Este trabalho tem como objetivo propor uma metodologia para a classificação da hidrofobicidade (HC) em isoladores elétricos poliméricos de alta tensão. Atualmente a HC esta baseada no guia da STRI (Swedish Transmission Research Institute) elaborado em 1992. Porém neste guia a hidrofobicidade das superfícies de isoladores e classificada de acordo com o angulo de contato e/ou a quantidade de superfície molhada com água de forma subjetiva, através de um operador dependurado em uma torre de transmissão. Desta forma, este trabalho contribuiu na classificação da hidrofobicidade de forma objetiva, onde a analise foi realizada através de processamento digital de imagens. Na metodologia proposta, a HC foi determinada utilizando a analise da textura de imagens obtidas para materiais de isoladores elétricos poliméricos. Essas análises foram avaliadas com base na morfologia matemática, dimensão fractal, entropia, energia, variância e homogeneidade. Foram simuladas imagens (imagens sintéticas) da textura das superfícies dos isoladores utilizando uma placa de silicone e soluções de álcool isopropílico e água destilada (AIA) em proporções que variaram de 0 ate 100% em volume de álcool. A partir destas soluções foram obtidas imagens de gotas sobre as superfícies, para determinação do angulo de contato, e imagens da superfície para a obtenção dos padrões das texturas, que serviriam de base para a aplicação dos métodos estudados. Na tentativa de analisar as imagens independentes do padrao de iluminação, inerente as condições ambientais, foi aplicado o equalização de histograma (EQU) e/ ou implementado um filtro do tipo White Top-Hat (WTH). Este filtro funciona como um passa-alta, reduzindo o gradiente de iluminação das imagens obtidas em condições naturais. Outro método analisado de forma a eliminar o efeito do gradiente de iluminação, foi através da segmentação usando detecção de borda. Os cálculos da dimensão fractal das imagens em escala de cinza foram realizados através do método do box-counting, com tamanho do cubo variando de 3 até 11. A morfologia matemática foi utilizada de forma a qualificar as formas presentes nas imagens. Foram analisadas as derivadas das curvas do volume das imagens de abertura, de forma a identificar o tamanho dos elementos presentes na imagem. Na classificação das texturas das imagens através dos descritores de textura, os valores obtidos com a entropia apresentaram menor dispersão dentre os resultados, alem de baixo tempo de processamento, se apresentando como uma metodologia apropriada para a classificação da hidrofobicidade. Alteração nos valores de gama das imagens foi feito de forma a observar a modificação dos valores de entropia em função do efeito da iluminação das imagens. Os valores apresentaram pouca variação deste parâmetro nos resultados. Como forma de avaliar a qualidade da imagem em termos de tamanho, aumento e resolução, diversas imagens foram geradas visando a modificação destes parâmetros e analisando sua influencia nos valores de entropia. A partir dos resultados obtidos foi possível obter uma relação matemática entre as ferramentas aplicadas e as imagens, sendo possível definir a HC. Utilizando estas técnicas foi determinado o desvio dos resultados e o tempo de processamento, visando a aplicação em dispositivos moveis, como por exemplo, celulares. Assim, foi elaborado um aplicativo embarcado em um smartphone para analisar uma imagem em campo de um isolador, mostrando ao operador o valor da classificação da hidrofobicidade em aproximadamente um minuto.

The aim of this study is to propose a new method to classify the hydrophobicity (HC) in high voltage polymer insulators. Currently the HC is based on the STRI guide (Swedish Transmission Research Institute) published in 1992, where the hydrophobicity is classified by contact angle and/or amount of wet surface. In the proposed method, the HC was analyzed by digital image processing using the textures of the images obtained from electric insulators polymeric materials. These analysis were evaluated using mathematical morphology, fractal dimension, entropy, energy, variance and homogeneity. Simulated texture images (synthetic Images) about the surfaces of the insulators were created using a silicon plate and isopropyl alcohol and distilled water solutions in proportions from 0 to 100% in volume of alcohol (AIA). From these solutions, images of drops on the insulator surfaces were obtained to measure the contact angle; and surfaces images using the AIA solutions were obtained and then employed in the analysis of the texture patterns, which were used as basis for the analyzed methods. To analyze the images regardless the illumination conditions, which is a serious problem in natural weather, histogram equalization (EQU) and/or a White Top-Hat filter (WTH) was applied. This filter works as a high-pass filter, reducing the illumination gradient from the images obtained in natural conditions. Another way to avoid the gradient illumination was the segmentation technique by edge detection. The fractal dimension calculations in grayscale images were performed by the box-count method, with box size ranging from 3 to 11. Mathematical morphology was used to quantify the shapes in the images. The derivate of the volume from the opening images was analyzed to identify the elements in the image. The classification of the image texture by the entropy revealed not only the lowest dispersion of the results, but also the shortest time processing, presenting as an appropriated method to classify the hydrophobicity. Gama alterations in the images was done to observe the entropy values modifications as a function of the illumination effects in the images. The values shown the low influence of this parameter in the results. To evaluate the image quality regarding to size, zoom and resolution, different images were produced to observe the modification of these parameters and analyze its influence in the entropy values. From this study was possible to propose a mathematical function which relates the surface hidrophobicity and the texture patterns obtained by the AIA images. Hence, the hidrophobicity classification could be embedded in mobile devices, as example, cell phones, and performed in loco. A smartphone software was then developed to analyze the surface image of an insulator, producing the hidrophobicity classification value in about one minute.