Divulgação - Defesa Nº 222
Aluno: Gerivan Clecio dos Santos Júnior
Título: “Segmentação de Fissuras em Cerâmicas com Aprendizagem Profunda para Inspeção de Fachadas”.
Orientador: Prof. Bruno José Torres Fernandes
Data-hora: 27/Novembro/2020 (9:00h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – Formato Remoto (http://meet.google.com/cvt-trxp-dnu)
Resumo:
“Fissuras são patologias cujo aparecimento em cerâmicas de revestimento pode causar diversos riscos, a medida que o sistema de revestimento perde sua função de estanque e impermeabilidade. O desprendimento de uma placa cerâmica, além de expor a estrutura predial, pode acidentar pessoas que trafeguem em torno da edificação. A inspeção manual utilizada na inspeção de fachadas é o método mais comum para este problema, porém, depende de profissionais com experiência e conhecimento na área, além de demandar tempo para mapeamento de local a ser reparado e possuir custo elevado, pois, tais inspeções necessitam de equipamentos especiais visto que a maioria ocorre em locais elevados e expõe o profissional a riscos. Considerando isto, destaca-se a necessidade de uma inspeção óptica automatizada, com a finalidade de encontrar fissuras nas placas cerâmicas. Este projeto tem como foco a segmentação de fissuras em imagens de cerâmicas, utilizando a aprendizagem profunda para segmentar esses defeitos com poucas imagens. É Proposto uma arquitetura para segmentação de fissuras em fachadas com Deep Learning que inclui uma etapa de pré-processamento e uma rede neural profunda. Também foi proposto o Ceramic Crack Database, um conjunto de imagens para avaliar a segmentação de defeitos em revestimentos cerâmicos. Os resultados mostram que o método proposto alcança desempenho promissor. Há dificuldades para um modelo de rede aprender padrão de argamassa e diferenciá-lo da fissura, no entanto, o modelo pode identificar adequadamente a fissura, mesmo quando está perto ou dentro da argamassa.”
O Programa
