Aprendizado de máquina para medição automática do espaçamento primário em microestruturas dendríticas e celulares

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Guilherme Marim da, 1994-
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/18282
Resumo: Orientadores: Noé Cheung, Carlos Henrique da Silva Santos
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spelling Aprendizado de máquina para medição automática do espaçamento primário em microestruturas dendríticas e celularesMachine learning for automatic measurement of primary spacing in dendritic and cellular microestructuresSolidificaçãoSolidificationOrientadores: Noé Cheung, Carlos Henrique da Silva SantosDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: A fundição de metais e ligas metálicas é um processo amplamente empregado em várias indústrias para a fabricação de tarugos, placas e blocos metálicos. Esse procedimento envolve o vazamento de metal líquido em moldes, seguido da extração de calor até que ocorra a solidificação completa. Durante a solidificação a microestrutura resultante desempenha um papel crucial na determinação das propriedades dos materiais e é influenciada por parâmetros térmicos. Variações nos parâmetros térmicos podem levar à solidificação fora do equilíbrio termodinâmico, o que pode resultar em perturbações na interface sólido/líquido. As primeiras irregularidades a surgirem, influenciadas pela taxa de resfriamento, levam à formação de microestruturas celulares ou dendríticas. O espaçamento celular e dendrítico, que é a distância entre o centro dessas morfologias e seus vizinhos, pode ser prevista com base em modelos teóricos ou medida por métodos experimentais que consideram a imagem da microestrutura. No entanto, a medição manual ou com o auxílio de softwares tradicionais requer um grande número de medições para obter uma representatividade estatística significativa, além de exigir habilidade e conhecimento prévio das características das microestruturas. Portanto, este estudo buscou desenvolver uma ferramenta com base em técnicas de Aprendizado de Máquinas e Processamento de Imagens para automatizar a medição dos espaçamentos celulares e dendríticos. Para isso, foram aplicados algoritmos de detecção de objetos baseados em Redes Neurais convolucionais para identificar as regiões contendo células e dendritas, com técnicas de processamento de imagens para realizar as medições. A avaliação dos resultados das previsões dos modelos foi realizada pelas métricas de precisão, sensibilidade e área abaixo da curva precisão-sensibilidade para todas as categorias de interesse (mAP), considerando três tipos de modelo (célula, dendrita e híbrido) e dois lotes de amostras. Os modelos treinados para detecção de células tiveram os melhores resultados atingindo desempenho de 88,34% e 78,77% para o valor médio de mAP, respectivos ao primeiro e segundo lote, seguido dos modelos de dendritas e híbrido que alcançaram 79,17% (Lote 1) e %70,11 (Lote 2), e 66,65% (Lote 1) e 73,48% (Lote 2), respetivamente. A partir das detecções realizadas pelos melhores modelos avaliados, aplicou-se o processamento de imagens responsável por determinar o valor médio do espaçamento dendrítico primário e celular. Posteriormente, a medição automatizada foi comparada com a metodologia tradicional do método do triângulo, apresentando coerência visual e conformidade na comparação dos parâmetros obtidos para algumas amostras descritas na literaturaAbstract: The casting of metals and metallic alloys is a widely employed process in various industries for the production of ingots, plates, and metallic blocks. This procedure involves pouring liquid metal into molds, followed by the extraction of heat until complete solidification occurs. During solidification the resulting microstructure plays a crucial role in determining the material properties and is influenced by thermal parameters. Variations in these thermal parameters can lead to solidification occurring outside of thermodynamic equilibrium, potentially resulting in disturbances at the solid/liquid interface. The initial irregularities that emerge influenced by cooling rate lead to the formation of cellular or dendritic microstructures. The cellular and dendritic spacing, which is the distance between the centers of these morphologies and their neighbors, can be predicted using theoretical models or measured by experimental methods that consider the image of the microstructure. However, manual measurement or traditional software-assisted methods require a large number of measurements to obtain statistically significant representation. Furthermore, they demand skill and prior knowledge of microstructure characteristics. Therefore, this study aimed to develop a tool based on Machine Learning and Image Processing techniques to automate the measurement of cellular and dendritic spacings. To achieve this, object detection algorithms based on Convolutional Neural Networks were applied to identify regions containing cells and dendrites with image processing techniques to conduct the measurements. The evaluation of the prediction results from the models was performed using precision, recall, and area under the precision-recall curve metrics for all categories of interest (mAP), considering three types of models (cell, dendrite and hybrid) and two batches of samples. The models trained for cell detection achieved the best results, with performance reaching 88.34% and 78.77% for the average mAP value, respective to the first and second batch. This was followed by dendrite and hybrid models, which achieved 79.17% (Batch 1) and 70.11% (Batch 2), and 66.65% (Batch 1) and 73.48% (Batch 2), respectively. From the detections made by the best-evaluated models, image processing was applied to determine the average value of primary dendritic and cellular spacing. Subsequently, automated measurement was compared with the traditional triangle method, showing visual coherence and consistency in comparing the parameters obtained for some samples described by literatureAbertoMestradoMateriais e Processos de FabricaçãoMestre em Engenharia Mecânica[s.n.]Cheung, Noé, 1974-Santos, Carlos Henrique da Silva, 1980-Fogagnolo, João BatistaAttux, Romis Ribeiro de FaissolUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Guilherme Marim da, 1994-20242024-01-23T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (176 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/18282SILVA, Guilherme Marim da. Aprendizado de máquina para medição automática do espaçamento primário em microestruturas dendríticas e celulares. 2024. 1 recurso online (176 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/18282. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1390322Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1390322Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-06-18T11:23:41Zoai::1390322Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2024-06-18T11:23:41Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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