Aplicativo para o Diagnóstico Subsuperficial de Estruturas Baseado em Imagens Térmicas e Redes Neurais Artificiais

Título: Aplicativo para o Diagnóstico Subsuperficial de Estruturas Baseado em Imagens Térmicas e Redes Neurais Artificiais

Autores: Pettres, Roberto; Jarek, Amanda; Lacerda, Luiz Alkimin de

Resumo: Este trabalho apresenta um aplicativo baseado em redes neurais artificiais desenvolvido para detectar e diagnosticar anomalias subsuperficiais no interior de estruturas de concreto a partir de imagens térmicas resultantes de um processo estacionário de transferência de calor. As imagens utilizadas para o desenvolvimento e validação do aplicativo foram geradas numericamente com o auxílio do software Ansys® com a simulação de transferência de calor em um bloco cúbico contendo um elemento de alta porosidade representando um defeito em seu interior. Nas simulações, as dimensões do defeito foram parametrizadas e as condições de contorno foram definidas para garantir um fluxo de calor unidirecional. Com o campo térmico em uma das faces do bloco e o uso de técnicas de processamento de imagens com o software Matlab®, algoritmos de coleta de dados foram desenvolvidos para o treinamento das topologias neurais. As redes neurais testadas foram definidas com a otimização de quatro topologias do tipo feedforward. As topologias que apresentaram melhor desempenho foram selecionadas para compor o aplicativo Thermography and Artificial Neural Network, desenvolvido com o intuito de avaliar imagens térmicas resultantes de ensaios não-destrutivos. A funcionalidade do aplicativo é apresentada através de análises em um conjunto de imagens sintéticas com diferentes áreas, resultantes de simulações com anomalias regulares e irregulares. O desempenho do aplicativo foi satisfatório, apresentando êxito na identificação dos parâmetros dimensionais dos defeitos.

Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais; Processamento de Imagens; Transferência de Calor; Análises Não-Destrutivas; Reconhecimento de Padrões

Páginas: 17

Código DOI: 10.21528/lmln-vol9-no3-art4

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