MÉTODO DE DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE DEFEITOS INTERNOS EM IMAGENS METALOGRÁFICAS DE METAIS BASEADO EM REDE NEURAL CONVOLUCIONAL DE DETECÇÃO RÁPIDA

IPC Classification

Abstract

MÉTODO DE DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE DEFEITOS INTERNOS EMIMAGENS METALOGRÁFICAS DE METAIS BASEADO EM REDE NEURAL CONVOLUCIONAL DE DETECÇÃO RÁPIDA. A presente invenção refere-se a um método computacional para detecção e classificação de defeitos internos em imagens de metalografia de metais baseado em YOLO para processos de obtenção de formas metálicas. O objetivo é fornecer uma solução eficaz que otimize a detecção de defeitos, promovendo o controle de qualidade, impulsionando a eficiência operacional, além de implicar maior confiabilidade e padronização na produção de relatórios de erro. O método de classificação consiste na retirada de amostras de seção transversal, juntamente com a preparação metalográfica e captura de áreas de interesse utilizando microscópio óptico com sistema de obtenção de imagens por câmera. Esta abordagem inovadora promete revolucionar a inspeção de qualidade nesse campo, oferecendo rapidez, precisão e confiabilidade.