Um sistema não intrusivo para classificação da severidade e estimativa da profundidade de danos causados por corrosão interna usando a técnica potential drop e mapeamento elétrico com aplicação de algoritmos de aprendizado de máquinas e redes neurais convolucionais - Pinto, George Leandro dos Santos (2020)
Este trabalho apresenta um método não intrusivo para obtenção de informações sobre danos causados por corrosão interna em placas de aço inoxidável AISI-304 e classificá-los de acordo com sua severidade. Pela aplicação da técnica Potential Drop é extraído o mapeamento do gradiente de potencial elétrico, que é examinado por estratégias de processamento de imagens como operações para realce de bordas e segmentação. Com o emprego da Modelagem em Elementos Finitos foram realizadas simulações para gerar exemplos de placas danificadas, utilizando quatro classes de defeitos com geometria alveolar. O estágio de processamento de imagens atua como extrator de atributos que ao serem apresentados a diferentes regressores e classificadores possibilitam ser conhecidas a estimativa da profundidade dos danos e a classificação da sua severidade respectivamente. Com o regressor Random Forest foi obtido o erro absoluto médio de 0,0575 mm na estimativa da profundidade dos defeitos. Adicionalmente, com a aplicação de uma Rede Neural Convolucional foi alcançada a acurácia de 94,84% na classificação da gravidade dos danos.