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Tipo: Artigo de Evento
Título: Análise da macrotextura de camada porosa de atrito em serviço por processamento digital de imagens
Autor(es): Oliveira, Francisco Heber Lacerda de
Arantes, Arielle Elias
Fontenele, Pedro Siqueira
Palavras-chave: Engenharia de transportes
Data do documento: 2019
Instituição/Editor/Publicador: Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes
Citação: OLIVEIRA, F. H. L.; ARANTES, A. E.; FONTENELE, P. S. Análise da macrotextura de camada porosa de atrito em serviço por processamento digital de imagens. In: CONGRESSO DE PESQUISA E ENSINO EM TRANSPORTES, 33., 2019, Balneário Camboriú. Anais... Balneário Camboriú, 2019. p. 1-10.
Resumo: A implementação de técnicas modernas, como o Processamento Digital de Imagens (PDI), para avaliação da textura de revestimentos asfálticos drenantes de pavimentos em serviço pode ser uma alternativa viável em substituição aos métodos tradicionais. Nesse sentido, o objetivo deste artigo foi relacionar os resultados obtidos do ensaio de Mancha de Areia (HS) de uma Camada Porosa de Atrito (CPA) com informações obtidas do PDI. Foram aplicados diferentes limiares para cada imagem, conforme os seus histogramas, a fim de contabilizar (N° pixels) e estimar o valor médio dos níveis de cinza (NCm) dos pixels abaixo destes limiares. O N° pixels explicou 96% e o NCm 86% da variabilidade da macrotextura (HS) para as imagens de 1400 x 1400 pixels. Para essas, verificou-se que, em média, 63% e 18% dos pixels apresentaram macrotextura aberta e muito aberta, respectivamente, e menos de 1% dos pixels apresentaram macrotextura muito fechada.
Abstract: The implementation of modern techniques, such as Digital Image Processing (DIP), to evaluate the texture of drainage asphalt pavements in service can be a viable alternative to traditional methods. Thus, the objective of this paper was to relate the results obtained from the Sand Stain Test (HS) of a Porous Friction Course (PFC) with information obtained from DIP. Different thresholds were applied in each image, according to their histograms, in order to count the number of pixels below these thresholds (N° pixels), as well as to estimate their mean gray values (Gm). The N° of pixels explained 96% and the Gm 86% of the HS variability for the images of 1400 x 1400 pixels. For these images, on average, 63% and 18% of all pixels presented open and very open macrotexture, and less than 1% of the pixels presented very close macrotexture.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/69410
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