Detecção de defeitos em juntas soldadas de tubulações de petróleo em radiografias computadorizadas parede dupla vista dupla (PDVD) por redes neurais

• Autor(a) principal: Suyama, Fernando Moreira
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1351
• topic: Processamento de imagens - Técnicas digitais; Petróleo; Redes neurais (Computação); Testes não-destrutivos; Métodos de simulação; Energia elétrica; Image processing - Digital techniques; Petroleum; Neural networks (Computer science); Non-destructive testing; Simulation methods; Electric power

A detecção de defeitos de soldagem em imagens radiográficas visa garantir a segurança das estruturas em análise com o objetivo de evitar perdas financeiras e prevenir contra danos ambientais. Atualmente, a inspeção de juntas soldadas é uma atividade essencialmente humana e, portanto, está sujeita a erros relacionados à acuidade visual, à experiência, à fadiga e às distrações do inspetor, afetando a repetitividade e reprodutibilidade deste processo. Nesse sentido, este trabalho apresenta um método para auxiliar na detecção de defeitos em juntas soldadas de tubulações de petróleo, utilizando radiografias computadorizadas adquiridas pela técnica de exposição Parede Dupla Vista Dupla (PDVD). O método desenvolvido compreendeu a aplicação do realce das imagens tratadas, a segmentação de descontinuidades e a redução do espaço de busca pela eliminação da região central da junta soldada PDVD. Dessa maneira, os referidos procedimentos contribuíram para que as descontinuidades segmentadas que correspondiam a regiões de defeito em potencial fossem classificadas por Redes Neurais Artificiais (RNA) Multilayer Perceptron (MLP), realizando a detecção de defeitos de soldagem.