Sistema Classificador de Danos por Corrosão Utilizando Técnicas de Potential Drop e Imagem Elétrica

George  L. S. Pinto; Jorge Amaral; Gil  R. V. Pinheiro; Victor  G. Silva; José A. C. P. Gomes

doi:10.48011/asba.v2i1.1668

George L. S. Pinto Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Jorge Amaral Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Gil R. V. Pinheiro Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Victor G. Silva Petroleo Brasileiro S.A.
José A. C. P. Gomes Universidade Federal do Rio de Janeiro

DOI: https://doi.org/10.48011/asba.v2i1.1668

Keywords: Classificação, Mapeamento elétrico, Segmentação, Não intrusivo, Técnica de potential drop, corrosão por alvéolos

Abstract

Este trabalho apresenta um método não intrusivo para obtenção de informações sobre os danos causados por processos de corrosão interna em uma chapa de aço inoxidável e classificá-los de acordo com a sua severidade. A técnica de Potential Drop forneceu um mapa de gradientes de potenciais elétricos, que é analisado pela aplicação de técnicas de processamento de imagem, como a análise morfológica e segmentação. Alguns tipos de corrosão podem ser detectados por esse método, como trincas e corrosão por alvéolos; este último é discutido neste artigo. Simulações, utilizando a modelagem por elementos finitos, foram realizadas para obter exemplos de placas defeituosas (com duas classes de defeitos). O processamento de imagens nas simulações atua como um extrator de características que alimenta um classificador binário baseado na Regressão Logística sendo alcançada uma precisão de 99,24 %.