Orientadores: Ana Maria Martinez Nazar, Jean-Jacques Ammann

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica

Resumo: O processamento digital de imagens se apresenta como uma ferramenta bastante promissora e versátil na área de caracterização de materiais, devido a sua versatilidade quando comparada as técnicas convencionais. Neste trabalho, apresenta-se uma metodologia eficiente, automática ou...

Resumo: O processamento digital de imagens se apresenta como uma ferramenta bastante promissora e versátil na área de caracterização de materiais, devido a sua versatilidade quando comparada as técnicas convencionais. Neste trabalho, apresenta-se uma metodologia eficiente, automática ou semi-automática para a caracterização de materiais, baseado nas técnicas de processamento e análise de Imagens. Independentemente do tipo de material a ser caracterizado a metodologia desenvolvida abrange cinco etapas fundamentais: aquisição ou digitalização de imagens, préprocessamento, segmentação, extração de dados e representação. Com a execução sequencial dessas etapas é possível melhorar imagens, identificar características individuais e extrair informações quantitativas de interesse. As implementações da metodologia foram realizadas utilizando como plataforma de trabalho o sistema de processamento de imagens Khoros, em ambiente UNIX. Este programa oferece a maioria das ferramentas morfológicas e uma linguagem flexível de programação visual. No desenvolvimento dos algoritmos computacionais foram utilizadas dois tipos de imagens. Inicialmente, imagens sintéticas cujo objetivo foi de auxiliar no desenvolvimento, como também, testar e verificar de forma apropriada os algoritmos computacionais implementados. Elas também foram úteis para avaliar a precisão dos cálculos de diversos parâmetros. Posteriormente, com o intuito de ilustrar e mostrar o desempenho dos algoritmos implementados, eles foram aplicados em imagens reais (fotomicrografias) de algumas amostras de diversos materiais, tais como: cerâmicas avançadas (pós e compactos sinterizados), compósitos e ligas metálicas. As micrografias correspondentes são provenientes de microscopia óptica ou eletrônica de varredura. o método desenvolvido permite lidar com uma série de problemas relacionados com as imagens de interesse, como por exemplo, heterogeneidade do background, contraste insuficiente, partículas parcialmente unidas, etc. É possível também, lidar com objetos que apresentem uma ampla faixa de distribuição de tamanho e forma. A metodologia desenvolvida se mostrou versátil, eficiente e precisa na determinação de parâmetros globais (número de objetos, fração em área, fração volumétrica, etc.) e específicos (área, diâmetro, excentricidade, fator de forma, etc.), com um adequado tratamento estatístico dos dados obtidos

Abstract: Digital image processing appears to be a very promising tool in the field of material characterization due to its versatility, specially when compared to the conventional techniques. In this work, a highly efficient and automatic or semi-automatic methodology for material characterization,...

Abstract: Digital image processing appears to be a very promising tool in the field of material characterization due to its versatility, specially when compared to the conventional techniques. In this work, a highly efficient and automatic or semi-automatic methodology for material characterization, using digital image processing and analysis, is presented.
Independent1y of the type of material to be characterized, the principIe of the processing includes five general steps: image acquisition, pre-processing, segmentation, data extraction and representation. The sequential execution of these steps allows to improve the image, to identify individual characteristics and to extract the information of interest. For the implementation of this methodology, the Khoros image processing software, running under UNIX, has been used. This software offers most of the morphological tools and a flexible, visual programming language. Two different types of images have been used in the development of the algorithms. Synthetic images have been created to help in the implementation and test of the segmentation and data extraction algorithms. Real images from optical and electronic microscopy, have been used to illustrate the performance of the implemented techniques. In this way, various materiaIs have been characterize by these techniques like: advanced ceramics (powder and sintered compacts), composites and metallic alloys. The methods developed here can deal with several limiting problems such as background heterogeneity, touching or partially overlapping particles and a wide range of particle size and shape. The implemented methods allow the determination of global parameters (number of
objects, area and volume fraction, ASTM grain size number, etc) and specific parameters (area, equivalent diameter, eccentricity, form factor, etc) in an accurate and statistical way