Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
ROCHA, Rafael de Lima
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| Orientador(a): |
SILVA, Cleison Daniel
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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| Departamento: |
Núcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia - NDAE/Tucuruí
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12790
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Resumo: |
O vagão ferroviário é um dos patrimônios mais importantes em uma empresa mineradora, onde toneladas de minério são transportados por este diariamente, além disso, o vagão ferroviário pode ser utilizado para o transporte de pessoas. Por isso, a inspeção de defeitos em componentes estruturais do vagão ferroviário é uma atividade de suma importância, possibilitando evitar problemas na logística da ferrovia, assim como prevenir acidentes. A tarefa de inspeção é realizada visualmente por um técnico operacional que está exposto a acidentes no local em que a inspeção é realizada, além da possibilidade de erro humano devido ao estresse, fadiga e outros. O pad é componente ferroviário analisado neste trabalho, onde este é responsável pela suspensão primária, papel que é importante na dinâmica dos vagões. Assim, o intuito deste trabalho é utilizar técnicas de aprendizado profundo, especificamente redes neurais convolucionais (CNN) para a realização da inspeção do componente. A CNN classifica a imagem do componente estrutural analisado em relação aos possíveis estados em que ele se encontra na ferrovia, pad ausente, pad não danificado e pad danificado. Além disso, pretende-se investigar a contribuição da imagem do componente no domínio da frequência obtida através da magnitude e fase da transformada discreta de Fourier (DFT) da imagem original (domínio espacial) no processo de classificação da CNN. As técnicas de equalização de histograma e o aumento do número de imagens através do data augmentation também são examinadas, de modo a avaliar suas colaborações na melhoria no desempenho de classificação. Os resultados da inspeção do pad por CNN demonstram-se bastante inspiradores, em especial quando é utilizada a imagem espacial do componente em conjunto da imagem da magnitude da DFT da imagem de origem como entradas da CNN, que se demonstram superiores quando é utilizada somente a imagem original (espacial) do componente, atingindo uma acurácia de classificação de 95,65%. Em especial, o método que utiliza o aumento do número de imagens de treinamento pelo data augmentation e as imagens do domínio espacial e da frequência (magnitude) é o que alcança a maior acurácia, com 97,47%, que representa aproximadamente 385,5 imagens classificadas corretamente de um total de 395,2 imagens. |
