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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2017.tde-07022017-103515
Document
Auteur
Nom complet
Luciana Montanari
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2004
Directeur
Jury
Duduch, Jaime Gilberto (Président)
Campos Rubio, Juan Carlos
Gonçalves, Aparecido Carlos
Jasinevicius, Renato Goulart
Porto, Arthur José Vieira
Titre en portugais
Reconhecimento de imagens interferométicas aplicado a sistemas de posicionamento de alto desempenho
Mots-clés en portugais
Interferometria
Posicionadores
Projeto de ultraprecisão
Redes neurais artificiais
Resumé en portugais
De maneira geral, a necessidade de melhorar o desempenho e diminuir o tamanho de sistemas mecatrônicos tem levado a indústria moderna a desenvolver mecanismos de posicionamento com características excelentes de aceleração e precisão. O uso de posicionadores em equipamentos de precisão, em particular no posicionamento da ferramenta/peça na usinagem de ultraprecisão, deve-se à necessidade de se obter rígido controle do perfil a ser fabricado. Neste sentido, foi desenvolvido no Laboratório de Engenharia de Precisão da EESC-USP um microposicionador angular rotativo capaz de monitorar a posição da ferramenta em relação à peça durante o processo de usinagem e fazer as devidas compensações de erros, além da possibilidade de obtenção de geometrias diferenciadas. Neste trabalho encontram-se estudos referentes à aplicação do método dos elementos finitos com o intuito de verificar a funcionalidade do sistema mecânico proposto, avaliando suas características estáticas e dinâmicas. Além disso, propõe-se validar o uso de redes neurais artificiais como ferramenta capaz de auxiliar no desenvolvimento de um algoritmo de identificação de imagens, baseado no conhecimento, que emprega como elemento multi-sensor, imagens interferométricas, representando posições. Dentre as principais características a serem alcançadas pelo algoritmo idealizado está a habilidade de identificar a posição de uma superfície justaposta ao sistema microposicionador angular e, assim, permitir maior rapidez de processamento das informações, possibilitando seu emprego em sistemas de controle em tempo real. A aplicação desta técnica foi avaliada por meio de simulação e apresenta resultados significativos para incentivar pesquisas envolvendo imagens interferométricas.
Titre en anglais
Image recognition and interferometry applied to high performance positioning systems
Mots-clés en anglais
Artificial neural networks
Laser interferometry
Positioning actuators
Ultra-precision design
Resumé en anglais
In broad terms, to achieve high performance and miniturization of mechatronic systems it is necessary to develop positioning mechanisms with high response and precision. The use of positioning devices compatible with precision equipment, particularly in the positioning of a tool relative to a workpiece in ultraprecision machining, results from the need for absolute control of the dimensions of cut. A microtilt stage was developed in the Precision Engineering Laboratory of EESC-USP which is capable of monitoring the position of a diamond tool relative to a workpiece, in-process, permiting error compensation and the generation of complex forms. Finite Element Method is applied to perform a functional analysis (static and dynamic) of the mechanical parts. The use of artifitial neural networks as a tool to help the development of an algortithm for the identification of images is proposed. This algorithm is based on knowledge and employs interferograms as a multi-sensor element representing positions. One desired characteristic of the proposed algorithm is its ability to perform the identification of the position of a surface on the tilt stage and to permit fast processing of the information. This turns the device appropriate to be used in real time applications. This technique was assessed by simulation and presented significant results, encouraging further researches envolving interferometric pattern recognition.
 
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Date de Publication
2017-02-07
 
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