Classificação das amostras do ensaio de Baumann através do processamento digital de imagens.

O presente trabalho apresenta uma alternativa ao processo de classificação do defeito da segregação central em amostras de aço, utilizando as imagens digitais que são geradas durante o ensaio de Baumann. O algoritmo proposto tem como objetivo agregar as técnicas de processamento digital de imagens e o conhecimento dos especialistas sobre o defeito da segregação central, visando a classificação do defeito de referência. O algoritmo implementado inclui a identificação e a segmentação da linha segregada por meio da aplicação da transformada de Hough e limiar adaptativo. Adicionalmente, o algoritmo apresenta uma proposta para o mapeamento dos atributos da segregação central nos diferentes graus de severidade do defeito, em função dos critérios de continuidade e intensidade. O mapeamento foi realizado por meio da análise das características individuais, como comprimento, largura e área, dos elementos segmentados que compõem a linha segregada. A avaliação do desempenho do algoritmo foi realizada em dois momentos específicos, de acordo com sua fase de implementação. Para a realização da avaliação, foram analisadas 255 imagens de amostras reais, oriundas de duas usinas siderúrgicas, distribuídas nos diferentes graus de severidade. Os resultados da primeira fase de implementação mostram que a identificação da linha segregada apresenta acurácia de 93%. As classificações oriundas do mapeamento realizado para as classes de criticidade do defeito, na segunda fase de implementação, apresentam acurácia de 92% para o critério de continuidade e 68% para o critério de intensidade.

Os sistemas de identificação veicular, em especial o reconhecimento automático de placas

Assunto bastante abordado quando se trata de Sistemas Inteligentes de Transportes (ITS), a identificação veicular - utilizada em grande parte das aplicações de ITS deve ser entendida como um conjunto de recursos de hardware, software e telecomunicações, que interagem para atingir, do ponto de vista funcional, o objetivo de, conseguir extrair e transmitir, digitalmente, a identidade de um veículo. É feita tanto por sistemas que transmitem e recebem uma identidade digital quanto por sistemas que, instalados na infraestrutura da via, são capazes de reconhecer a placa dos veículos circulantes. Quando se trata da identificação automática por meio do reconhecimento da placa veicular, os estudos têm se concentrado sobremaneira nas tecnologias de processamento de imagens, não abordando - em sua maioria - uma visão sistêmica, necessária para compreender de maneira mais abrangente todas as variáveis que podem interferir na eficácia da identificação. Com o objetivo de contribuir para melhor entender e utilizar os sistemas de reconhecimento automático de placas veiculares, este trabalho propõe um modelo sistêmico, em camadas, para representar seus componentes. Associada a esse modelo, propõe uma classificação para os diversos tipos de falhas que podem prejudicar seu desempenho. Uma análise desenvolvida com resultados obtidos em testes realizados em campo com sistemas de identificação de placas voltados à fiscalização de veículos aponta resultados relevantes e limitações para obter correlações entre variáveis, em função dos diversos fatores que podem influenciar os resultados. Algumas entrevistas realizadas apontam os tipos de falhas que ocorrem com mais frequência durante a operação desses sistemas. Finalmente, este trabalho propõe futuros estudos e apresenta um glossário de termos, que poderá ser útil a novos pesquisadores.

Caracterização geométrica e mecânica de macrofibras poliméricas.

Uma grande diversidade de macrofibras poliméricas para reforço de concreto se encontram disponibilizadas hoje em dia. Por natureza estas fibras apresentam grande diversidade de características e propriedades. Estas variações afetam sua atuação como reforço no concreto. No entanto, não há normas brasileiras sobre o assunto e as metodologias de caracterização de normas estrangeiras apresentam divergências. Algumas normas definem que a caracterização do comportamento mecânico deva ser feita nos fios originais e outras que se devam utilizar métodos definidos para caracterização de materiais metálicos. A norma EN14889-2:2006 apresenta maior abrangência, mas deixa dúvidas quanto à adequação dos critérios de caracterização geométrica das fibras e não define um método de ensaio específico para sua caracterização mecânica. Assim, há a necessidade de estabelecimento de uma metodologia que permita a realização de um programa de controle de qualidade da fibra nas condições de emprego. Esta metodologia também proporcionaria uma forma de caracterização do material para estudos experimentais, o que permitiria maior fundamentação científica desses trabalhos que, frequentemente, fundamentam-se apenas em dados dos fabricantes. Assim, foi desenvolvido um estudo experimental focando a caracterização de duas macrofibras poliméricas disponíveis no mercado brasileiro. Focou-se o estudo na determinação dos parâmetros geométricos e na caracterização mecânica através da determinação da resistência à tração e avaliação do módulo de elasticidade. Na caracterização geométrica foi adotada como referência a norma europeia EN14889-2:2006. As medições do comprimento se efetuaram por dois métodos: o método do paquímetro e o método de análise de imagens digitais, empregando um software para processamento das imagens. Para a medição do diâmetro, além das metodologias mencionadas, foi usado o método da densidade. Conclui-se que o método do paquímetro, com o cuidado de esticar previamente as macrofibras, e o método das imagens digitais podem ser igualmente utilizados para medir o comprimento. Já parar determinar o diâmetro, recomenda-se o método da densidade. Quanto à caracterização mecânica, foi desenvolvida uma metodologia própria a partir de informações obtidas de outros ensaios. Assim, efetuaram-se ensaios de tração direta nas macrofibras coladas em molduras de tecido têxtil. Complementarmente, foi avaliado também o efeito do contato abrasivo das macrofibras com os agregados durante a mistura em betoneira no comportamento mecânico do material. Também se avaliou o efeito do método de determinação da área da seção transversal nos resultados medidos no ensaio de tração da fibra. Conclui-se que o método proposto para o ensaio de tração direta da fibra é viável, especialmente para a determinação da resistência à tração. O valor do módulo de elasticidade, por sua vez, acaba sendo subestimado. A determinação da área da seção da fibra através do método da densidade forneceu também os melhores resultados. Além disso, comprovou-se que o atrito das fibras com o agregado durante a mistura compromete o comportamento mecânico, reduzindo tanto a resistência quanto o módulo de elasticidade. Assim, pode-se afirmar que a metodologia proposta para o controle geométrico e mecânico das macrofibras poliméricas é adequada para a caracterização do material.

Estudo do espectro Laplaciano na categorização de imagens

Uma imagem engloba informação que precisa ser organizada para interpretar e compreender seu conteúdo. Existem diversas técnicas computacionais para extrair a principal informação de uma imagem e podem ser divididas em três áreas: análise de cor, textura e forma. Uma das principais delas é a análise de forma, por descrever características de objetos baseadas em seus pontos fronteira. Propomos um método de caracterização de imagens, por meio da análise de forma, baseada nas propriedades espectrais do laplaciano em grafos. O procedimento construiu grafos G baseados nos pontos fronteira do objeto, cujas conexões entre vértices são determinadas por limiares T_l. A partir dos grafos obtêm-se a matriz de adjacência A e a matriz de graus D, as quais definem a matriz Laplaciana L=D -A. A decomposição espectral da matriz Laplaciana (autovalores) é investigada para descrever características das imagens. Duas abordagens são consideradas: a) Análise do vetor característico baseado em limiares e a histogramas, considera dois parâmetros o intervalo de classes IC_l e o limiar T_l; b) Análise do vetor característico baseado em vários limiares para autovalores fixos; os quais representam o segundo e último autovalor da matriz L. As técnicas foram testada em três coleções de imagens: sintéticas (Genéricas), parasitas intestinais (SADPI) e folhas de plantas (CNShape), cada uma destas com suas próprias características e desafios. Na avaliação dos resultados, empregamos o modelo de classificação support vector machine (SVM), o qual avalia nossas abordagens, determinando o índice de separação das categorias. A primeira abordagem obteve um acerto de 90 % com a coleção de imagens Genéricas, 88 % na coleção SADPI, e 72 % na coleção CNShape. Na segunda abordagem, obtém-se uma taxa de acerto de 97 % com a coleção de imagens Genéricas; 83 % para SADPI e 86 % no CNShape. Os resultados mostram que a classificação de imagens a partir do espectro do Laplaciano, consegue categorizá-las satisfatoriamente.