CAPES / A detecção de defeitos de soldagem em imagens radiográficas visa garantir a segurança das estruturas em análise com o objetivo de evitar perdas financeiras e prevenir contra danos ambientais. Atualmente, a inspeção de juntas soldadas é uma atividade essencialmente humana e, portanto, está sujeita a erros relacionados à acuidade visual, à experiência, à fadiga e às distrações do inspetor, afetando a repetitividade e reprodutibilidade deste processo. Nesse sentido, este trabalho apresenta um método para auxiliar na detecção de defeitos em juntas soldadas de tubulações de petróleo, utilizando radiografias computadorizadas adquiridas pela técnica de exposição Parede Dupla Vista Dupla (PDVD). O método desenvolvido compreendeu a aplicação do realce das imagens tratadas, a segmentação de descontinuidades e a redução do espaço de busca pela eliminação da região central da junta soldada PDVD. Dessa maneira, os referidos procedimentos contribuíram para que as descontinuidades segmentadas que correspondiam a regiões de defeito em potencial fossem classificadas por Redes Neurais Artificiais (RNA) Multilayer Perceptron (MLP), realizando a detecção de defeitos de soldagem. / Detection of weld defects in radiographic images aims to ensure the safety of analyzed structures in order to avoiding financial losses and prevent against environmental damage. Nowadays, the inspection of welded joints is essentially a human activity and, therefore, it is subject to errors related to the inspector visual acuity, experience, fatigue and distractions, affecting the repeatability and reproducibility of this process. In this sense, this work presents a method to assist the detection of weld defects in welded joints of petroleum pipelines in computed radiography acquired by Double Wall Double Image (DWDI) technique. The developed method involved the application of contrast enhancement of treated images, segmentation of discontinuities and, the search space reduction by eliminating the central region of the DWDI weld. Thus, these procedures contributed to that segmented discontinuities which correspond to potential weld defects regions were classified by Multilayer Perceptron Neural Networks, performing the detection of weld defects.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/1351 |
| Date | 25 June 2015 |
| Creators | Suyama, Fernando Moreira |
| Contributors | Centeno, Tania Mezzadri |
| Publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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