A queda de idosos é um problema de saúde mundial. Todos os anos, cerca de 30% dos idosos com 65 anos ou mais são vítimas de quedas. Além disso, as consequências de uma queda podem ser fisiológicas (e.g. fraturas ósseas, ferimentos musculares) e psicológicas, como a perda de autoconfiança, levando a novas quedas. Uma solução para este problema está relacionada com ações preventivas (e.g. adaptação de mobília) aliadas a sistemas de detecção de quedas, os quais podem notificar familiares e serviços médicos de urgência. Como o tempo de espera por socorro após uma queda está relacionado com a severidade das consequências dela, esses sistemas devem oferecer elevada acurácia e detecção em tempo real. Embora existam várias soluções para isso na literatura (a maioria relacionada com dispositivos vestíveis), poucas delas estão relacionadas a dispositivos de punho, principalmente por causa dos desafios existentes para essa configuração. Considerando o punho como um local mais confortável, discreto e aceitável para uso de um dispositivo (menos associado com o estigma do uso de uma solução médica), este trabalho propõe o desenvolvimento e avaliação de uma solução baseada nessa configuração. Para isso, diferentes sensores (acelerômetro, giroscópio e magnetômetro) foram combinados com diferentes algoritmos, baseados em métodos de limiar e aprendizado de máquina, visando definir os melhores sinais e abordagem para a detecção de quedas. Esses métodos consideraram informações de aceleração, velocidade, deslocamento e orientação espacial, permitindo o cálculo de componentes verticais do movimento. Para o treino e avaliação dos algoritmos, dois protocolos diferentes foram empregados: um primeiro envolvendo 2 voluntários (homens, 27 e 31 anos) simulando um total de 80 sinais de queda e 80 de não-queda, e um segundo envolvendo 22 voluntários (14/8 homens/mulheres, idade média: 25,2 ± 4,7) simulando um total de 396 sinais de queda e 396 de não-queda. Uma análise exaustiva de diferentes sinais e parâmetros de configuração foi executada para cada método. O melhor algoritmo baseado em limiar considerou sinais de aceleração vertical e velocidade total, alcançando 95,8% de sensibilidade e 86,5% de especificidade. Por outro lado, o melhor algoritmo de aprendizagem de máquina foi o baseado no método K-Nearest Neighbors, considerando informações de aceleração, velocidade e deslocamento verticais combinadas com os ângulos de orientação espacial: 100% de sensibilidade e 97,9% de especificidade. Os resultados obtidos permitem enfatizar a relevância de algoritmos de aprendizagem de máquina para sistemas de detecção de queda vestíveis localizados no punho quando comparados a algoritmos baseados em limiar. Esta conclusão oferece grande contribuição para a pesquisa de detectores de quedas similares, sugerindo a melhor abordagem para novos desenvolvimentos. / Falls in the elderly age are a world health problem. Every year, about 30% of people aged 65 or older become victims of fall events. The consequences of a fall may be physiological (e.g. bone fractures, muscular injuries) and psychological, including the loss of self-confidence by fear of falling, which leads to new falls. A solution to this problem is related to preventive actions (e.g. adapting furniture) allied to fall detection systems, which can alert family members and emergency medical services. Since the response time for help is related to the fall's consequences and severity, such systems must offer high accuracy and real-time fall detection. Although there are many fall detection solutions in literature (most part of them related to wearable devices), few of them are related to wrist-worn devices, mainly because of the existing challenges for this configuration. Considering the wrist as a comfortable, discrete and acceptable place for an elderly wearable device (less associated to the stigma of using a medical device), this work proposes the development and evaluation of a fall detection solution based on this configuration. For this, different sensors (accelerometer, gyroscope and magnetometer) were combined to different algorithms, based on threshold and machine learning methods, in order to define the best signals and approach for an elderly fall detection. These methods considered acceleration, velocity and displacement information, relating them with wrist spatial orientation, allowing the calculation of the vertical components of each movement. For the algorithms' training and evaluation, two different protocols were employed: one involving 2 volunteers (both males, ages of 27 and 31) performing a total of 80 fall and 80 non-fall events simulation, and the other involving 22 volunteers (14/8 males/females, ages mean: 25.2 ± 4.7) performing a total of 396 fall and 396 non-fall events simulation. An exhaustive evaluation of different signals and configuration parameters was performed for each method. The best threshold-based algorithm employed the vertical acceleration and total velocity signals, achieving 95.8% and 86.5% of sensitivity and specificity, respectively. On the other hand, the best machine learning algorithm was based on the K-Nearest Neighbors method employing the vertical acceleration, velocity and displacement information combined with spatial orientation angles: 100% of sensitivity and 97.9% of specificity. The obtained results allow to emphasize the relevance of machine learning algorithms for wrist-worn fall detection systems instead of traditional threshold-based algorithms. These results offer great contributions for the research of similar wearable fall detectors, suggesting the best approach for new developments.

O ultrassom (US) é uma técnica bem consolidada que vem sendo amplamente utilizada para teste, caracterização e visualização de estruturas internas de materiais biológicos e não biológicos. Na Universidade Tecnológica Federal do Paraná, o grupo de pesquisa do US desenvolveu o sistema ULTRA-ORS que, apesar de adequado para pesquisa relacionada à excitação e recepção multicanal, possui tempo de computação muito elevado, devido a processamento em computador pessoal. Este trabalho apresenta a modelagem, implementação e validação de um sistema de processamento digital de sinais baseado em dispositivo FPGA (Field-Programmable Gate Array) de alto desempenho para reconstrução de imagens por US através da técnica beamforming. O software Simulink e a ferramenta DSP Builder foram empregados para simulação e transformação dos seguintes modelos em linguagem de descrição de hardware: filtro digital FIR (Finite Impulse Response), filtro de interpolação CIC (Cascaded Integrator-Comb), atraso variável, apodização, somatório coerente, decimação, demodulação com detecção de envoltória e compressão logarítmica. Após validação no Simulink, o projeto foi sintetizado para uma FPGA Stratix IV e implementado na placa Terasic DE4-230. A ferramenta SignalTap II do software Quartus II foi utilizada para aquisição dos sinais processados pela FPGA. Para avaliação gráfica e quantitativa da acurácia deste método, foram empregados dados brutos reais de US, adquiridos do ULTRA-ORS com frequência de amostragem de 40 MHz e resolução de 12 bits, e a função de custo da raiz quadrada do erro quadrático médio normalizado (NRMSE) em comparação com as mesmas funções implementadas através de scripts no Matlab. Como resultado principal do modelamento, além das respostas individuais de cada bloco implementado, são apresentadas as comparações entre as imagens reconstruídas pelo ULTRA-ORS e pelo processamento em FPGA para quatro janelas de apodização. A excelente concordância entre os resultados simulados e experimentais com valores de NRMSE inferiores à 6,2% e latência total de processamento de 0,83 µs corroboram a simplicidade, modularidade e efetividade do modelamento proposto para utilização em pesquisas sobre o processamento de sinais de US para reconstrução de imagens em tempo real. / Ultrasound (US) is a well-established technique that has been widely used for testing, characterizing and visualizing internal structures of biological and non-biological material. The US research group of the Federal University of Technology - Paraná developed the ULTRA-ORS system, which, although suitable for research related to multichannel excitation and reception, uses a large computing time, due to the personal computer processing. This research presents the modeling, implementation and validation of a digital processing system of signals based on a FPGA (Field-Programmable Gate Array) device of high performance for the reconstruction of images through US, using the beamforming technique. The software Simulink and the tool DSP Builder were used for simulation and transformation of the following models in hardware description language: digital filter FIR (Finite Impulse Response), CIC (Cascaded Integrator-Comb) Interpolation filter, variable delay, apodization, coherent summation, decimation, demodulation with envelope detection and logarithmic compression. After the Simulink validation, the design was synthesized for a Stratix IV FPGA and implemented on the Terasic DE4-230 board. The tool SignalTap II in the software Quartus II was used to acquire the processed signals from the FPGA. For the graphic and quantitative evaluation of the accuracy of this method, we used real raw US data, acquired from the ULTRA-ORS with sampling frequency of 40 MHz and 12-bit resolution, and the normalized root mean squared error (NRMSE) in comparison with the same functions implemented through scripts in Matlab. As a main result of the modeling, in addition to the individual responses of each implemented block, comparisons between the reconstructed images by ULTRA-ORS and FPGA processing for four apodization windows are presented. The excellent agreement between the simulated and experimental results with NRMSE values lower than 6.2% and total processing latency of 0.83 µs corroborates the simplicity, modularity and effectiveness of the proposed modeling for use in US signal processing research for real-time image reconstruction.

CNPq / Este trabalho tem por objetivo apresentar uma nova proposta aos algoritmos de Demosaicing existentes, utilizando uma abordagem mais flexível quanto ao uso do Color filter array (CFA) em imagens coloridas de único sensor. O algoritmo proposto tem como base a estrutura de problemas inversos, cujo funcionamento utiliza um modelo de operação matriz-vetor que é adaptável ao CFA empregado. A partir deste conceito, o algoritmo trata o problema de Demosaicing como o de minimização de função custo, com um termo referente à dependência da estimativa com os dados obtidos e com o modelo de captura, o outro termo é relacionado aos conhecimentos observados em imagens que podem ser explorados para uma estimativa mais precisa, tal elemento é chamado de Prior. A proposta estabelecida tem como base algoritmos de regularização com foco na alta correlação presente entre os canais de cor (R, G e B), e na suavidade local de regiões uniformes, essa base formaliza o Prior empregado no trabalho. A minimização da proposta é atingida iterativamente através do IRLS-CG, que é a combinação de dois algoritmos de minimização eficientes, que apresenta rápidas respostas, e a capacidade de trabalhar com a norma L1 em conjunto com a norma L2. Com o intuito de atestar a qualidade do algoritmo proposto, foi elaborado um experimento em que o mesmo foi testado com diferentes CFAs e em situação com ruído gaussiano de 35dB e sem ruído algum em imagens da base de dados da Kodak, e os resultados comparados com algoritmos do estado-da-arte, no qual o desempenho da proposta apresentou resultados excelentes, inclusive em CFAs que destoam do padrão Bayer, que é o mais comumente usado na atualidade. / This research presents a new proposal to Demosaicing algorithms, using a more flexible approach to deal with the Color filter array (CFA) in single sensor color imaging. The proposed algorithm is structured in the inverse problems model, whose functions employ a CFA adaptive matrix-vector operational model. From this concept, the Demosaicing problem is treated as a cost function minimization with two terms, one referring to the dependence between the estimation and the data provided by the acquisition model, and other term related to features observed in images, which can be explored to form a more precise estimation, this last term is known as Prior. The established proposal is applied in regularization algorithms with focus on the high correlation among color channels (R, G, and B), and in the local smoothness of uniform regions. Both characteristics organize the Prior employed in this work. The minimization proposed is iteratively achieved through IRLS-CG, which is the combination of two efficient minimization algorithms, that presents quick responses, and the capacity to deal with L1 and L2 norm at the same time. The quality of the proposed algorithm is verified in an experiment in which varous CFA were used and a situation with 35dB gaussian noise and another one with no noise applied to the Kodak dataset, and the results were compared with state-of-the-art algorithms, in which the performance of the proposed Prior showed excellent results, including when the CFA is different from Bayer’s, which is the most commonly used pattern.

Este trabalho considera uma cadeia de suprimentos (CS) que opera com logística reversa. A modelagem da CS foi adaptada de um modelo de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) da literatura que maximiza o valor presente líquido (VPL) esperado para o caso de uma empresa brasileira. Esta adaptação considera uma CS de menor complexidade, com um número menor de nós e produtos em relação à aplicação da literatura. A estrutura da CS considerada é formada por duas fábricas, dois centros de distribuição, dois pontos varejistas e quatro mercados consumidores, assim como fluxos de transporte direto e reverso de produtos. A modelagem da CS considera ainda incertezas na demanda e cenários com e sem tributação. Os resultados mostram os fluxos de transporte de produtos no sentido direto e reverso, estoques ao longo da CS, assim como aspectos econômicos segundo regras tributárias e incentivos fiscais. Estes aspectos econômicos são utilizados para justificar o investimento na logística reversa. Embora a incerteza na demanda altere o VPL esperado, que é maior quando cenários otimistas de demanda são considerados, resultados obtidos para diversos cenários de demanda mostram que esta alteração não é significativa. / This dissertation considers a supply chain (SC) with reverse logistics. The SC modeling has been modified for a Brazilian company from a MILP model which maximizes the expected net present value (NPV) found in the literature. This modification considers a low complexity SC with fewer number of nodes and products than the application of the literature.The SC structure is composed by two factories, two warehouses, two retailers, and four markets as well as direct and reverse flows of products. The SC modeling also considers demand uncertainty and cenarios with and without taxes. The results show direct and reverse flows of products, inventories, and economic aspects according to tax rules and incentives. These economic aspects are used to justify the investment in reverse logistics. Although the demand uncertainty changes the expected NPV, which is big for cenarios with optimistic demand, the results obtained for several cenarios of demand show that the expected NPV is not quite affected.

Fundação Araucária / Os seres humanos possuem uma alta capacidade de extrair informações de dados visuais, adquiridos por meio da visão. Através de um processo de aprendizado, que se inicia ao nascer e continua ao longo da vida, a interpretação de imagens passa a ser feita de maneira quase instintiva. Em um relance, uma pessoa consegue facilmente descrever com certa precisão os componentes principais que compõem uma determinada cena. De maneira geral, isto é feito extraindo-se características de baixo nível, como arestas, texturas e formas, e associando-as com significados de alto nível. Ou seja, realiza-se uma descrição semântica desta cena. Um exemplo disto é a capacidade de reconhecer outras pessoas e descrever suas características físicas e comportamentais. A área de visão computacional tem como principal objetivo desenvolver métodos capazes de realizar interpretação visual com desempenho similar aos humanos. Estes métodos englobam conhecimento de aprendizado de máquina e processamento de imagens. Esta tese tem como objetivo propor métodos de visão computacional que permitam a extração de informações de alto nível na forma de biometrias leves. Estas biometrias representam características inerentes ao corpo e ao comportamento humano. Porém, não permitem a identificação unívoca de uma pessoa. Para tanto, este problema foi abordado de duas formas, aprendizado não-supervisionado e supervisionado. A primeira busca agrupar as imagens através de um processo de aprendizado automático de extração de características, empregando técnicas de convoluções, computação evolucionária e clusterização. Nesta abordagem as imagens utilizadas contém faces e pessoas. A segunda abordagem emprega redes neurais convolucionais, que possuem a capacidade de operar sobre imagens cruas, aprendendo tanto o processo de extração de características quanto a classificação. Aqui as imagens são classificadas de acordo com gênero e roupas, divididas em parte superior e inferior do corpo humano. A primeira abordagem, quando testada com diferentes bancos de imagens, obteve uma acurácia de aproximadamente 80% para faces e não-faces e 70% para pessoas e não-pessoas. A segunda, testada utilizando imagens e vídeos, obteve uma acurácia de cerca de 70% para gênero, 80% para roupas da parte superior e 90% para a parte inferior. Os resultados destes estudos de casos, mostram que os métodos propostos são promissores, permitindo a realização de anotação automática de informações de alto nível. Isto abre possibilidades para o desenvolvimento de aplicações em diversas áreas, como busca de imagens e vídeos baseada em conteúdo e segurança por vídeo, reduzindo o esforço humano nas tarefas de anotação manual e monitoramento. / Humans have a high ability to extract visual data information acquired by sight. Trought a learning process, which starts at birth and continues throughout life, image interpretation becomes almost instinctively. At a glance, one can easily describe a scene with reasonable precision, naming its main components. Usually, this is done by extracting low-level features such as edges, shapes and textures, and associanting them to high level meanings. In this way, a semantic description of the scene is done. An example of this, is the human capacity to recognize and describe other people physical and behavioral characteristics, or biometrics. Soft-biometrics also represents inherent characteristics of human body and behaviour, but do not allow unique person identification. Computer vision area aims to develop methods capable of performing visual interpretation with performance similar to humans. This thesis aims to propose computer vison methods which allows high level information extraction from images in the form of soft biometrics. This problem is approached in two ways, unsupervised and supervised learning methods. The first seeks to group images via an automatic feature extraction learning , using both convolution techniques, evolutionary computing and clustering. In this approach employed images contains faces and people. Second approach employs convolutional neural networks, which have the ability to operate on raw images, learning both feature extraction and classification processes. Here, images are classified according to gender and clothes, divided into upper and lower parts of human body. First approach, when tested with different image datasets obtained an accuracy of approximately 80% for faces and non-faces and 70% for people and non-person. The second tested using images and videos, obtained an accuracy of about 70% for gender, 80% to the upper clothes and 90% to lower clothes. The results of these case studies, show that proposed methods are promising, allowing the realization of automatic high level information image annotation. This opens possibilities for development of applications in diverse areas such as content-based image and video search and automatica video survaillance, reducing human effort in the task of manual annotation and monitoring.

CAPES / A inspeção radiográfica de juntas soldadas é importante para garantir qualidade e segurança em redes de tubulações. Apesar de todo treinamento e conhecimento, os especialistas estão sujeitos a cometer erros causados por diferentes fatores. O cansaço visual, distrações e a quantidade de radiografias a serem analisadas podem ser listados como principais fatores. Este trabalho busca propor um sistema de auxílio às inspeções de defeitos em cordões de solda de tubulações de petróleo. Para isto, apresenta uma abordagem para a segmentação automática de cordões de solda em imagens radiográficas do tipo Parede Dupla Vista Dupla (PDVD) combinando dois métodos já conhecidos na literatura: Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO) e Alinhamento Dinâmico no Tempo (Dynamic Time Warping – DTW). Um perfil vertical é obtido das coordenadas da janela codificada nas partículas do PSO e comparado, via DTW a um perfil modelo. A medida de similaridade entre o perfil modelo e o perfil extraído é a base para o cálculo do fitness de cada partícula o qual possui grande importância para o funcionamento da abordagem. Desta forma estudos foram realizados para a escolha de uma função de fitness adequada para o PSO. Os testes foram realizados em duas etapas: primeiramente, fixou-se a altura do perfil extraído e num segundo conjunto de experimentos a altura foi um elemento variável incorporado à codificação das partículas e evoluiu durante as iterações do PSO. Os resultados obtidos na segmentação automática do cordão de solda mostraram que o PSO, na maioria das vezes (no primeiro conjunto de experimentos, obteve um desempenho entre 85,17% e 93,11% e no segundo entre 79,83% e 81,36%), convergiu para a janela que permite a segmentação do cordão de solda, indicando resultados promissores. / The radiographic weld inspection is important to ensure quality and security of pipe networks. Despite all training and knowledge, specialists can provide misclassifications for several reasons. The visual tiredness, distraction and the quantity of radiographic to be analyzed can induce an inspector mistaken. This work aims at proposing an assistant system for automatic segmentation of weld bead present in radiographic images. For this, it presents an approach for segmentation of weld bead in radiographic images of type double wall double image (DWDI), merging two well known algorithms: Particle Swarm Optimization - PSO and Dynamic Time Warping - DTW. A vertical profile is raised from a window encoded in a particle of PSO and it is compared through DTW with a model profile. The similarity measure between the model and extracted profile is the basis for the fitness computation which is of great importance to the final performance. Thus a lot of effort has devoted to choose a suitable fitness function for PSO. The tests were realized in two steps: firstly, the height of the extracted profile was fixed and in a second set of experiments the height was a variable component incorporated into the coding of particles and evolved during PSO iterations. The results obtained in automatic segmentation of weld bead showed that the PSO, mostly, converged satisfactorily (first phase achieved a performance was between 85,17% and 93,11% and the second one is between 79,83% and 81,36%), to the window that enables the segmentation of the weld bead, indicating promising results.

CAPES; CNPq; Fundação Araucária / A alta demanda por água de qualidade e livre de contaminações, em um contexto de elevado crescimento populacional e econômico, é uma questão que preocupa a sociedade. Porém, a atividade humana, poluindo alterando o equilíbrio e a dinâmica dos recursos naturais produz impacto direto sobre as bacias hidrográficas de onde se capta a maior parte dessa água. A detecção de bactérias do grupo coliforme, em especial a Escherichia coli, é amplamente utilizada como parâmetro microbiológico da qualidade da água, seja na avaliação de sua potabilidade ou na verificação da eficácia do tratamento. Assim, propõem-se uma metodologia que, fazendo uso da bioluminescência ultrafraca, ou emissão de fótons ultrafraca (ultra-weak photon emission – UWPE) proveniente destas bactérias, possibilita detectar a presença destes microrganismos em amostras de água, de forma mais rápida que nos métodos atuais (que podem levar até 48 horas), além de dispensar testes bioquímicos e ser operacionalmente mais simples. O método consiste em detectar padrões de UWPE proveniente de amostras de água previamente incubadas em meio nutritivo EC, com e sem tratamento, utilizando para tal, uma instrumentação especialmente projetada, baseada em dispositivo fotomultiplicador capaz de efetuar a contagem dos fótons emitidos da amostra colocada no interior de uma câmara escura. Assim, por meio dos padrões temporais da UWPE com duração de 24 horas, foi possível discriminar as amostras de água tratada das não-tratadas (contaminadas), comparando-se os padrões obtidos destas amostras, com aqueles obtidos a partir de amostras de controle de uma cepa padrão de Escherichia coli ATCC 8739 incubadas em meio EC. O padrão bem definido da UWPE da amostra de controle serviu, portanto, de referência para avaliar a presença de bactérias do grupo coliforme em amostras sem tratamento. Dos resultados dos ensaios com cepa padrão de Escherichia coli, água tratada e não tratada foi possível concluir que o método proposto utilizando a avaliação dos perfis temporais de UWPE pode ser usado como um método alternativo de avaliação da qualidade sanitária da água com as vantagens supracitadas. / The high demand for quality water, free of contamination, in a high population growth context and economic is an issue that concerns the society. However, human activity polluting is changing the balance and dynamics of natural resources has a direct impact on the watershed, where it is captures most of this water. The detection of coliform group, in especially Escherichia coli, is widely used as microbiological parameter for water quality, as well as a tool to evaluate its potability or verification of the efficacy of treatment. Thus, proposed a methodology that makes use of the ultraweak bioluminescence, or ultra-weak photon emission (UWPE) from these bacteria, it’s possible to detect the presence of these microorganisms in water samples, faster than current methods (which can take up to 48 hours), besides dispensing biochemical tests and being operationally simpler. The method consists in detecting UWPE patterns from water samples previously incubated in EC nutrient broth, with and without treatment, using instrumentation specifically designed with a photomultiplier device capable of counting photons emitted from samples inside a dark chamber. Thus, through UWPE temporal patterns with a duration of 24 hours, it was possible to discriminate the treated water samples from the untreated water samples (contaminated), comparing the patterns obtained from these samples with those obtained from control samples of a standard strain of Escherichia coli ATCC 8739 incubated in EC nutrient broth. The well-defined pattern of the control sample served, therefore, as a reference to evaluate the presence of bacteria in the coliform group in untreated water samples. From the results of the standard strain of Escherichia coli, treated and untreated water, it was possible to conclude that the proposed method using the UWPE temporal profile evaluation can be used as an alternative method of evaluating the sanitary quality of water with the aforementioned advantages.

FA; UTFPR; RENAULT / Linhas robóticas de solda são comuns na indústria automobilística. Durante a produção de um veículo, sua estrutura metálica precisa ser soldada em um único corpo resistente. Isso é feito por meio de centenas de soldas a ponto por resistência, cada uma liga localmente duas ou mais placas metálicas. Distribuir eficientemente esses pontos entre robôs é particularmente desafiador, levando em conta que: cada robôs podem fazer acessar uma parte dos pontos de solda, há tempo de movimentação entre pontos e robôs podem colidir entre si se ocuparem o mesmo espaço físico ao mesmo tempo. Há muitas maneiras factíveis de distribuir pontos de solda. No entanto, cada uma gera um resultado econômico diferente: Se um robô soldar muitos pontos se tornará um gargalo e reduzirá a taxa média de produção.Obter o conjunto de decisões operacionais que gera o melhor desempenho é o objetivo de técnicas de otimização. Há uma ampla variedade de técnicas descritas na literatura de pesquisa operacional e ciência da computação: modelos matemáticos, algoritmos, heurísticas, meta-heurísticas, etc. No contexto industrial, tais técnicas foram adaptadas para diversas variantes de problemas práticos. No entanto, estas adaptações só podem resolver as variantes para as quais foram idealizadas. Se por um lado podem se traçar paralelos entre vários aspectos de linhas robóticas de solda e tais variantes, por outro o conjunto completo de características das linhas estudadas não é tratável por (ou convertível em) nenhuma delas. A presente dissertação desenvolve uma abordagem para otimizar tais linhas, baseada em um modelo de programação linear inteira mista desenvolvido para descrever o problema. Ela também apresenta um estudo de caso para discutir e ilustrar possíveis dificuldades de aplicação e como superá-las. O modelo apresentado foi aplicado a dados de uma linha robótica de solda da fábrica, composta por quarenta e dois robôs, quatro modelos de veículos e mais de setecentos pontos de solda por veículo. A média ponderada da redução em tempo de ciclo obtida pelo modelo foi de 17.5%. Variantes do modelo, concebidas para auxiliar trabalhos futuros, são apresentadas e discutidas. / Robotic welding manufacturing lines are production lines common in automobile industries. During a vehicle's production, the vehicle's metal structure must be welded in a single resistant body. This is made by hundreds of spot-welding points, each of which tie locally two or more metal plates. Efficiently distributing these welding points amongst robots is particularly challenging, taking in account that: not all robots can perform all weld points, robots must move their welding tools between weld points, and robots might interfere with one another if they use the same geometrical space. There are multiple feasible manners to distribute the welding points. However, each of these forms generates different economical results: If a robot performs too many points, it will become a line bottleneck and reduce average throughput. To find the set of operational decisions that yields the best output is the goal of optimization techniques. There are a wide variety of such techniques described in operations research and computer sciences literature: mathematical models, algorithms, heuristics, meta-heuristics, etc. In the industrial context, these techniques were adapted to related line balancing problems. However, these adaptations can only solve the specific variants they were designed to address. While parallels can be drawn between aspects of robotic welding lines and many of such variants, the full combined set of characteristics of the studied lines is not treatable by (or convertible to) any of them. This dissertation develops a framework to optimize such lines, based on mixed-integer linear programing model developed to describe the problem. It also presents a case study to discuss and illustrate possible difficulties and how to overcome them. The presented model was applied to data from the factory's robotic welding lines composed of forty-two robots (divided in thirteen stations), four vehicle models and over seven hundred welding points for each vehicle. The weighted average reduction percentage in cycle time obtained by the model was 17.5%. Model variants, designed to aid further works are presented and discussed.

Esta dissertação apresenta uma aplicação de inteligência artificial, a lógica fuzzy, estruturada como um controlador fuzzy, para a sintonia dos ganhos Kp e Ki de um controlador PI. Este último, configurado num conversor de frequência para a operação de um conjunto motor-bomba do sistema de abastecimento de água potável na região denominada de Recalque Mercês (RMER), na cidade de Curitiba, compreendendo 4 bairros com 140 km de tubulação e mais de 13 mil ligações a clientes. Hoje, o sistema funciona com controle PI tradicional de ganhos fixos, variando a velocidade do conjunto motorbomba, controlados por um sensor de pressão à jusante do bombeamento. Contudo, a variação de consumo de água potável fornecida é muito grande durante o período de um dia, sendo máxima no entardecer e mínima durante a madrugada, e com características sazonais, o consumo aumenta com o calor e diminui no frio, o que faz esse tipo de controle fixo ser ineficiente em determinados momentos. A proposta é adotar o controle fuzzy para alterar os coeficientes do controlador PI ao longo do dia, de forma autônoma, de acordo com o consumo instantâneo e assim, alcançar uma melhor eficiência energética do sistema, prezando pela qualidade do serviço prestado à população. Isto é, garantindo a vazão e a pressão de água para o consumidor. Por meio do MatLab®, mais precisamente os toolbox’s de simulação, Simulink® e SimScape®, foram criados dois modelos, um com o controle atual e o outro com a proposta inteligente, de uma abreviação da rede e do sistema de bombeamento da elevatória existente, a diminuição de 4 conjuntos motor-bomba para apenas 1 (um) e num trajeto único, perfazendo 5,4 km de distância, até o local denominado de ponto crítico, onde é mais longe, alto e difícil de se manter a pressão no patamar de 10 m.c.a. (1 bar), por norma. O controlador fuzzy desenvolvido possui 2 entradas, o nível do reservatório e a pressão à jusante do conjunto motor-bomba, e 2 saídas, os ganhos proporcional e integral para o PI. Com a estrutura baseado em regras, foram criadas 123 regras de inferência para que o sistema obtenha um desempenho favorável. As simulações foram realizadas com a referência de dados – 3 meses de histórico – de medições do reservatório e do sensor de pressão que é a realimentação do controle PI existente. Assim, a eficiência energética de 6,15% ao mês, em termos de energia elétrica consumida, foi conseguida, comparando com o modelo de controle tradicional. / This dissertation presents an application of artificial intelligence, the fuzzy logic, structured as a fuzzy controller, for the tuning of the Kp and Ki gains of a PI controller. The latter, configured in a frequency converter for the operation of a motor-pump assembly of the drinking water supply system in the region called Recalque Mercês (RMER), in the city of Curitiba, comprising 4 districts with 140 km of pipeline and more than 13 thousand connections to customers. Today, the system operates with PI traditional control with fixed gains, varying the speed of the motor-pump assembly, controlled by a pressure sensor downstream to the pumping. However, the variation in the consumption of potable water supplied is very large during the period of one day, being maximum at dusk and minimum during the dawn, and with seasonal characteristics, consumption increases with heat and decreases in the cold, which makes static control inefficient at certain times. The proposal is to adopt the fuzzy control to change the coefficients of the PI controller throughout the day, autonomously, according to the instantaneous consumption and thus achieve a better energy efficiency of the system, appreciating the quality of service provided to the population. That is, ensuring the flow and pressure of water to the consumer. Through MatLab®, simulation tools, Simulink® and SimScape®, two models were created, one with the current control and the other with the intelligent proposal. An abbreviation of the network and the existing pumping system of the lift, the reduction of 4 engine-pump assemblies to only 1 (one) and a single path, making 5.4 km distance, to the socalled critical point location, where it is further, higher and more difficult to keep the pressure at the 10 mwg (1 bar), as a rule. The developed fuzzy controller has 2 inputs, the reservoir level and the downstream pressure of the motor-pump assembly, and 2 outputs, proportional and integral gains for the PI. With the rulesbased framework, 123 inference rules were created for the system to perform favorably. The simulations were carried out with the reference of data – 3 months of historical – of measurements of the reservoir and pressure sensor that is the feedback of the existing PI control. Thus, the energy efficiency of 6.15% per month, in terms of electric power consumed, was achieved, compared to the traditional control model.

CAPES / O cimento Portland é bastante empregado na construção civil e apresenta em sua composição o gesso natural. Para minimizar custos é possível substituir parte do gesso desta composição pelo fosfogesso. O fosfogesso é um resíduo gerado a partir da produção dos fertilizantes e é constituído, essencialmente, por cálcio dihidratado e algumas impurezas, como fluoretos, metais em geral e radionuclídeos. Atualmente, toneladas de fosfogesso são armazenadas à céu aberto próximo das indústrias de fertilizantes, causando a contaminação do meio ambiente. O elemento 226Ra, presente nesses materiais, ao passar pela série de decaimento radioativo, transforma-se em gás 222Rn. Esse gás, ao ser inalado pode decair dentro dos pulmões e neste caso, os seus produtos depositam-se nas paredes pulmonares ocasionando exposição à radiação, podendo ser um potencial causador de câncer pulmonar. Dessa forma, o objetivo desta pesquisa foi medir os níveis de concentração de 222Rn em corpos de prova de argamassa de cimento Portland, de gesso e de fosfogesso provenientes do Estado do Paraná, além de caracterizar o material e estimar a concentração de radônio em um ambiente de convívio humano hipotético construído com paredes destes materiais. Para as medidas de atividade do 222Rn foi utilizado o monitor AlphaGUARD (Saphymo GmbH). A análise qualitativa e quantitativa foi realizada por meio da espectrometria gama e da EDXRF com tubos de alvos de Au e Ag (AMPTEK), e com alvo de Mo (ARTAX) e os ensaios mecânicos com equipamento de raios X (Gilardoni) e com a prensa mecânica (EMIC). Os valores médios da atividade do radônio no ar obtidos pelo estudo dos materiais armazenados no recipiente foram de 854 ± 23 Bq/m3, 60,0 ± 7,2 Bq/m3 e 52,9 ± 5,4 Bq/m3 para argamassas de cimento Portland, de gesso e de fosfogesso, respectivamente. Estes resultados extrapolados para o ambiente hipotético de 36 m3 com paredes revestidas com os materiais foram de 3366 ± 91 Bq/m3, 237 ± 28 Bq/m3 e 208 ± 21 Bq/m3 para argamassas de cimento Portland, gesso e fosfogesso. Considerando o limite de 300 Bq/m3 estabelecido pela ICRP, observa-se que, para o revestimento de cimento Portland a exposição não é segura e requer alguns procedimentos de mitigação específicos. A partir da espectrometria gama foi calculado o valor do rádio equivalente (Raeq) para as argamassas de cimento Portland, gesso e fosfogesso que resultou em 78,2 ± 0,9 Bq/kg; 58,2 ± 0,9 Bq/kg e 68,2 ± 0,9 Bq/kg, respectivamente. Os valores do Raeq das amostras encontram-se inferiores ao limite máximo de 370 Bq/kg. Em relação a análise qualitativa e quantitativa das amostras por EDXRF, os resultados permitiram identificar e quantificar os elementos que compõe as amostras como o Ca, S, Fe, entre outros. / Portland cement being very common construction material has in its composition the natural gypsum. To decrease the costs of manufacturing, the cement industry is substituting the gypsum in its composition by small quantities of phosphogypsum, which is the residue generated by the production of fertilizers and consists essentially of calcium dihydrate and some impurities, such as fluoride, metals in general, and radionuclides. Currently, tons of phosphogypsum are stored in the open air near the fertilizer industries, causing contamination of the environment. The 226 Ra present in these materials, when undergoes radioactive decay, produces the 222Rn gas. This radioactive gas, when inhaled together with its decay products deposited in the lungs, produces the exposure to radiation and can be a potential cause of lung cancer. Thus, the objective of this study was to measure the concentration levels of 222Rn from cylindrical samples of Portland cement, gypsum and phosphogypsum mortar from the state of Paraná, as well as characterizer the material and estimate the radon concentration in an environment of hypothetical dwelling with walls covered by such materials. Experimental setup of 222Rn activity measurements was based on AlphaGUARD detector (Saphymo GmbH). The qualitative and quantitative analysis was performed by gamma spectrometry and EDXRF with Au and Ag targets tubes (AMPTEK), and Mo target (ARTAX) and mechanical testing with x- ray equipment (Gilardoni) and the mechanical press (EMIC). Obtained average values of radon activity from studied materials in the air of containers were of 854 ± 23 Bq/m3, 60,0 ± 7,2 Bq/m3 e 52,9 ± 5,4 Bq/m3 for Portland cement, gypsum and phosphogypsum mortar, respectively. These results extrapolated into the volume of hypothetical dwelling of 36 m3 with the walls covered by such materials were of 3366 ± 91 Bq/m3, 237 ± 28 Bq/m3 e 208 ± 21 Bq/m3for Portland cement, gypsum and phosphogypsum mortar, respectively. Considering the limit of 300 Bq/m3 established by the ICRP, it could be concluded that the use of Portland cement plaster in dwellings is not secure and requires some specific mitigation procedure. Using the results of gamma spectrometry there were calculated the values of radium equivalent activity concentrations (Raeq) for Portland cement, gypsum and phosphogypsum mortar, which were obtained equal to 78,2 ± 0,9 Bq/kg; 58,2 ± 0,9 Bq/kg e 68,2 ± 0,9 Bq/kg, respectively. All values of radium equivalent activity concentrations for studied samples are below the maximum level of 370 Bq/kg. The qualitative and quantitative analysis of EDXRF spectra obtained with studied mortar samples allowed to evaluate quantitate and the elements that constitute the material such as Ca, S, Fe, and others.