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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.76.2020.tde-15052020-105711
Document
Author
Full name
Marco Antonio Alves de Souza
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2020
Supervisor
Committee
Castro Neto, Jarbas Caiado de (President)
Farah, Alessandro Fraga
Flauzino, Rogério Andrade
Title in Portuguese
Deposição de materiais metálicos em pó a laser baseado em controle por visão computacional e aprendizagem de máquina
Keywords in Portuguese
Laser Cladding
Aprendizagem de máquina
Visão computacional
Abstract in Portuguese
O emprego de lasers no processamento de materiais vem despertando o interesse ante as promissoras e inovadoras aplicabilidades desta tecnologia. Neste contexto, o processo de deposição de materiais metálicos em forma de pó em superfícies alvo mediante fusão a laser ou simplesmente Laser Cladding, como é mais conhecido, tem recebido um papel de destaque, principalmente pela sua versatilidade de aplicações no disruptivo campo da Manufatura Aditiva. O procedimento permite, como exemplo, tratar e recuperar superfícies metálicas dos mais variados tipos, processo este de grande interesse para diversos ramos da indústria que o utilizam com o intuito de melhorar a performance ou reparar superfícies danificadas de componentes ou partes mecânicas. No entanto, tópicos de extrema importância relativos à utilização desta técnica são o controle preciso e os relevantes custos envolvidos no processo, fatores cruciais para lograr os resultados esperados. Sob tal perspectiva e no que tange, principalmente, a esta última condição, este trabalho apresenta a adoção de um controle inteligente para o sistema baseado em modernos algoritmos de visão computacional e aprendizagem de máquina, capazes de avaliar as superfícies a serem trabalhadas visando aplicações otimizadas e customizadas. Imagens capturadas da superfície são processadas pelo sistema conduzindo à identificação de determinados padrões (defeitos, formas e desenhos) direcionando o processo de deposição conforme tais peculiaridades detectadas e as necessidades ora requeridas. Implementou-se um sistema de bancada baseado em mecanismo de coordenadas XYZ que integra os sistemas de pulverização de pó, elétrico, óptico e o controle embarcado desenvolvido, além de uma fonte de raio laser infravermelho de média potência. Análises por inspeção visual direta e microscopia óptica foram realizadas em amostras metálicas cujas superfícies, dotadas de diversos padrões ou defeitos incrustados, receberam de forma personalizada depósitos de ligas metálicas em pó compatíveis com o substrato, demostrando o potencial da aplicação desenvolvida.
Title in English
Laser powder metal deposition control based on computer vision and machine learning
Keywords in English
Computer vision
Laser cladding
Machine learning
Abstract in English
Laser materials processing has attracted the interest in view of the promising and innovative applications of this technology. In this context, the process of welding powdered metal materials on target surfaces by laser melting, better known as Laser Cladding, has been given a prominent role, mainly due to its versatility of applications in the disruptive field of Additive Manufacturing. The procedure allows, for example, to treat and recover metal surfaces of the most varied types, a process of great interest to several branches of the industry which use it in order to improve performance or repair damaged surfaces of components or mechanical parts. However, extremely important topics related to the use of this technique are the precise control and relevant costs involved in the process, crucial factors to achieve the expected results. From such a perspective and especially in reference to the latter condition, it is presented herein the adoption of an intelligent control for the cladding system rested on modern algorithms of computer vision and machine learning, capable to evaluate the surfaces to be worked for optimized and customized applications. Captured images from the surface are processed by the system leading to the identification of certain patterns (defects, shapes and designs) driving the deposition process according to such detected peculiarities and the required aims. It was implemented a bench system based on a XYZ coordinate mechanism, which integrates the powder feed, electric, optical and embedded control systems developed, as well as a medium-power infrared laser source. Analyzes by direct visual inspection and optical microscopy were performed on metallic samples whose surfaces, endowed with various patterns or inlaid defects, received deposits of powdery alloys compatible with the substrate in a personalized way according to the detected characteristics, demonstrating the potential of the developed application.
 
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Publishing Date
2020-05-24
 
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