Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16108
Title in Portuguese: Sistema de visão computacional para a caracterização da grafita usando microfotografias
Title: System of computational vision for the characterization of the graphite using microphotographies
Author: Albuquerque, Victor Hugo Costa de
Advisor(s): Cortez, Paulo César
Keywords: Teleinformática
Ciência dos materiais
Ferro fundido
Redes neurais
Visão por computador
Issue Date: 6-Oct-2007
Citation: ALBUQUERQUE, V. H. C. Sistema de visão computacional para a caracterização da grafita usando microfotografias. 2007. 72 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007.
Abstract in Portuguese: A área de Ciência dos Materiais utiliza sistemas de Visão Computacional para determinar tamanho e/ou quantidade de grãos, controle de soldagem, modelamento de elementos de ligas, entre outras. O presente trabalho tem como principal objetivo desenvolver e validar o programa SVRNA (Segmentação de Microestruturas por Visão Computacional Baseada em Rede Neural Artificial), que, combinado com Rede Neural Artificial, utiliza técnicas de morfologia matemática para realizar a segmentação dos constituintes do ferro fundido branco de forma semi-automática e a classificação automática da grafita nos ferros fundidos nodular, maleável e cinzento. Os resultados da segmentação e quantificação destes materiais são comparados entre o SVRNA e um programa comercial bastante utilizado neste domínio. A análise comparativa entre estes métodos mostra que o SVRNA apresenta melhores resultados. Conclui-se, portanto, que o sistema proposto pode ser utilizado em aplicações na área da Ciência dos Materiais para a segmentação e quantificação de constituintes em materiais metálicos, reduzindo o tempo de análise e obtendo resultados precisos.
Abstract: Caterials Sciences field uses Computational Vision systems to determine size and/or amount of grains, welding control, modeling of alloy elements, among other. The present paper has as main objective to develop and validate the SVRNA system (Microstructure Segmentation for Computational Vision based on Artificial Neural Networks), which, combined with Arti¯cial Neural Network, uses mathematical morphology technics to accomplish the constituent segmentations from white cast iron of semi-automatic form, and graphite automatic classi¯cation from nodular, malleable and gray cast iron. Segmentation and quanti¯cation results of this materials are compared between SVRNA and a commercial program more used in this domain. Comparative analysis between this methods showed that SVRNA present best results. It has concluded, therefore, which the proposed system can be used in applications in Material Sciences field for microstructure segmentation and quantification in metallic materials, reducing the analyze time, and obtained accurate results.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16108
Appears in Collections:DETE - Dissertações defendidas na UFC

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2007_dis_vhcalbuquerque.pdf3,31 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.