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Estatística
Título: RECONSTRUÇÃO DE IMAGENS DE ULTRASSOM PELO MÉTODO DE FOCALIZAÇÃO TOTAL: TÉCNICAS PARA MELHORIA DA RELAÇÃO SINAL RUÍDO
Autor: RAYANNE GONCALVES DE SOUZA
Colaborador(es): ALAN CONCI KUBRUSLY - Orientador
MIGUEL DE ANDRADE FREITAS - Coorientador
Catalogação: 10/DEZ/2020 Língua(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Notas: [pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
[en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio.
Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=50741&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=50741&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50741
Resumo:
Sinais ultrassônicos são amplamente utilizados na indústria para detecção de defeitos e caracterização de materiais. Neste âmbito, o método de focalização total (TFM) é comumente aplicado no pós-processamento dos dados ultrassônicos. Estes dados são adquiridos por transdutores multielementos do tipo phased array pela técnica de Captura de Matriz Completa (FMC). Embora a técnica FMC-TFM seja amplamente empregada, a energia da onda transmitida ao material é limitada pela utilização de um único elemento do transdutor, podendo fornecer uma baixa relação sinal-ruído (SNR) na imagem reconstruída. Para superar essa limitação e melhorar a qualidade das imagens TFM, propõese neste trabalho o uso da técnica Fontes Virtuais combinada com dois métodos diferentes de melhoria do SNR: Decomposição do Operador de Reversão Temporal (DORT) e Correlação Espacial de Sub-abertura (SASACI). Neste último, foram ainda propostas alterações para tornar a abordagem original mais robusta. Ambas as propostas de combinação foram aplicadas e avaliadas para melhorar as imagens de caracterização de múltiplos defeitos. Tais propostas foram avaliadas por meio de simulações e experimentos. As simulações consideraram um modelo de elementos finitos de um bloco de aço contendo quatro furos simulando defeitos volumétricos no material. Vários níveis de ruído foram adicionados aos sinais simulados para se avaliar o desempenho das combinações propostas em um ambiente com alto nível de ruído não-correlacionado. As combinações propostas nos dados de FMC simulados mostraram que o uso da técnica Fontes Virtuais combinada com a técnica DORT foi capaz de aumentar o SNR em 21.5 dB, enquanto a combinação de Fontes Virtuais com o SASACI foi capaz de aumentar o SNR em 76.2 dB. Este último resultado está 16.3 dB acima da soma dos ganhos individuais de cada técnica, enquanto o primeiro está 7.4 dB acima. Isso indica um efeito sinérgico no aumento da qualidade da imagem para ambas as combinações. Além disso, o uso das Fontes Virtuais mostrou-se capaz de melhorar a imagem reconstruída, onde inicialmente não é possível distinguir o ruído do sinal de interesse. A avaliação experimental foi realizada sobre o bloco de aço de quatro furos com as mesmas propriedades do bloco simulado. Ao contrário da simulação, os dados coletados não estão sujeitos à altos níveis de ruído não-correlacionado. Portanto, em ambas as combinações, o emprego da técnica Fontes Virtuais não resultaram em ganhos significativamente superiores aos ganhos individuais de cada técnica. Os métodos DORT e SASACI sem Fontes Virtuais aumentaram o SNR em 7.5 dB e 75.0 dB, respectivamente, enquanto que, com o seu uso, esse aumento foi de 9.2 dB e 74.1 dB. Os resultados do SASACI, quando comparados ao DORT, se mostraram evidentemente superiores tanto na simulação quanto na avaliação experimental. Ambos os métodos proporcionaram melhoria da qualidade de imagens TFM e, portanto, promissores para serem aplicados em ensaios não destrutivos.
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