uma franja em útil ou não e adicioná-la ao conjunto de dados como exemplo positivo ou negativo, respectivamente. Esse método, chamado de Automatic Useful Fringe Pattern Classification (AUTO-UFP), busca poupar o trabalho oneroso que é feito comumente de forma manual. Ao comparar o conjunto de dados criado automaticamente e aquele criado de forma manual, o F-Score obtido foi de 0,901, o que mostra alta similaridade entre essas duas abordagens. O modelo treinado com esse conjunto de dados obtido automaticamente obteve 0,06% de perda na média das precisões médias em relação ao resultado do modelo-base. Ainda, ocorreu a convergência muito mais rápida quando o detector foi treinado com o dataset automático, o que aponta que o AUTO-UFP é também uma forma de preprocessamento de imagens que mantém apenas padrões de franja com características mais úteis ao detector. Esses resultados confirmam a capacidade do uso de aprendizado profundo em conjunto com a shearografia e são um primeiro passo em direção a automação desse ensaio não destrutivo e abrindo espaço para novos desenvolvimentos.Abstract: Composite materials are extensively used for pipeline repairs in the oil and gas industry, and their quality assessment is done by nondestructive testing such as shearography. The high subjectivity present in the detection and evaluation of shearography images makes it difficult to automate this method in the field, which is highly desirable in such industry mainly because several inspection sites are dangerous or difficult to access. Artificial intelligence in the form of object detectors based on deep learning can help in this task since they can learn the features needed to detect the location of the defect or defects in the image and classify them regarding their shape at the same time. The dataset of shearography images for this task was created from artificial defects that emulated a lack of adhesion with different shapes and sizes. These defects were positioned between metal plates and the first layer of glass fiber composites employing polytetrafluoroethylene cushions filled with air. A base object detection model was trained using the RetinaNet detector with a Residual Neural Network-50 (Resnet-50) as the backbone. This baseline model achieved a mean average precision of 0.772. The best average precision is related to square defects detection, with 0.901, and the worst is related to semi-circular defects, with 0.681. Additionally, an unsupervised method was developed to classify the usefulness of fringe patterns and add the image to the dataset. This method aims to save the expensive work of labeling images, which is often done manually. When comparing the automatically created dataset and the manually created one, the F-Score obtained was 0.901, which shows a high similarity between these approaches. The model trained with this automatically created dataset had a 0.06% loss in mean average precision regarding the base model result. Also, much faster convergence occurred when the detector was trained with the automatic dataset, which points out that AUTO-UFP is also a form of image preprocessing that maintains only fringe patterns with features that are more useful to the detector. These results confirm the capability of using deep learning in conjunction with shearography and are a first step towards the automation of this nondestructive test while opening space for further developments

La correspondencia de Valencia : diario de noticias : eco imparcial de la opinión y de la prensa: Año L Número 20210 - 1927 Marzo 28

Copia digital. Madrid : Ministerio de Cultura. Subdirección General de Coordinación Bibliotecaria, 200