Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem.
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26770 |
Resumo: | O guia STRI (Swedish Transmission Research Institute) de hidrofobicidade classifica as superfícies de isoladores de acordo com o ângulo de contato e/ou a quantidade de superfície molhada com água de forma subjetiva (método de pulverização). Neste trabalho é proposta uma ferramenta para o monitoramento e classificação automática da hidrofobicidade dos isoladores poliméricos. Algoritmos computacionais foram desenvolvidos para segmentação e classificação de imagens hidrofóbicas utilizando Processamento Digital de Imagem (PDI), Função de Densidade de Probabilidade (FDP) e Rede Neural Artificial (RNA). A hidrofobicidade foi determinada utilizando parâmetros das imagens hidrofóbicas obtidas por meio do método de pulverização. Os parâmetros de classificação utilizados foram: quantidade de regiões molhadas; área individual máxima; área total das regiões molhadas; distância média e máxima entre as regiões molhadas; maior fator de forma; e excentricidade mínima e máxima. A partir dos resultados obtidos foi observada uma relação matemática entre alguns parâmetros e a hidrofobicidade, sendo possível definir a hidrofobicidade com um conjunto mínimo de parâmetros. A análise e classificação da hidrofobicidade foi realizada por meio da FDP e RNA. O desempenho foi avaliado em um conjunto de dados com mais de 450 imagens e obteve-se uma taxa de acerto de aproximadamente 87% com a RNA e de 80% por meio da análise de limiar proveniente da FDP. |
id |
UFCG_b9a3fa601a84e7a95449895ea8dcd03f |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:localhost:riufcg/26770 |
network_acronym_str |
UFCG |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
repository_id_str |
4851 |
spelling |
Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem.Classification of hydrophobicity in electrical insulators using the STRI guide and digital image processing.HidrofobicidadeIsoladoresProcessamento digital de imagensRevestimento poliméricoFunção de densidade de probabilidadeRede Neural ArtificialHydrophobicityInsulatorsDigital processing of imagesPolymeric coatingDensity function of probabilityArtificial neural networkEngenharia ElétricaO guia STRI (Swedish Transmission Research Institute) de hidrofobicidade classifica as superfícies de isoladores de acordo com o ângulo de contato e/ou a quantidade de superfície molhada com água de forma subjetiva (método de pulverização). Neste trabalho é proposta uma ferramenta para o monitoramento e classificação automática da hidrofobicidade dos isoladores poliméricos. Algoritmos computacionais foram desenvolvidos para segmentação e classificação de imagens hidrofóbicas utilizando Processamento Digital de Imagem (PDI), Função de Densidade de Probabilidade (FDP) e Rede Neural Artificial (RNA). A hidrofobicidade foi determinada utilizando parâmetros das imagens hidrofóbicas obtidas por meio do método de pulverização. Os parâmetros de classificação utilizados foram: quantidade de regiões molhadas; área individual máxima; área total das regiões molhadas; distância média e máxima entre as regiões molhadas; maior fator de forma; e excentricidade mínima e máxima. A partir dos resultados obtidos foi observada uma relação matemática entre alguns parâmetros e a hidrofobicidade, sendo possível definir a hidrofobicidade com um conjunto mínimo de parâmetros. A análise e classificação da hidrofobicidade foi realizada por meio da FDP e RNA. O desempenho foi avaliado em um conjunto de dados com mais de 450 imagens e obteve-se uma taxa de acerto de aproximadamente 87% com a RNA e de 80% por meio da análise de limiar proveniente da FDP.The Swedish Transmission Research Institute (STRI) guide classifies the surfaces of insulators according to the contact angle and / or amount of wetted surface with water subjectively (spray method). In this work a tool is proposed for the automatic monitoring and classification of the hydrophobicity of polymeric insulators. Computational algorithms for segmentation and classification of hydrophobic images using Digital Image Processing (DIP), Probabilistic Density Function (PDF) and Artificial Neural Network (ANN) were developed. Hydrophobicity was determined using parameters of the hydrophobic images obtained by means of the spray method. The classification parameters used were: quantity of wet regions; maximum individual area; total area of wet regions; average and maximum distance between wet regions; greater form factor; and minimum and maximum eccentricity. From the obtained results a mathematical relationship between some parameters and the hydrophobicity was observed, being possible to define the hydrophobicity with a minimum set of parameters. The analysis and classification of hydrophobicity was performed using PDF and ANN. The performance was evaluated in a dataset with more than 450 images and obtained an accuracy rate of approximately 87% with ANN and of 80% by means of threshold analysis from the PDF.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGCOSTA, Edson Guedes da.COSTA, E. G.Da Costa, E. G.COSTA, EDSON G.http://lattes.cnpq.br/3930289115658143FERREIRA, Tarso Vilela.FERREIRA, T. V.FERREIRA, TARSO V.FERREIRA, TARSO.http://lattes.cnpq.br/9395719025602516ASSIS, Francisco Marcos de.ASSIS, F. M.de Assis, F. M.F. M. de Assis, Francisco M.http://lattes.cnpq.br/2368523362272656GERMANO, André Dantas,GERMANO, A. D.GERMANO, André Dantas.Germano, Andre.http://lattes.cnpq.br/5861671113603396ALVES, Lidja Nayara Tavares.2018-08-012022-08-30T13:12:43Z2022-08-302022-08-30T13:12:43Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26770ALVES, Lidja Nayara Tavares. Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. 2018. 90 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica E informática, Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2018.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2023-09-06T14:33:54Zoai:localhost:riufcg/26770Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512023-09-06T14:33:54Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. Classification of hydrophobicity in electrical insulators using the STRI guide and digital image processing. |
title |
Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. |
spellingShingle |
Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. ALVES, Lidja Nayara Tavares. Hidrofobicidade Isoladores Processamento digital de imagens Revestimento polimérico Função de densidade de probabilidade Rede Neural Artificial Hydrophobicity Insulators Digital processing of images Polymeric coating Density function of probability Artificial neural network Engenharia Elétrica |
title_short |
Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. |
title_full |
Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. |
title_fullStr |
Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. |
title_full_unstemmed |
Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. |
title_sort |
Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. |
author |
ALVES, Lidja Nayara Tavares. |
author_facet |
ALVES, Lidja Nayara Tavares. |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
COSTA, Edson Guedes da. COSTA, E. G. Da Costa, E. G. COSTA, EDSON G. http://lattes.cnpq.br/3930289115658143 FERREIRA, Tarso Vilela. FERREIRA, T. V. FERREIRA, TARSO V. FERREIRA, TARSO. http://lattes.cnpq.br/9395719025602516 ASSIS, Francisco Marcos de. ASSIS, F. M. de Assis, F. M. F. M. de Assis, Francisco M. http://lattes.cnpq.br/2368523362272656 GERMANO, André Dantas, GERMANO, A. D. GERMANO, André Dantas. Germano, Andre. http://lattes.cnpq.br/5861671113603396 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
ALVES, Lidja Nayara Tavares. |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Hidrofobicidade Isoladores Processamento digital de imagens Revestimento polimérico Função de densidade de probabilidade Rede Neural Artificial Hydrophobicity Insulators Digital processing of images Polymeric coating Density function of probability Artificial neural network Engenharia Elétrica |
topic |
Hidrofobicidade Isoladores Processamento digital de imagens Revestimento polimérico Função de densidade de probabilidade Rede Neural Artificial Hydrophobicity Insulators Digital processing of images Polymeric coating Density function of probability Artificial neural network Engenharia Elétrica |
description |
O guia STRI (Swedish Transmission Research Institute) de hidrofobicidade classifica as superfícies de isoladores de acordo com o ângulo de contato e/ou a quantidade de superfície molhada com água de forma subjetiva (método de pulverização). Neste trabalho é proposta uma ferramenta para o monitoramento e classificação automática da hidrofobicidade dos isoladores poliméricos. Algoritmos computacionais foram desenvolvidos para segmentação e classificação de imagens hidrofóbicas utilizando Processamento Digital de Imagem (PDI), Função de Densidade de Probabilidade (FDP) e Rede Neural Artificial (RNA). A hidrofobicidade foi determinada utilizando parâmetros das imagens hidrofóbicas obtidas por meio do método de pulverização. Os parâmetros de classificação utilizados foram: quantidade de regiões molhadas; área individual máxima; área total das regiões molhadas; distância média e máxima entre as regiões molhadas; maior fator de forma; e excentricidade mínima e máxima. A partir dos resultados obtidos foi observada uma relação matemática entre alguns parâmetros e a hidrofobicidade, sendo possível definir a hidrofobicidade com um conjunto mínimo de parâmetros. A análise e classificação da hidrofobicidade foi realizada por meio da FDP e RNA. O desempenho foi avaliado em um conjunto de dados com mais de 450 imagens e obteve-se uma taxa de acerto de aproximadamente 87% com a RNA e de 80% por meio da análise de limiar proveniente da FDP. |
publishDate |
2018 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2018-08-01 2022-08-30T13:12:43Z 2022-08-30 2022-08-30T13:12:43Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26770 ALVES, Lidja Nayara Tavares. Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. 2018. 90 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica E informática, Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2018. |
url |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26770 |
identifier_str_mv |
ALVES, Lidja Nayara Tavares. Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. 2018. 90 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica E informática, Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2018. |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Campina Grande Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UFCG |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Campina Grande Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UFCG |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) instacron:UFCG |
instname_str |
Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) |
instacron_str |
UFCG |
institution |
UFCG |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) |
repository.mail.fl_str_mv |
bdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.br |
_version_ |
1809744552149385216 |