Detecção de Tubos em Imagens Radiográficas Digitais

Authors

  • Marlon De Oliveira Vaz Instituto Federal do Paraná - IFPR / Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR
  • Tania Mezzadri Centeno Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR
  • Myrian Regattieri Delgado Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR

DOI:

https://doi.org/10.22456/2175-2745.56162

Abstract

Este artigo apresenta uma metodologia para a detecção do tubo em imagens radiográficas do tipo parede dupla vista dupla (PDVD) de tubulações condutoras de petróleo. O principal objetivo da proposta é reduzir a região de busca através da delimitação da área do tubo para a extração automática do cordão de solda auxiliando, desta forma, a posterior detecção de defeitos em juntas soldadas. O processo de detecção do tubo apresentado é totalmente automático e baseado em técnicas de processamento de imagens como ajustes no brilho e contraste, limiarização e análise das regiões identificadas para a segmentação do tubo. O processo foi aplicado em 167 imagens provenientes de três diferentes sistemas radiográficos obtendo um resultado de 90,4% de acerto na detecção do tubo. Foi realizada uma comparação com outra abordagem para a detecção do tubo em imagens radiográficas do tipo PDVD e a metodologia proposta apresentou melhora em relação ao trabalho anterior. Conclui-se, portanto que o método proposto pode ser usado como uma etapa que precede a detecção automática do cordão de solda.

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Author Biographies

Marlon De Oliveira Vaz, Instituto Federal do Paraná - IFPR / Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR

Possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUCPR (1998) e mestrado em Engenharia Mecânica pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUCPR (2003). Atualmente é professor professor do Instituto Federal do Paraná - IFPR e esta cursando doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial no programa CPGEI-UTFPR. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Computação Gráfica e Processamento de Imagens, atuando principalmente nos seguintes temas: computação gráfica, processamento de imagem e robótica educacional.

Tania Mezzadri Centeno, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR

Tania Mezzadri Centeno graduou-se pela UFPR (1985), obteve o mestrado no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial (CPGEI) em 1994 e o doutorado em Informática na Université Paul Sabatier de Toulouse em 1998. É Professora Associada na Universidade Tecnológica Federal do Paraná, onde atua como professora na Engenharia da Computação e como pesquisadora em 2 programas de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial (CPGEI) (Acadêmico) e no Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA) (Profissional. Tem interação com pesquisadores de outros países como Canadá e França atuando como pequisadora no grupo GRIMAAG Université des Antilles et de las Guyannes tendo já ministrado cursos nesta universidade. É lider do grupo de pesquisas em imagens e visão computacional (GIVIC)e atua na área da Ciência da Computação, com ênfase em Visão computacional. Os temas de interesse são reconhecimento de padrões, reconstrução 3D, segmentação de imagens, inspeção visual automatizada.

Myrian Regattieri Delgado, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Goiás (1990), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1993) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2002). Atualmente é professor de ensino superior - associado da Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Tem experiência na área de Computação, com ênfase em Inteligência Computacional: Sistemas Fuzzy, Inteligência Coletiva (Colônia de Formigas e Nuvem de Partículas), Algoritmos Evolutivos - em especial Sistemas Imunológicos Artificiais e Evolução Diferencial) com aplicações nas áreas de Redes de Computadores, Otimização e Logísitica, e Bioinformática.

Published

2016-05-29

How to Cite

Vaz, M. D. O., Centeno, T. M., & Delgado, M. R. (2016). Detecção de Tubos em Imagens Radiográficas Digitais. Revista De Informática Teórica E Aplicada, 23(1), 123–139. https://doi.org/10.22456/2175-2745.56162

Issue

Section

Regular Papers