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dc.contributor.advisorYared, Glauco Ferreira Gazelpt_BR
dc.contributor.advisorTiago, Marcelo Moreirapt_BR
dc.contributor.authorLima, Guilherme Henrique de Souza-
dc.date.accessioned2021-01-27T15:54:32Z-
dc.date.available2021-01-27T15:54:32Z-
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.citationLIMA, Guilherme Henrique de Souza. Desenvolvimento de um sistema de leitura e análise estrutural utilizando técnicas espectrais. 2020. 94 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2878-
dc.description.abstractOs problemas envolvendo a realização de diagnósticos se perpetuam por diversas áreas, desde medicina até a construção civil. Particularmente, a necessidade e interesse no desenvolvimento de equipamentos que consigam realizar a detecção de defeitos estruturais de forma automática tem aumentado consideravelmente. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um equipamento de detecção de danos estruturais em objetos metálicos, com dimensões 2000x150x200 mm, a partir de uma análise geométrica espacial. Para a análise estrutural foi desenvolvido um manipulador mecânico microcontrolado capaz de realizar movimento em duas dimensões com resolução de 4mm e possuindo um sensor de distância óptico acoplado com resolução menor do que 1mm. Por fim os dados foram extraídos e a partir de suas características espectrais, os objetos são classificados como danificados ou saudáveis utilizando três diferentes classificadores, Support Vector Machine, Artifical Neural Network e Gaussian Mixture Model. O sistema alcançou uma taxa de acerto média de 99,2%.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectDetectores - falhas estruturais - metaispt_BR
dc.subjectDetectores ópticospt_BR
dc.subjectManipuladores - mecanismopt_BR
dc.subjectMicrocontroladorespt_BR
dc.titleDesenvolvimento de um sistema de leitura e análise estrutural utilizando técnicas espectrais.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeHiguti, Ricardo Tokiopt_BR
dc.contributor.refereeVasconcelos, Renato Latalizapt_BR
dc.contributor.refereeBarbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resendept_BR
dc.contributor.refereeBastos, Renan Fernandespt_BR
dc.contributor.refereeTiago, Marcelo Moreirapt_BR
dc.contributor.refereeYared, Glauco Ferreira Gazelpt_BR
dc.description.abstractenThe problems related to diagnosis are perpetuated in various areas, from medicine to civil construction. Particularly, the need and interst in developing an equipment that can automatically and mechanically detect structural problems has increased considerably. This work presents the stages of development of a structural damage detection equipment for metallic objects, with dimensions 2000x150x200 mm, from a spatial geometric analysis. For the structural analysis, a microcontrolled mechanical manipulator was developed, capable of moving in two dimensions with a resolution of up to 4 mm and having an optical distance sensor coupled with a resolution of less than 1 mm. Finally, the data were extracted and from their spectral characteristics, the objects are classified as damaged or healthy using three different classifiers, Support Vector Machine, Artifical Neural Network and Gaussian Mixture Model. The system reached an average accuracy rate of 99,2 %.pt_BR
dc.contributor.authorID16.1.8107pt_BR
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