Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM

Victoria Mera, Francisco Danilo S. Lima, Ialis Paula Jr, Jorge Isaac Fajardo Seminario

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contributionResearchpeer-review

Abstract

Resumo. Identificar a microestrutura de um aço com base em uma microfotografia tem aplicação acadêmica e industrial. Atualmente na disciplina de metalografia as imagens microscópicas são analisadas visualmente e sua identificação é feita com ajuda de um conjunto de imagens padrões contidas num atlas. Na indústria, se qualquer dos componentes de uma máquina tem uma falha, torna-se inviável realizar uma análise metalográfica pelo método tradicional na parte do componente afetado. A proposta deste trabalho é estabelecer um método automático e eficaz que possibilite aos estudantes de engenharia comprovar os efeitos de um tratamento aplicado sobre um material e que substitua os métodos tradicionais de análises; e na indústria, contribuir na inspeção in situ dos componentes de uma máquina ou estrutura sem alterar seu estado. Este estudo foi realizado com os cinco tipos mais comuns de aço para construção de máquinas e ferramentas: AISI 4340, AISI O1, AISI D6, AISI O1(retificado) e AISI 1018. Foram utilizadas técnicas de processamento digital de imagens como filtros de textura de Laws combinados com o método de extração de característica de Haralick. Para classificação, foram utilizados os classificadores KNN, MLP e ELM. Os melhores melhores resultados foram obtidos com ELM com uma taxa de acerto superior a 90%, o que evidencia a efetividade do procedimento proposto. 1. INTRODUÇÃO O aço é um dos materiais mais utilizados na fabricação e construção de componentes estruturais em geral, devido à sua versatilidade e adaptabilidade. É basicamente uma liga ou combinação de ferro e carbono. Em alguns casos, outros elementos de ligação específicos, tais como crômio ou níquel, são adicionados para obter características próprias [Chávez 2008]. A metalografia é a técnica amplamente utilizada e que permite conhecer a microestrutura dos metais. Consiste em isolar uma parte do componente de metal e polir a mesma até que se aparente como espelho em um dos lados [Gavarito 2011]. O lado polido é atacado quimicamente para remoção de impurezas da área de estudo e para que certos componentes sejam destacados. O reagente maiormente utilizado para as micro-estruturas de aço, é o ácido nítrico (Nital) que ressalta, na superfície polida, a presença de perlita. Esse processo deve ser realizado de acordo com a norma ASTM E3 [ASTM E3-01 2007]. O método de preparação e a qualidade das amostras obtidas desempenham um papel importante no processo metalográfico. Isso pode ser garantido com base na experiência das pessoas especializadas
Original languageSpanish (Ecuador)
Title of host publicationIdentificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM
Place of PublicationBrasil
Volume Volume: IV
StatePublished - 11 Oct 2016
EventSymposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, KDMILE 2016 - , Brazil
Duration: 9 Oct 201611 Oct 2016

Conference

ConferenceSymposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, KDMILE 2016
CountryBrazil
Period9/10/1611/10/16

Cite this

Mera, V., Lima, F. D. S., Paula Jr, I., & Fajardo Seminario, J. I. (2016). Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM. In Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM (Vol. Volume: IV). Brasil.
Mera, Victoria ; Lima, Francisco Danilo S. ; Paula Jr, Ialis ; Fajardo Seminario, Jorge Isaac. / Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM. Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM. Vol. Volume: IV Brasil, 2016.
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Mera, V, Lima, FDS, Paula Jr, I & Fajardo Seminario, JI 2016, Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM. in Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM. vol. Volume: IV, Brasil, Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, KDMILE 2016, Brazil, 9/10/16.

Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM. / Mera, Victoria ; Lima, Francisco Danilo S. ; Paula Jr, Ialis ; Fajardo Seminario, Jorge Isaac.

Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM. Vol. Volume: IV Brasil, 2016.

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contributionResearchpeer-review

TY - GEN

T1 - Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM

AU - Mera, Victoria

AU - Lima, Francisco Danilo S.

AU - Paula Jr, Ialis

AU - Fajardo Seminario, Jorge Isaac

PY - 2016/10/11

Y1 - 2016/10/11

N2 - Resumo. Identificar a microestrutura de um aço com base em uma microfotografia tem aplicação acadêmica e industrial. Atualmente na disciplina de metalografia as imagens microscópicas são analisadas visualmente e sua identificação é feita com ajuda de um conjunto de imagens padrões contidas num atlas. Na indústria, se qualquer dos componentes de uma máquina tem uma falha, torna-se inviável realizar uma análise metalográfica pelo método tradicional na parte do componente afetado. A proposta deste trabalho é estabelecer um método automático e eficaz que possibilite aos estudantes de engenharia comprovar os efeitos de um tratamento aplicado sobre um material e que substitua os métodos tradicionais de análises; e na indústria, contribuir na inspeção in situ dos componentes de uma máquina ou estrutura sem alterar seu estado. Este estudo foi realizado com os cinco tipos mais comuns de aço para construção de máquinas e ferramentas: AISI 4340, AISI O1, AISI D6, AISI O1(retificado) e AISI 1018. Foram utilizadas técnicas de processamento digital de imagens como filtros de textura de Laws combinados com o método de extração de característica de Haralick. Para classificação, foram utilizados os classificadores KNN, MLP e ELM. Os melhores melhores resultados foram obtidos com ELM com uma taxa de acerto superior a 90%, o que evidencia a efetividade do procedimento proposto. 1. INTRODUÇÃO O aço é um dos materiais mais utilizados na fabricação e construção de componentes estruturais em geral, devido à sua versatilidade e adaptabilidade. É basicamente uma liga ou combinação de ferro e carbono. Em alguns casos, outros elementos de ligação específicos, tais como crômio ou níquel, são adicionados para obter características próprias [Chávez 2008]. A metalografia é a técnica amplamente utilizada e que permite conhecer a microestrutura dos metais. Consiste em isolar uma parte do componente de metal e polir a mesma até que se aparente como espelho em um dos lados [Gavarito 2011]. O lado polido é atacado quimicamente para remoção de impurezas da área de estudo e para que certos componentes sejam destacados. O reagente maiormente utilizado para as micro-estruturas de aço, é o ácido nítrico (Nital) que ressalta, na superfície polida, a presença de perlita. Esse processo deve ser realizado de acordo com a norma ASTM E3 [ASTM E3-01 2007]. O método de preparação e a qualidade das amostras obtidas desempenham um papel importante no processo metalográfico. Isso pode ser garantido com base na experiência das pessoas especializadas

AB - Resumo. Identificar a microestrutura de um aço com base em uma microfotografia tem aplicação acadêmica e industrial. Atualmente na disciplina de metalografia as imagens microscópicas são analisadas visualmente e sua identificação é feita com ajuda de um conjunto de imagens padrões contidas num atlas. Na indústria, se qualquer dos componentes de uma máquina tem uma falha, torna-se inviável realizar uma análise metalográfica pelo método tradicional na parte do componente afetado. A proposta deste trabalho é estabelecer um método automático e eficaz que possibilite aos estudantes de engenharia comprovar os efeitos de um tratamento aplicado sobre um material e que substitua os métodos tradicionais de análises; e na indústria, contribuir na inspeção in situ dos componentes de uma máquina ou estrutura sem alterar seu estado. Este estudo foi realizado com os cinco tipos mais comuns de aço para construção de máquinas e ferramentas: AISI 4340, AISI O1, AISI D6, AISI O1(retificado) e AISI 1018. Foram utilizadas técnicas de processamento digital de imagens como filtros de textura de Laws combinados com o método de extração de característica de Haralick. Para classificação, foram utilizados os classificadores KNN, MLP e ELM. Os melhores melhores resultados foram obtidos com ELM com uma taxa de acerto superior a 90%, o que evidencia a efetividade do procedimento proposto. 1. INTRODUÇÃO O aço é um dos materiais mais utilizados na fabricação e construção de componentes estruturais em geral, devido à sua versatilidade e adaptabilidade. É basicamente uma liga ou combinação de ferro e carbono. Em alguns casos, outros elementos de ligação específicos, tais como crômio ou níquel, são adicionados para obter características próprias [Chávez 2008]. A metalografia é a técnica amplamente utilizada e que permite conhecer a microestrutura dos metais. Consiste em isolar uma parte do componente de metal e polir a mesma até que se aparente como espelho em um dos lados [Gavarito 2011]. O lado polido é atacado quimicamente para remoção de impurezas da área de estudo e para que certos componentes sejam destacados. O reagente maiormente utilizado para as micro-estruturas de aço, é o ácido nítrico (Nital) que ressalta, na superfície polida, a presença de perlita. Esse processo deve ser realizado de acordo com a norma ASTM E3 [ASTM E3-01 2007]. O método de preparação e a qualidade das amostras obtidas desempenham um papel importante no processo metalográfico. Isso pode ser garantido com base na experiência das pessoas especializadas

M3 - Contribución de conferencia

VL - Volume: IV

BT - Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM

CY - Brasil

ER -

Mera V, Lima FDS, Paula Jr I, Fajardo Seminario JI. Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM. In Identificação metalográfica dos aços através de descritores de textura e ELM. Vol. Volume: IV. Brasil. 2016