Banca de DEFESA: JANE KELLY BARBOSA DE ALMEIDA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JANE KELLY BARBOSA DE ALMEIDA
DATA : 05/07/2021
HORA: 14:00
LOCAL: Google Meet (https://meet.google.com/yda-vvnj-wyw)
TÍTULO:

VISÃO COMPUTACIONAL APLICADA A GESTÃO DA MANUTENÇÃO DE SISTEMAS DE ENGRENAGENS

PALAVRAS-CHAVES:

engrenagem, imagem, visão computacional, desgaste, aprendizado de máquina.

PÁGINAS: 100
RESUMO:

Este trabalho utiliza métodos de processamento de imagens digitais para a detecção de defeitos em engrenagens de dentes retos através de técnicas de visão computacional integradas com algoritmos de inteligência artificial. O desgaste progressivo de peças rotativas como engrenagens é um problema recorrente, principalmente para sistemas de produção cada vez mais sensíveis as variações destes componentes. A metodologia desta pesquisa propõe três abordagens para identificação de desgastes em engrenagens de dentes retos. A metodologia proposta é de baixo custo, baseada na construção de um banco de dados de imagens capturadas por câmera endoscópica instalada em uma bancada experimental de um sistema de engrenamento com acionamento e controle eletrônico. Detectar e acompanhar o avanço do desgaste dos dentes das engrenagens é um fator importante para determinar o momento ideal da ação preventiva. As imagens coletadas através do experimento foram selecionadas e pré-processadas, para redimensionar e alterar a cor, em seguida, foram armazenadas em um novo banco de dados. Foi utilizado os algoritmos Detecção de bordas, Rede Neural Convulacional (CNN) e extração de recurso de Matriz de Co-ocorrência de Níveis de Cinza (GLCM) para detectar o desgaste em destes de engrenagem. Uma análise comparativa entre o resultado alcançado com os algoritmos e método tradicional de medição alcançaram acurácia de 85% para detecção de bordas e 91,67% para classificação do desgaste com redes neurais convulacionais. Desta forma através dos resultados experimentais obtidos o método se mostra uma alternativa eficaz e de baixo custo para inspeção e detecção de desgastes de dentes de engrenagens com defeito. Palavras-chaves: engrenagem, imagem, visão computacional, desgaste, aprendizado de máquina.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ROBERTO ZANETTI FREIRE
Interna - 2890722 - MARCELE ELISA FONTANA
Presidente - 1031820 - RODRIGO SAMPAIO LOPES