Reconhecimento de padrões 3D em tomografia industrial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Godoi, Walmor Cardoso
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/27659
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Vitoldo Swinka Filho
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spelling Geus, Klaus deSilva, Romeu Ricardo daUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Ciência dos Materiais - PIPESwinka Filho, VitoldoGodoi, Walmor Cardoso2024-05-09T19:26:33Z2024-05-09T19:26:33Z2012https://hdl.handle.net/1884/27659Orientador: Prof. Dr. Vitoldo Swinka FilhoCoorientadores: Prof. Dr. Klaus de Geus e Prof. Dr. Romeu Ricardo da SilvaTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia - PIPE. Defesa: Curitiba, 24/02/2012Bibliografia: fls. 118-129Área de concentração: Engenharia e Ciência de MateriaisResumo: Esta tese apresenta nova proposta metodológica para reconhecimento de padrões 3D em tomografias industriais. Para testes e validação da metodologia desenvolvida foi abordado o estudo de caso de defeitos em isoladores poliméricos utilizados em redes de distribuição de energia elétrica. A metodologia proposta inicia-se com a reconstrução de fatias tomográficas, obtidas utilizando-se projeções em dois sistemas de aquisição de radiografias industriais. As fatias tomográficas reconstruídas a partir das aquisições nos dois sistemas foram compostas por 8 bits de resolução em profundidade (256 tons de cinza). A segmentação e renderização 3D dos objetos nas tomografias foram realizadas mediante o uso do algoritmo Marching Cubes, implementado na biblioteca open-source Visualization Toolkit (VTK) em linguagem de programação Java. A nova metodologia proposta aqui obtém características tridimensionais das estruturas regulares (ER) e de defeitos (D) nas tomografias industriais dos componentes ensaiados. Assim, utilizaram-se nove características tridimensionais calculadas diretamente dos objetos reconstruídos nas tomografias 3D dos componentes, a partir das imagens 3D das superfícies geradas pelo método Marching Cubes. Na sequência, utilizaram-se treinamentos e testes em Rede Neural SOM e rede supervisionada Feedforward Backpropagation, com o objetivo de realizar a separação das duas classes que devem ser detectadas, a saber, estrutura regular (ER) e defeito (D). Para o número de amostras utilizadas, os resultados obtidos foram promissores. A inovação deste trabalho está na metodologia proposta, dado que a literatura científica não relata trabalhos para reconhecimento de padrões 3D em tomografia industrial.Abstract: This thesis presents a new methodology for 3D pattern recognition in industrial tomography. A case study of defects in polymeric insulators used in power distribution networks was discussed in order to test and validate the methodology. The proposed methodology begins with the reconstruction of tomographic slices obtained using projections in two industrial radiography acquisition systems. The tomographic slices reconstructed from the acquisitions in the two systems had 8 bits of resolution (256 shades of grey). The 3D segmentation and rendering of objects in the scans were performed by means of the Marching Cubes algorithm, implemented in the open-source Visualization Toolkit (VTK), using the Java programming language. The proposed innovation lies in obtaining three-dimensional characteristics of regular structures (ER) and defects (D) in scans of industrial components, which are need for the classification process. Thus, nine three-dimensional characteristics directly calculated from the objects reconstructed from 3D CT scans of components were used, based on the 3D images of surfaces generated by the Marching Cubes algorithm. Then training and testing were performed on a SOM Neural Network and on a supervised Feedforward Backpropagation network, in order to achieve the separation of the two classes that should be detected, namely, regular structures (ER) and defects (D). Considering the number of samples used, the results were promising. The innovation of this work lies in the proposed methodology, since the scientific literature does not report works addressing 3D pattern recognition in industrial tomography.143f. : il. [algumas color.], grafs., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalReconhecimento de padrõesTomografia computadorizadaAlgorítmosRedes neurais (Computação)Engenharia de Materiais e MetalurgiaReconhecimento de padrões 3D em tomografia industrialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - T - GODOI, WALMOR CARDOSO.pdfapplication/pdf5067658https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27659/1/R%20-%20T%20-%20GODOI%2c%20WALMOR%20CARDOSO.pdf1e3260dc85480b9e73a1a84d7540f864MD51open accessTEXTR - T - GODOI, WALMOR CARDOSO.pdf.txtExtracted Texttext/plain241608https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27659/2/R%20-%20T%20-%20GODOI%2c%20WALMOR%20CARDOSO.pdf.txt152e5c427deda688660b30e11df8182fMD52open accessTHUMBNAILR - T - GODOI, WALMOR CARDOSO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1272https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27659/3/R%20-%20T%20-%20GODOI%2c%20WALMOR%20CARDOSO.pdf.jpg917a72410995e082ea7df99e8bc3ac51MD53open access1884/276592024-05-09 16:26:33.612open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/27659Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-05-09T19:26:33Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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