A inspeção de defeitos de soldagem em imagens radiográficas de tubulações é bastante subjetiva e está sujeita a erros de interpretação por parte do inspetor laudista. Dentro desse contexto, nos últimos anos tem-se visto um grande esforço no desenvolvimento de métodos automáticos e semiautomáticos de detecção de defeitos em juntas soldadas. Este trabalho apresenta um método automatizado para detecção e classificação de defeitos em imagens radiográficas de juntas soldadas de tubulações obtidas pela técnica de exposição radiográfica parede dupla vista dupla (PDVD), obtidas em reais situações de campo e que, geralmente, têm uma qualidade mais baixa do que as imagens usadas em outros estudos. O método proposto identifica na imagem a região do cordão de solda, detecta as descontinuidades e classifica as mesmas em defeitos e não defeitos, destacando na imagem o resultado. São avaliados classificadores a partir de métodos de classificação por redes neurais Multilayer Perceptron (MLP), redes neurais Extreme Learning Machines (ELM) e classificador estatístico Support Vector Machines (SVM). O método proposto para identificação da região de interesse atingiu 100% de precisão na segmentação do cordão de solda. O classificador SVM apresentou um desempenho melhor que os classificadores MLP e ELM em todos os cenários testados. Com a utilização de ensembles de ELMs obteve-se um F-score de 85,7% para o banco de padrões de teste, resultados satisfatórios quando comprados com trabalhos semelhantes. O uso de ensembles de ELMs representa um ganho de apenas 0,5% no F-score em comparação com o melhor resultado de rede treinada individualmente, entretanto, com o uso de faixas de limiares de decisão do ensemble, o uso do método permite mostrar as descontinuidades sobre as quais o ensemble não tem certeza, destacando na imagem estas descontinuidades. A imagem resultate da aplicação do método serve como auxílio ao especialista na elaboração de laudos. / The inspection of radiographic images of welded joints is very subjective and is subject to errors of interpretation by the inspector. In this context, a great effort has been made in the last years to develop automatic and semiautomatic methods for detecting defects in welded joints. This research work presents an automated method for the detection and classification of defects in radiographic images of welded joints of pipes obtained by the double wall double image (DWDI) exposure technique obtained in real field situations and which generally have a lower quality than the images used in other studies. The proposed methos identifies the region of the weld bead, detects the discontinuities and classifies them as defects and non-defects, highlighting in the image the result. Classifiers are evalueted using methods of classification by multilayer perceptron (MLP) neural networks, extreme learning machines (ELM) neural networks, and Support Vector Machines (SVM). The proposed method for identifying the region of interest reached 100% precision in the segmentation od the weld bead. The SVM classifier performed better than the MLP and ELM classifiers in all scenarios tested. Using ELM ensembles, an F_score of 85,7% was obtained for a test patterns database, satisfactoryresults when compared to similar works. The use of ensembles of ELMs represents a gain of only 0,5% in the F-score compared to the best result of the individually trained network, however, with the use of ensemble decision threshold ranges, the presented method allows to show the discontinuities about which the ensemble is not sure, highlighting in the image these discontinuities as a region of uncertainty, leaving to the specialist the final evaluation of these discontinuities. The image resulting from the application of the method serves as an aid to the expert in the elaboration of reports.

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.

Neste trabalho foi feito o estudo sobre o efeito de elementos microligantes na composição química, microestrutura e propriedades mecânicas de metais como soldado produzidos por arco submerso com adição de pó de ferro em aço de alta resistência e baixa liga (ARBL). Foram feitos dois cordões de solda utilizando os aços BS - 4360 - 50 e USI - SAC - 50, o arame EM - 12K, o pó de ferro ESAB 400 e o fluxo experimental 10.71P. Utilizando-se a corrente de 600 A, tensão de 34 V, velocidade de soldagem de 30 cm/min e vazão de pó de ferro de 6,7 Kg/h foram produzidos os metais como soldado com um único passe e chanfro em \"V\", que mostraram características de boa temperabilidade e estrutura refinada. O microconstituinte em maior porcentagem nos dois cordões de solda foi a ferrita acicular. Os ensaios mecânicos realizados foram a dureza, tração e impacto. O cordão de solda com nióbio e vanádio obteve maiores valores de dureza e resistência à tração em relação ao cordão com cobre, cromo e níquel. Entretanto os altos teores de manganês presentes fizeram com que o endurecimento por solução sólida reduzisse significativamente a resistência ao impacto dos dois cordões de solda. A natureza das inclusões não metálicas foi investigada por microscopia eletrônica e análise por EDAX. / The study of the effect of microalloying elements in the chemical composition, microstructure and mechanical properties of the as-welded metaIs obtained by submerged are welding with iron powder addition in High Strength Low Alloy (HSLA) steel were done. Two weld metaIs were made using, BS - 4360 - 50 and USI - SAC - 50 steels, EM - 12K wire, ESAB 400 iron powder and 10.71P experimental flux. Using welding current of 600 A, arc voltage of 34 V, travel speed of 30 cm/min and iron powder flow of 6,7 Kg/h were obtained as-welded metals by single pass into V - groove, that showed good hardenability and refined microstructure. The higher percentage microstructure in the two weld metals was the acicular ferrite. The mechanical tests done were hardness, tensile strength and impact. The weld metal with niobium and vanadium achieve better values of hardness and yield strength than with copper, chromium and nickel weld metal. However, the hardening by solid solution, induced by the high levels of manganese, decreased the impact strength of the two weld metaIs. The non - metallic inclusions nature was investigated by electronic microscopy and EDAX analysis.