Sistema de visão computacional para acaracterização da grafita usandomicrofotografias

by Costa de, Victor Hugo

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.