Reconhecimento de padrões 3D em tomografia industrial

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSwinka Filho, Vitoldo-
Autor(es): dc.contributorGeus, Klaus de-
Autor(es): dc.contributorSilva, Romeu Ricardo da-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia-
Autor(es): dc.creatorGodoi, Walmor Cardoso-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-21T23:17:30Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-21T23:17:30Z-
Data de envio: dc.date.issued2012-08-24-
Data de envio: dc.date.issued2012-08-24-
Data de envio: dc.date.issued2012-08-24-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/27659-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/27659-
Descrição: dc.descriptionResumo: 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.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectTeses-
Palavras-chave: dc.subjectReconhecimento de padrões-
Palavras-chave: dc.subjectTomografia computadorizada-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmos-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Título: dc.titleReconhecimento de padrões 3D em tomografia industrial-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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