Made available in DSpace on 2015-05-08T14:59:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3097304 bytes, checksum: d5aed81c6383bfcc8edaae1463e53296 (MD5) Previous issue date: 2011-03-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nowadays the increasing demand for products with high dimensional accuracy and geometric measures has required increasingly accurate. It is necessary to use inspection systems more accurate and flexible to expect these demands. The Coordinate Measuring Machines (CMMs) are an important tool in the design, fabrication and inspection of products manufactured today. These machines are used by the engineer, whose main purpose is to produce an accurate digital model in a virtual space for later use in CAD / CAE / CAM / CAI. To identify the several shapes and surface features, there are many techniques such as Bezier surfaces, splines, B-Splines and NURBS (Non-Rational B-Splines). The NURBS present many advantages, simplicity and facility of data handling, which tends to minimize the problems of randomness and inaccuracy of the cloud of points obtained by the CMM. Thus, the NURBS are an important tool for modeling free-form, making significant contributions in reverse engineering. It is known however that the accuracy of the modeling process of a piece will be greater the larger the number of points collected or measured on the surface (whether by use of laser or continuous scanning by contact or touch point to point). Simulations results showed the effective of the proposed approach. Additionally, experimental results demonstrated that it is of practical use, non time consuming and an alternative way to apply CMMs that incorporated touch trigger probe in modeling processes. The results obtained both by simulation and experimentally demonstrated the relevance of this methodology. / Hoje em dia, a crescente demanda por produtos com alta exatidão dimensional e geométrica tem exigido tolerâncias cada vez mais estreitas. Adicionalmente, peças de geometrias complexas e formas livres tem sido uma prática comum em indústrias dos setores automotivos, aeronáuticos, bioengenharia dentre outros. Para atender as estas demandas se faz necessário sistemas de inspeção cada vez mais exatos e flexíveis. As Máquinas de Medição por Coordenadas (MMCs) são uma importante ferramenta no processo de concepção, fabricação e inspeção dos produtos manufaturados nos dias de hoje. Para identificar as mais diversas formas e características das superfícies existem várias técnicas, tais como, superfícies Bézier, Splines, B-Splines, e NURBS (Non- Uniform Rational B-splines). As NURBS são uma ferramenta importante e uma grande aliada na modelagem de formas geométricas complexas, dando significativas contribuições na engenharia reversa. Sem dúvida, a exatidão do processo de modelagem de uma peça será tão maior quanto maior for o número de pontos coletados ou medidos sobre a sua superfície (seja por uso de laser ou escaneamento contínuo por contato ou por contato ponto a ponto). Então, o principal objetivo desta tese é desenvolver e implementar uma nova metodologia para modelagem de superfícies de formas livres e geometrias complexas utilizando a técnica NURBS em MMC com apalpador touch trigger. Também, foi desenvolvida uma estratégia de medição para obtenção de pontos sobre a superfície estudada. A metodologia proposta foi aplicada experimentalmente para a obtenção de um perfil evolvental de uma engrenagem cilíndrica de dentes retos, um modelo físico reduzido de um avião e um capacete de ciclista. Os resultados obtidos tanto por simulação quanto experimentalmente mostraram a relevância da metodologia desenvolvida.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-07-09T14:48:05Z No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 4690363 bytes, checksum: b632e5c9c6b2e8dc83bbe74085927bcc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-09T14:48:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 4690363 bytes, checksum: b632e5c9c6b2e8dc83bbe74085927bcc (MD5) Previous issue date: 2018-02-23 / As indústrias petrolíferas possuem a necessidade e obrigação de inspecionar as instalações submarinas associadas ao transporte de óleo e gás periodicamente para evitar acidentes ambientais. Os veículos autônomos subaquáticos (AUV) têm-se tornado uma opção viável em Levantamento Hidrográfico (LH) devido à excelente estabilidade da plataforma e aos sensores de alta resolução acoplados no veículo e utilizados no mapeamento submarino. Esses sensores geram grandes quantidades de dados para serem analisados, assim torna-se necessário automatizar os processos no intuito de otimizar o tempo de processamento com a melhor exatidão posicional. Dessa forma essa pesquisa tem o objetivo de determinar a qualidade posicional de levantamento com AUV, avaliar quantitativamente e qualitativamente a redução do ruído speckle em imagem do SAS, desenvolver metodologia semi-automática para mapeamentos de dutos submarinos e detecção de condição de vão livre. A qualidade posicional foi verificada pela aplicação da propagação das incertezas no modelo matemático de determinação das coordenadas no LH com AUV. Na imagem do SAS foram utilizados filtros morfológicos, filtros adaptativos e Stretchlim para reduzir os efeitos do ruído. Os dutos submarinos foram mapeados de forma semi-automática pela metodologia de pré-processamento, redução de ruídos e realce dos alvos, extração de feições e pós-processamento. A classificação de condição de vão livre foi realizada por rede neural e random forest a partir da imagem SAS e dos perfis gerados do modelo digital de superfície obtido pelo ecobatímetro. Os resultados mostraram que a incerteza posicional do LH com o AUV é compatível com as especificações de todas as ordens da IHO (2010), porém o ponto crítico está no método de posicionamento acústico realizado com o Ultra-Short Baseline. A utilização de técnicas de processamento digital de imagem é uma poderosa ferramenta na redução dos ruídos speckle e na imagem do SAS, assim permitindo mapeamento com mais de mais de 80% dos dutos submarinos de forma semi-automatizado. Os métodos de rede neural e random forest tiveram resultados similares e satisfatórias para a classificação de condição de vão livre com exatidões globais de 86,8% e 89,9% respectivamente. / The oil industries have the necessity and obligation to inspect the submarine installations associated with the transport of oil and gas periodically to avoid environmental accidents. Underwater autonomous vehicles (AUV) have become a viable hydrographic survey option due to the excellent stability of the platform and the high-resolution (Synthetic Aperture Sonar - SAS, echo sounder multibeam, high definition cameras) submarine mapping. These hydrographic survey sensors generate large amounts of data to be analyzed, so it becomes necessary to automate the processes in order to optimize the processing time with the best positional accuracy. Thus, the goal of this research is to determine the positional quality of the AUV survey, to evaluate quantitatively and qualitatively the reduction of speckle noise in SAS image, to develop semi-automatic methodology for underwater pipeline mapping and free-span detection. The positional quality was verified by the application of the propagation of the uncertainties in the mathematical model of determination of the coordinates in the hydrographic survey with AUV. Morphological filters, adaptive filters and histogram contrast were used to reduce the effects of speckle noise on the SAS image. The submarine pipelines were semi- automatically mapped by the methodology of pre-processing, noise reduction and target enhancement, feature extraction and post-processing. The classification of free span condition was performed by neural network and random forest from the SAS image and the profiles generated from the digital surface model obtained by the echo sounder multibeam. The results showed that the positional uncertainty of the hydrographic survey with the AUV is compatible with the specifications of all orders of the IHO (2010) and critical point is the acoustic positioning performed with the Ultra-Short Baseline. The use of digital image processing techniques is a powerful tool in reducing speckle noise and restoring spatial resolution in the SAS image, thus enabling more efficient and faster automated processing. More than 80% of the subsea pipelines were mapped semi- automated. The methods of neural network and random forest had similar and satisfactory results for the classification of free-span condition with global accuracy of 86,8% and 89,9%, respectively. / o autor nao possui curriculo lattes, bem como agencia de fomento