• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.76.2020.tde-15052020-105711
Documento
Autor
Nombre completo
Marco Antonio Alves de Souza
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2020
Director
Tribunal
Castro Neto, Jarbas Caiado de (Presidente)
Farah, Alessandro Fraga
Flauzino, Rogério Andrade
Título en portugués
Deposição de materiais metálicos em pó a laser baseado em controle por visão computacional e aprendizagem de máquina
Palabras clave en portugués
Laser Cladding
Aprendizagem de máquina
Visão computacional
Resumen en portugués
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.
Título en inglés
Laser powder metal deposition control based on computer vision and machine learning
Palabras clave en inglés
Computer vision
Laser cladding
Machine learning
Resumen en inglés
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.
 
ADVERTENCIA - La consulta de este documento queda condicionada a la aceptación de las siguientes condiciones de uso:
Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
Fecha de Publicación
2020-05-24
 
ADVERTENCIA: Aprenda que son los trabajos derivados haciendo clic aquí.
Todos los derechos de la tesis/disertación pertenecen a los autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Tesis y Disertaciones de la USP. Copyright © 2001-2021. Todos los derechos reservados.