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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26186| Título: | Identificação dos níveis de deterioração em barras de aço submetidas a processo de aceleração de corrosão em corpos de prova de concreto |
| Título(s) alternativo(s): | Identification of deterioration levels in steel bars submitted to accelerated corrosion process in concrete specimens |
| Autor(es): | Santos, Alessandra Iolanda Pacheco dos |
| Orientador(es): | Martins, Jefferson Gustavo |
| Palavras-chave: | Automação Aço - Corrosão Vida útil (Engenharia) Automation Steel - Corrosion Service life (Engineering) |
| Data do documento: | 15-Mai-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Toledo |
| Citação: | SANTOS, Alessandra Iolanda Pacheco dos. Identificação dos níveis de deterioração em barras de aço submetidas a processo de aceleração de corrosão em corpos de prova de concreto. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2021. |
| Resumo: | Este trabalho investigou a aplicação de técnicas de aprendizado de máquinas aplicadas ao problema de corrosão de barras de aço. A degradação de construções ocorre em todo o globo terrestre e afeta a segurança de milhares de pessoas. Tais degradações são ainda mais comprometedoras quando atingem as estruturas de sustentação e impõem grandes gastos para a reparação destas estruturas. O objetivo deste trabalho teve o foco de diagnosticar o nível de deterioração destas estruturas por meio de visão computacional. Foram utilizados os extratores de características GLCM, LBP, e ORB com os classificadores KNN e SVM para avaliar e alcançar as melhores taxas de classificação. Os padrões obtidos por meio dos resultados científicos foram utilizados para a identificação dos diferentes níveis de corrosão. |
| Abstract: | This work investigated the application of machine learning techniques applied to the problem of corrosion in concrete. The degradation of these buildings occurs all over the world and affects the safety of thousands of people, just as there are larger expenses involved to repair these structures. The objective was to diagnose the deterioration level through computer vision. Several techniques and tools, among those selected, were be used to assess and achieve the best classification rates. The standards obtained through scientific results served to identify the different levels of corrosion. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26186 |
| Aparece nas coleções: | TD - Engenharia Eletrônica |
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