Software for identifying internal corrosion in pipelines from images recorded by an inspection robot

O trabalho apresenta a metodologia aplicada à automação de partes do processo de inspeção das tubulações de gasodutos, utilizando técnicas de processamento de imagem para identificar corrosão. Como o gás natural possui alguns contaminantes que, além de serem corrosivos, comprometem a qualidade para o consumo, dessa forma, a condensação de água residual presente no gás pode iniciar um processo corrosivo localizado, que acarreta prejuízo à estrutura dos gasodutos. Devido à grande extensão dos dutos, os corrosivos comprometem a qualidade do gás e causam grandes transtornos de ordem operacional. Para avaliar a redução da espessura da parede metálica do duto, proveniente de efeitos corrosivos foi avaliada imagens, que são processadas digitalmente e analisadas por um software desenvolvido para tal finalidade que é utilizado na verificação das imagens e, ao mesmo tempo, na identificação das não-conformidades presentes e na orientação do processo de manutenção. Atualmente as técnicas adotadas para tal avaliação consistem na inclusão de um corpo de prova, conhecido como pipeline inspection gauge (PIG), com varredura por meio de ultra-som, termografia, sensores ópticos, sensores de efeito Hall e sensores para análise de resistência elétrica, além de levantamentos de campo especiais realizados sobre a superfície do solo. Assim, o presente trabalho teve como norteador a otimização do processo de detecção, com vistas à redução de custos e precisão na identificação das falhas. Para tal, foi implementado um PIG autônomo para o monitoramento contínuo da região interna dos dutos dotado de câmeras infra-vermelho, o que diferencia este equipamento dos atuais para o mesmo fim. As câmeras fornecem imagens que são processadas digitalmente e gravadas em uma memória não-volátil presente no equipamento. Um software é utilizado para verificar as imagens e, ao mesmo tempo, identificar as não-conformidades presentes. Estas informações serão utilizadas como orientador na tomada de decisão acerca do processo de manutenção que deverá ser utilizado para a solvência dos problemas encontrados.This thesis presents a methodology applied to automate the pipeline inspection process, using image processing techniques to identify the corrosion. As natural gas has some contaminants, besides being corrosive, affect the quality for consumption, thus the condensation of residual water present in the gas corrosion process can initiate a localized, which results in damage to the pipeline structure. Due to the large extension of the ducts, the corrosive affect the quality of the gas and cause major disruptions in operational order. To evaluate the reduction of the wall thickness of the metal, from the corrosive effects were evaluated images which are digitally processed and analyzed by software developed for this purpose which is used to verify the images and at the same time, the identification the problems and guidance of maintenance process. Currently the techniques adopted for this assessment consist to insert a robot, known as pipeline inspection gauge (PIG) with scanning through ultrasound, thermography, optical sensors, Hall Effect sensors and sensors for electrical resistance analysis, plus special field surveys conducted on the soil surface. Thus, the present study was guiding to reduce the costs for maintenance and provide a precise identification of failures. It was implemented a standalone PIG for continuous monitoring of the internal region of the ducts, that fitted with infra-red cameras, what distinguishes this machine from the current for the same purpose. The cameras provide images that are digitally processed and stored in a nonvolatile memory in this machine. The software is used to verify the images and at the same time, identify nonconformities present. This information will be used as a guide in making decisions about the maintenance process that should be used for the solvency of the problems encountered