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Medição de campos de velocidade em fluídos com técnicas "intraframe" de processamento digital de imagens (PIV)Laan, Flavio Tadeu van der January 2001 (has links)
A maior dificuldade na medição de escoamentos de líquidos é com campos em velocidades acima de 0,5 m/s. O processamento “PIV” (Velocimetria por processamento de Imagens de Partículas) com iluminação a Laser contínua (não pulsada), utilizando câmeras CCD possibilitou a análise de quadros em seqüências de imagens capturadas na velocidade convencional de 30 quadros/s, com bons resultados para deslocamentos lentos < 0,5 m/s. Para velocidades maiores esta técnica torna-se inviável. A imagem das partículas forma um rastro, não permitindo a identificação da partícula singela. Com a introdução recente de câmeras digitais rápidas com velocidade de obturação controlada tornou-se possível a medida de fluidos em deslocamentos rápidos. O presente trabalho apresenta duas técnicas “intraframe” (dentro do quadro de imagem) para análise de escoamentos, em velocidades na ordem 2 m/s, utilizando câmeras CCD-DV e gravação digital em fita DVT (digital video tape). A primeira programando a câmera no modo progressivo, imagens são capturadas em velocidades de obturação diferentes resultando num rastro caracterizado pelo deslocamento das partículas, proporcional ao vetor velocidade. A segunda programando a câmera no modo entrelaçado, a imagem é capturada em dois campos intercalados na velocidade de obturação desejada, obtendo-se uma imagem dupla capturada em tempos diferentes, montada pelo campo ímpar e o campo par, entrelaçado entre um e o outro A câmera captura e grava o evento na velocidade de obturação variável de 1/30 por segundo até 1/10000 por segundo, requerida para observar-se os deslocamentos entre os campos. Uma placa de aquisição digitaliza a imagem a ser processada. Um algoritmo baseado nas técnicas de processamento de imagens, determina os múltiplos deslocamentos das partículas apresentando o diagrama bidimensional com os vetores velocidade.
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Projeto e implementação de um sistema de instrumentação eletro-eletrônica para caracterização de escoamentos através de processamento digital de imagensNunes, Roger Pizzato January 2005 (has links)
Historicamente, devido à incompreensibilidade dos fenômenos físicos envolvidos, diversas técnicas de análise experimental de escoamentos foram desenvolvidas. Inicialmente, estas técnicas consistiam em uma simples visualização do escoamento em questão. Visava-se com isto produzir a intuição física a respeito do sistema físico para que futuras teorias pudessem ser formuladas. No entanto, nos anos posteriores, tornou-se necessária a criação de técnicas quantitativas. Neste segmento, a evolução tecnológica da eletrônica propiciou que técnicas intrusivas e não intrusivas fossem criadas. Tal processo culminou com o surgimento da microeletrônica, quando sensores eletrônicos de imagem puderam ser fabricados. Assim, técnicas não intrusivas de velocimetria através de processamento digital de imagens tornaram-se referência, possibilitando a medição de campos de velocidade do escoamento em análise. Tais técnicas são atualmente utilizadas não apenas no meio acadêmico, na investigação da turbulência, como na indústria, em projetos de engenharia que envolvam alta tecnologia. Neste trabalho, apresenta-se uma metodologia para a concepção de um sistema de velocimetria de 2 dimensões por processamento digital de imagens. Para tanto, o sistema de velocimetria foi dividido em duas partes, sendo os equipamentos bem como os conceitos físicos envolvidos em cada uma analisados e descritos Por fim, projetou-se e implementou-se um sistema de velocimetria de 2 dimensões através de processamento digital de imagens, modo PIV. A sua validação foi efetuada sobre um escoamento altamente turbulento interno a um duto circular, cuja solução é conhecida e exaustivamente estudada no decorrer dos anos. O resultado obtido se apresentou totalmente satisfatório e demonstrou a grande importância atual de tal técnica de medição.
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Localização de imagens ao microscópio utilizando processamento digital de imagemBandeira, Marcos Vinícius January 2005 (has links)
O exame de sangue é um dos procedimentos de análises clínicos mais utilizados pelo largo espectro de anomalias que consegue detectar. A contagem de células de sangue, objeto deste trabalho, é um destes exames. A contagem manual é feita por um operador que examina ao microscópio, com ampliação adequada, uma amostra eventualmente tratada ou colorida. Ainda hoje há casos em que contagem manual é necessária mas é cada vez mais freqüente a utilização da contagem automática, feita através de citômetro de fluxo. Esta dissertação aborda um sistema de contagem de células do sangue por processamento digital de imagens e pode ser automático ou semi-automático. O projeto é fruto de uma parceria entre o LaPSIDELET e o HCPA. Deste projeto surgiu o SAIMO (Sistema de Aquisição de Imagens para uso em Microscopia Óptica). No estágio atual o SAIMO possui algumas limitações no controle de posicionamento e no campo de visão limitado. O controle de posicionamento atual fica a cargo do operador: não há informação sobre as imagens já adquiridas, podendo ocorrer sobreposição. Devido à limitação do campo de visão, várias aquisições devem ser feitas para se obter o número mínimo de células recomendado. Além disso, há um possível aumento de erro de contagem associado às imagens parciais de célula presentes nas bordas das imagens. Este trabalho tem como proposta solucionar o problema de controle de posicionamento das aquisições, com a localização da cena durante a captura da imagem. Além disso, é proposta uma técnica de composição de mosaico com as imagens adquiridas, reduzindo os problemas causados pelo campo de visão limitado. Também são propostos métodos de préprocessamento apropriados às imagens adquiridas, que proporcionam a redução do tempo das tarefas subseqüentes. O método de validação das localizações verifica se as coordenadas encontradas por este processo são consistentes. Os resultados obtidos mostraram que o método é rápido na localização e eficiente na composição do mosaico, podendo ser utilizado como parte de um sistema de contagem de células por processamento digital de imagens.
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Projeto e implementação de um sistema de instrumentação eletro-eletrônica para caracterização de escoamentos através de processamento digital de imagensNunes, Roger Pizzato January 2005 (has links)
Historicamente, devido à incompreensibilidade dos fenômenos físicos envolvidos, diversas técnicas de análise experimental de escoamentos foram desenvolvidas. Inicialmente, estas técnicas consistiam em uma simples visualização do escoamento em questão. Visava-se com isto produzir a intuição física a respeito do sistema físico para que futuras teorias pudessem ser formuladas. No entanto, nos anos posteriores, tornou-se necessária a criação de técnicas quantitativas. Neste segmento, a evolução tecnológica da eletrônica propiciou que técnicas intrusivas e não intrusivas fossem criadas. Tal processo culminou com o surgimento da microeletrônica, quando sensores eletrônicos de imagem puderam ser fabricados. Assim, técnicas não intrusivas de velocimetria através de processamento digital de imagens tornaram-se referência, possibilitando a medição de campos de velocidade do escoamento em análise. Tais técnicas são atualmente utilizadas não apenas no meio acadêmico, na investigação da turbulência, como na indústria, em projetos de engenharia que envolvam alta tecnologia. Neste trabalho, apresenta-se uma metodologia para a concepção de um sistema de velocimetria de 2 dimensões por processamento digital de imagens. Para tanto, o sistema de velocimetria foi dividido em duas partes, sendo os equipamentos bem como os conceitos físicos envolvidos em cada uma analisados e descritos Por fim, projetou-se e implementou-se um sistema de velocimetria de 2 dimensões através de processamento digital de imagens, modo PIV. A sua validação foi efetuada sobre um escoamento altamente turbulento interno a um duto circular, cuja solução é conhecida e exaustivamente estudada no decorrer dos anos. O resultado obtido se apresentou totalmente satisfatório e demonstrou a grande importância atual de tal técnica de medição.
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Localização de imagens ao microscópio utilizando processamento digital de imagemBandeira, Marcos Vinícius January 2005 (has links)
O exame de sangue é um dos procedimentos de análises clínicos mais utilizados pelo largo espectro de anomalias que consegue detectar. A contagem de células de sangue, objeto deste trabalho, é um destes exames. A contagem manual é feita por um operador que examina ao microscópio, com ampliação adequada, uma amostra eventualmente tratada ou colorida. Ainda hoje há casos em que contagem manual é necessária mas é cada vez mais freqüente a utilização da contagem automática, feita através de citômetro de fluxo. Esta dissertação aborda um sistema de contagem de células do sangue por processamento digital de imagens e pode ser automático ou semi-automático. O projeto é fruto de uma parceria entre o LaPSIDELET e o HCPA. Deste projeto surgiu o SAIMO (Sistema de Aquisição de Imagens para uso em Microscopia Óptica). No estágio atual o SAIMO possui algumas limitações no controle de posicionamento e no campo de visão limitado. O controle de posicionamento atual fica a cargo do operador: não há informação sobre as imagens já adquiridas, podendo ocorrer sobreposição. Devido à limitação do campo de visão, várias aquisições devem ser feitas para se obter o número mínimo de células recomendado. Além disso, há um possível aumento de erro de contagem associado às imagens parciais de célula presentes nas bordas das imagens. Este trabalho tem como proposta solucionar o problema de controle de posicionamento das aquisições, com a localização da cena durante a captura da imagem. Além disso, é proposta uma técnica de composição de mosaico com as imagens adquiridas, reduzindo os problemas causados pelo campo de visão limitado. Também são propostos métodos de préprocessamento apropriados às imagens adquiridas, que proporcionam a redução do tempo das tarefas subseqüentes. O método de validação das localizações verifica se as coordenadas encontradas por este processo são consistentes. Os resultados obtidos mostraram que o método é rápido na localização e eficiente na composição do mosaico, podendo ser utilizado como parte de um sistema de contagem de células por processamento digital de imagens.
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Caracterização de microorganismos aquáticos por processamento digital de imagens e redes neurais artificiaisSantos, Sonia Magalhaes dos January 2001 (has links)
A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.
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Caracterização de microorganismos aquáticos por processamento digital de imagens e redes neurais artificiaisSantos, Sonia Magalhaes dos January 2001 (has links)
A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.
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Monitoramento de áreas de restauração florestal e geração de recomendações de manejo adaptativo através de imagens obtidas por VANT e LIDAR / Monitoring of forest restoration areas and generation of adaptive management recommendations through images obtained by UAV and LIDARReis, Bruna Paolinelli 14 July 2017 (has links)
Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-12-15T17:23:02Z
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texto completo.pdf: 1574432 bytes, checksum: e9f45eb637d1078c682138eab37ce072 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-15T17:23:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2017-07-14 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O objetivo deste estudo foi desenvolver um método de monitoramento de áreas de restauração por meio do processamento digital de imagens de uma câmera a bordo de VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado) e de uma composição dados LIDAR (Light Detection and Ranging), de modo a gerar recomendações precisas de manejo adaptativo. Além disso, por meio da análise de um banco de dados de monitoramento ecológico realizado em campo, determinaram-se valores de referência para indicadores ecológicos do processo de restauração. O estudo foi realizado áreas em processo de restauração da Fibria Celulose S.A, com mais de 48 meses de implantação. Utilizou-se imagens de câmera Canon S110 NIR a bordo de VANT e uma composição de dados LIDAR, que foram classificadas através dos algoritmos da Máxima Verossimilhança (MaxVer) e Random Forest (RF), e posteriormente comparou-se a acurácia da classificação (Índice Kappa e Exatidão Global - EG) por meio do teste Z. O indicador de cobertura do solo foi avaliado por imagens separando-se as classes de cobertura de copa, gramíneas e solo exposto. Para se recomendar valores de referência a partir de dados coletados em campo de diversos projetos monitorados na empresa, separou-se um grupo de dados contendo as áreas com cobertura de copa superior a 70%, dentro do qual foi calculada a média entre os quartis Q25 e Q75 dos valores dos indicadores de densidade e riqueza de regenerantes nativos. Para a geração de recomendação de manejo adaptativo, calculou-se a área ocupada pelas diferentes classes de cobertura do solo e elaborou- se um sistema especialista, através do ArcGIS. Em seguida, comparou-se as recomendações geradas a partir de cada imagem classificada. Os valores de EG, Kappa e a avaliação visual das imagens foram excelentes para todas as combinações de métodos (VANT ou LIDAR) e algoritmos utilizados. Entretanto, ao comparar a eficiência dos algoritmos, percebeu-se que tanto para a classificação proveniente de imagens de câmeras a bordo de VANT quanto da composição de dados LIDAR, o algoritmo RF apresentou melhor desempenho que o MaxVer, mas quando se comparou os métodos de obtenção de imagens não houve diferença significativa indicando que, independente da escolha do método, será possível obter bons resultados com o RF. Definiu-se 940 indivíduos por hectare e três espécies de regenerantes arbóreos ou arbustivos nativos como limiar de referência para considerar a área como adequada nos casos onde o método de restauração foi o plantio de mudas nativas ou condução da regeneração natural realizados há de cinco anos, e 1.700 indivíduos por hectare e cinco espécies nas áreas onde o única método realizado foi o corte ou anelamento das árvores de eucalipto, tendo sido realizado há cerca de 15 a 20 anos. Encontrou-se ligeira diferença entre as recomendações geradas pelas diferentes imagens classificadas. A recomendação mais gerada foi capina ou coroamento e adensamento com mudas de espécies nativas, representando 34% do total das recomendações geradas. O método de monitoramento sugerido por esse estudo se mostrou eficiente, e pode ser considerado promissor para se monitorar áreas em processo restauração, sobretudo em larga escala. / The objective of this study was to develop a methodology for monitoring restoration areas through the digital image processing on board of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) and a data composition of Light Detection and Ranging (LIDAR), in order to generate accurate adaptive management recommendations. In addition, through the analysis of an ecological monitoring database carried out in the field, reference values were determined for ecological indicators of the restoration process. The study was carried out in areas in restoration process from Fibria Celulose S. A., with more than 48 months of implantation. It was used images of Canon S110 NIR camera on the UAV and a composition of LIDAR data, which were classified through the algorithms of the Maximum likelihood (MaxVer) and Random Forest (RF), and then the classification accuracy (Kappa Index and Global Accuracy - EG) was compared using the Z test. The soil cover indicator was evaluated by images separating the classes of canopy cover, grasses and bare soil. In order to recommend reference values from the field collected data of several monitored projects in the company, a data group containing the areas with canopy cover of more than 70% was separated, within which the average values from indicators of density and richness of native regenerants was calculated between quartiles Q25 and Q75. For the generation of adaptive management recommendations, the area occupied by the different soil cover classes was calculated and a specialist system was elaborated to define the recommendations through ArcGIS software. Then, the recommendations generated according to each classified image were compared. The values of EG, Kappa and visual evaluation of the images were excellent for all combinations of methods (UAV or LIDAR) and both algorithms used. However, when comparing the efficiency of the algorithms, it was observed that for both the classification from the images of the cameras on board UAV and the composition of LIDAR data, RF algorithm presented better performance than the MaxVer, but when comparing the imaging methods, there were no significant differences, indicating that regardless of the method choice, it will be possible to obtain good results using RF algorithm. We defined 940 individuals per hectare and three species of native regenerants as the reference threshold to consider the area as adequate, in cases where the restoration method was planting native seedlings or assisted natural regeneration more than five years ago, and 1,700 individuals per hectare and five species in areas where the eucalyptus was harvested 15 to 20 years ago. There was little difference between the recommendations generated by the different classified images, and the most common recommendation was weeding or seedling crowning followed by dense planting with native species (34%). The monitoring methodology suggested by this study was efficient, and can be considered promising to monitor areas in restoration process, especially on a large scale.
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Caracterização de microorganismos aquáticos por processamento digital de imagens e redes neurais artificiaisSantos, Sonia Magalhaes dos January 2001 (has links)
A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.
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Caracterização morfológica e microestrutural da liga AA7075 por microscopia correlativa e processamento digital de imagens / Morphological and microstructural characterization of aluminum alloy 7075 by correlative microscopy and digital process of imagesCaltabiano, Pietro Carelli Reis de Oliveira [UNESP] 25 November 2016 (has links)
Submitted by PIETRO CARELLI REIS DE OLIVEIRA CALTABIANO null (pietrocarelli@hotmail.com) on 2017-01-10T01:33:15Z
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Caltabiano_Pietro_Tese_2016.pdf: 23652706 bytes, checksum: 3e2ad76601dc03b6f3704911772a5005 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-01-12T19:31:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016-11-25 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Ferramentas de processamento e análise digital de imagens foram desenvolvidas com a finalidade de avaliar a evolução da textura morfológica e cristalográfica da microestrutura da liga de alumínio 7075 sob diferentes níveis de deformação plástica por compressão uniaxial. Amostras da liga de alumínio 7075-T6 passaram por um processo de recozimento pleno seguido de um estágio de compressão uniaxial, obtendo níveis de deformações entre 25 e 65%. As microestruturas das amostras foram avaliadas em função dos parâmetros morfológicos dos precipitados, da reorientação dos planos cristalográficos dos grãos e da orientação das subestruturas formadas durante o processo de deformação. Para a caracterização foram utilizadas técnicas de difração de raios-X, microscopia eletrônica, microscopia óptica utilizando técnicas de polarização linear e circular, microscopia correlativa e processamento digital de imagens. Os resultados de difração de raios-X indicaram uma reorientação do plano cristalográficos (200) para o (220) após a deformação, e as técnicas de microscopia eletrônica identificaram precipitados de Mg2Si, Al7Cu2Fe e Al6(FeCu) na liga. A análise morfológica dos precipitados indicou uma maior fragmentação dos precipitados devido à maior ativação do plano (331) a partir de 39% de deformação. Por meio do processamento de imagens foi encontrada uma tendência de correlação entre os planos cristalográficos e a fração de área das fases, enquanto que os parâmetros morfológicos das subestruturas formadas durante o processo de deformação permitiram avaliar apenas qualitativamente o nível de encruamento das amostras. / Digital image processing and analysis tools were developed to perform the AA 7075 crystallographic and morphologic texture evaluation under different level of plastic deformation by uniaxial compression. Samples of AA 7075-T6 were submitted to full annealing process followed by uniaxial compression, thus obtaining deformations between 25 and 65% of thickness. The samples microstructure evaluation was performed considering: precipitates morphological parameters, crystallographic lattices reorientation and deformation substructure orientation. The characterization technics were: X-ray diffraction, electron microscopy, optical microscopy with polarization light, correlative microscopy and digital images processing. Xray diffraction results showed that the crystallographic plane (200) was reoriented to (220) after compression. The EDS analysis identified precipitates of Mg2Si, Al7Cu2Fe e Al6(FeCu). The precipitates morphological analysis showed an increase in fragmentation due to plane (331) at 39% of deformation. The digital image process of the samples etched with Barker reagents indicated a correlation between area fraction and the diffraction peaks, and the deformation substructures analysis made viable a qualitative characterization of the hardening process. / FAPESP: 2011/00403-2
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