Deposição de materiais metálicos em pó a laser baseado em controle por visão computacional e aprendizagem de máquina

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Marco Antonio Alves de
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-15052020-105711/
Resumo: O emprego de lasers no processamento de materiais vem despertando o interesse ante as promissoras e inovadoras aplicabilidades desta tecnologia. Neste contexto, o processo de deposição de materiais metálicos em forma de pó em superfícies alvo mediante fusão a laser ou simplesmente Laser Cladding, como é mais conhecido, tem recebido um papel de destaque, principalmente pela sua versatilidade de aplicações no disruptivo campo da Manufatura Aditiva. O procedimento permite, como exemplo, tratar e recuperar superfícies metálicas dos mais variados tipos, processo este de grande interesse para diversos ramos da indústria que o utilizam com o intuito de melhorar a performance ou reparar superfícies danificadas de componentes ou partes mecânicas. No entanto, tópicos de extrema importância relativos à utilização desta técnica são o controle preciso e os relevantes custos envolvidos no processo, fatores cruciais para lograr os resultados esperados. Sob tal perspectiva e no que tange, principalmente, a esta última condição, este trabalho apresenta a adoção de um controle inteligente para o sistema baseado em modernos algoritmos de visão computacional e aprendizagem de máquina, capazes de avaliar as superfícies a serem trabalhadas visando aplicações otimizadas e customizadas. Imagens capturadas da superfície são processadas pelo sistema conduzindo à identificação de determinados padrões (defeitos, formas e desenhos) direcionando o processo de deposição conforme tais peculiaridades detectadas e as necessidades ora requeridas. Implementou-se um sistema de bancada baseado em mecanismo de coordenadas XYZ que integra os sistemas de pulverização de pó, elétrico, óptico e o controle embarcado desenvolvido, além de uma fonte de raio laser infravermelho de média potência. Análises por inspeção visual direta e microscopia óptica foram realizadas em amostras metálicas cujas superfícies, dotadas de diversos padrões ou defeitos incrustados, receberam de forma personalizada depósitos de ligas metálicas em pó compatíveis com o substrato, demostrando o potencial da aplicação desenvolvida.
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O procedimento permite, como exemplo, tratar e recuperar superfícies metálicas dos mais variados tipos, processo este de grande interesse para diversos ramos da indústria que o utilizam com o intuito de melhorar a performance ou reparar superfícies danificadas de componentes ou partes mecânicas. No entanto, tópicos de extrema importância relativos à utilização desta técnica são o controle preciso e os relevantes custos envolvidos no processo, fatores cruciais para lograr os resultados esperados. Sob tal perspectiva e no que tange, principalmente, a esta última condição, este trabalho apresenta a adoção de um controle inteligente para o sistema baseado em modernos algoritmos de visão computacional e aprendizagem de máquina, capazes de avaliar as superfícies a serem trabalhadas visando aplicações otimizadas e customizadas. Imagens capturadas da superfície são processadas pelo sistema conduzindo à identificação de determinados padrões (defeitos, formas e desenhos) direcionando o processo de deposição conforme tais peculiaridades detectadas e as necessidades ora requeridas. Implementou-se um sistema de bancada baseado em mecanismo de coordenadas XYZ que integra os sistemas de pulverização de pó, elétrico, óptico e o controle embarcado desenvolvido, além de uma fonte de raio laser infravermelho de média potência. Análises por inspeção visual direta e microscopia óptica foram realizadas em amostras metálicas cujas superfícies, dotadas de diversos padrões ou defeitos incrustados, receberam de forma personalizada depósitos de ligas metálicas em pó compatíveis com o substrato, demostrando o potencial da aplicação desenvolvida.Laser materials processing has attracted the interest in view of the promising and innovative applications of this technology. In this context, the process of welding powdered metal materials on target surfaces by laser melting, better known as Laser Cladding, has been given a prominent role, mainly due to its versatility of applications in the disruptive field of Additive Manufacturing. The procedure allows, for example, to treat and recover metal surfaces of the most varied types, a process of great interest to several branches of the industry which use it in order to improve performance or repair damaged surfaces of components or mechanical parts. However, extremely important topics related to the use of this technique are the precise control and relevant costs involved in the process, crucial factors to achieve the expected results. From such a perspective and especially in reference to the latter condition, it is presented herein the adoption of an intelligent control for the cladding system rested on modern algorithms of computer vision and machine learning, capable to evaluate the surfaces to be worked for optimized and customized applications. Captured images from the surface are processed by the system leading to the identification of certain patterns (defects, shapes and designs) driving the deposition process according to such detected peculiarities and the required aims. It was implemented a bench system based on a XYZ coordinate mechanism, which integrates the powder feed, electric, optical and embedded control systems developed, as well as a medium-power infrared laser source. Analyzes by direct visual inspection and optical microscopy were performed on metallic samples whose surfaces, endowed with various patterns or inlaid defects, received deposits of powdery alloys compatible with the substrate in a personalized way according to the detected characteristics, demonstrating the potential of the developed application.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCastro Neto, Jarbas Caiado deSouza, Marco Antonio Alves de2020-02-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-15052020-105711/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2020-05-27T06:14:02Zoai:teses.usp.br:tde-15052020-105711Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212020-05-27T06:14:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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