Sistema de inspeção de corrosão superficial de peças de aço por visão computacional

A corrosão é um fenômeno natural que provoca a deterioração de peças e equipamentos, podendo acarretar a falha de maquinas e estruturas. Como forma de prever esse fenômeno, técnicas de monitoramento são largamente utilizadas. A técnica mais usual de monitoramento é a inspeção humana, que é um método impreciso e altamente sujeito a falha humana de interpretação. O presente projeto propõe um sistema computacional de avaliação de superfícies que estão sofrendo corrosão por meio da captura de imagens, de modo a promover a médio prazo um meio alternativo a inspeção humana. Para tal fim serão capturadas e analisadas imagens do aço carbono ASTM A569 expostas a névoa salina controlado em laboratório que simule as condições de exposição à na atmosfera. Serão avaliadas características de textura das imagens registradas a partir de métodos de visão computacional com o objetivo de se estudar um padrão que servirá como banco de dados para futuras previsões de avaliação da evolução da corrosão.Corrosion is a natural phenomenon that causes deterioration of components and equipment, which can lead to failure of machines and structures. As a way of predicting this phenomenon, inspection techniques are widely used. The most common inspection technique is human inspection, which is an imprecise method and highly error-prone due to an error of interpretation. The present project proposes a computational system of evaluation of surfaces that are suffering from corrosion by images capture, in order to promote in the medium term an alternative means to human inspection. For this purpose, images of carbon steel ASTM A569 exposed to laboratory controlled salt spray simulating the conditions of exposure to the atmosphere will be captured and analyzed. It will be evaluated texture characteristics of the images recorded from computational vision methods to the end of studying a standard that will serve as a database for future predictions of corrosion evolution evaluation