Análise de textura para detecção de trincas em corpos de prova da mecânica da fratura
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Tipo de produção
Dissertação
Data
2015
Autores
Fardo, F. A.
Orientador
Rodrigues, Paulo Sérgio Silva
Periódico
Título da Revista
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Citação
FARDO, F. A. Análise de textura para detecção de trincas em corpos de prova da mecânica da fratura. 2015. 83 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário da FEI, São Bernardo do Campo, 2015 Disponível em: . Acesso em: 10 dez. 2015.
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Textura dos metais,Fadiga,Trinca
Resumo
No contexto da indústria metal-mecânica, há uma grande demanda por métodos para medidas de comportamento de materiais contendo trincas sob condições de operação. Este comportamento é usualmente quantificado por meio de ensaios de tenacidade à fratura utilizando parâmetros como o fator de intensidade de tensões K, o CTOD ou a Integral J. Independente do parâmetro empregado para quantificar a tenacidade à fratura, todos os ensaios exigem o conhecimento do comprimento correto da pré-trinca de fadiga existente na amostra que deu origem à
falha. A maioria dos laboratórios emprega métodos de medição visuais por meio de lupa estereoscópica
ou projetor de perfil. Técnicas adicionais como aplicação de heat tinting auxiliam o usuário na visualização da frente de crescimento estável de trinca. Com o avanço de técnicas de Processamento de Imagem e Visão Computacional, este trabalho propõe a aplicação de técnicas de detecção de bordas por análise de textura para obtenção do contorno correspondente ao perfil da frente de trinca em corpos de prova SE(B) post-mortem. Resultados sugerem que o método proposto poderia ser aplicado para análise de imagens de ensaios da tenacidade à fratura para medição de comprimentos de trinca com alta precisão, tendo obtido uma taxa de discriminação
de superfícies de 98%. Os resultados também sugerem que o método possa ser aplicado em
amostras sem a marcação por heat-tinting com o mesmo nível de precisão.
In the context of metal-mechanic industry, there is a high demand for material behavior measuring methods in the presence of cracks under stress conditions. This behavior is usually quantified by means of fracture toughness tests using parameters such as the stress intensity factor K, the CTOD or the J Integral. Independently of the parameter applied to quantify fracture toughness, all tests require the knowledge of the correct length of the existing fatigue precrack in the sample that gave origin to the failure. The majority of the laboratories adopt visual measurement methods by means of a stereoscopic magnifying glass or profile projector. Additional techniques such as the use of heat tinting aid the user to visualize the stable crack growth front. With the improvement of Image Processing and Computer Vision techniques, the present work proposes the application of border detection by texture analysis to obtain the contour corresponding to the crack front in post-mortem analysis of SE(B) samples. Results suggest the proposed method could be applied to images of fracture toughness tests for crack length measurement with high precision, having achieved a discrimination rate of 98%. The results also suggest that the method can be applied with samples that did not undergo heat tinting marking.
In the context of metal-mechanic industry, there is a high demand for material behavior measuring methods in the presence of cracks under stress conditions. This behavior is usually quantified by means of fracture toughness tests using parameters such as the stress intensity factor K, the CTOD or the J Integral. Independently of the parameter applied to quantify fracture toughness, all tests require the knowledge of the correct length of the existing fatigue precrack in the sample that gave origin to the failure. The majority of the laboratories adopt visual measurement methods by means of a stereoscopic magnifying glass or profile projector. Additional techniques such as the use of heat tinting aid the user to visualize the stable crack growth front. With the improvement of Image Processing and Computer Vision techniques, the present work proposes the application of border detection by texture analysis to obtain the contour corresponding to the crack front in post-mortem analysis of SE(B) samples. Results suggest the proposed method could be applied to images of fracture toughness tests for crack length measurement with high precision, having achieved a discrimination rate of 98%. The results also suggest that the method can be applied with samples that did not undergo heat tinting marking.