Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: ALVES, Lidja Nayara Tavares. lattes
Orientador(a): COSTA, Edson Guedes da. lattes, FERREIRA, Tarso Vilela. lattes
Banca de defesa: ASSIS, Francisco Marcos de. lattes, GERMANO, André Dantas lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Hidrofobicidade
Isoladores
Processamento digital de imagens
Revestimento polimérico
Função de densidade de probabilidade
Rede Neural Artificial
Hydrophobicity
Insulators
Digital processing of images
Polymeric coating
Density function of probability
Artificial neural network
Área do conhecimento CNPq:
Engenharia Elétrica
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/26770
Resumo: O guia STRI (Swedish Transmission Research Institute) de hidrofobicidade classifica as superfícies de isoladores de acordo com o ângulo de contato e/ou a quantidade de superfície molhada com água de forma subjetiva (método de pulverização). Neste trabalho é proposta uma ferramenta para o monitoramento e classificação automática da hidrofobicidade dos isoladores poliméricos. Algoritmos computacionais foram desenvolvidos para segmentação e classificação de imagens hidrofóbicas utilizando Processamento Digital de Imagem (PDI), Função de Densidade de Probabilidade (FDP) e Rede Neural Artificial (RNA). A hidrofobicidade foi determinada utilizando parâmetros das imagens hidrofóbicas obtidas por meio do método de pulverização. Os parâmetros de classificação utilizados foram: quantidade de regiões molhadas; área individual máxima; área total das regiões molhadas; distância média e máxima entre as regiões molhadas; maior fator de forma; e excentricidade mínima e máxima. A partir dos resultados obtidos foi observada uma relação matemática entre alguns parâmetros e a hidrofobicidade, sendo possível definir a hidrofobicidade com um conjunto mínimo de parâmetros. A análise e classificação da hidrofobicidade foi realizada por meio da FDP e RNA. O desempenho foi avaliado em um conjunto de dados com mais de 450 imagens e obteve-se uma taxa de acerto de aproximadamente 87% com a RNA e de 80% por meio da análise de limiar proveniente da FDP.
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Algoritmos computacionais foram desenvolvidos para segmentação e classificação de imagens hidrofóbicas utilizando Processamento Digital de Imagem (PDI), Função de Densidade de Probabilidade (FDP) e Rede Neural Artificial (RNA). A hidrofobicidade foi determinada utilizando parâmetros das imagens hidrofóbicas obtidas por meio do método de pulverização. Os parâmetros de classificação utilizados foram: quantidade de regiões molhadas; área individual máxima; área total das regiões molhadas; distância média e máxima entre as regiões molhadas; maior fator de forma; e excentricidade mínima e máxima. A partir dos resultados obtidos foi observada uma relação matemática entre alguns parâmetros e a hidrofobicidade, sendo possível definir a hidrofobicidade com um conjunto mínimo de parâmetros. A análise e classificação da hidrofobicidade foi realizada por meio da FDP e RNA. O desempenho foi avaliado em um conjunto de dados com mais de 450 imagens e obteve-se uma taxa de acerto de aproximadamente 87% com a RNA e de 80% por meio da análise de limiar proveniente da FDP.The Swedish Transmission Research Institute (STRI) guide classifies the surfaces of insulators according to the contact angle and / or amount of wetted surface with water subjectively (spray method). In this work a tool is proposed for the automatic monitoring and classification of the hydrophobicity of polymeric insulators. Computational algorithms for segmentation and classification of hydrophobic images using Digital Image Processing (DIP), Probabilistic Density Function (PDF) and Artificial Neural Network (ANN) were developed. Hydrophobicity was determined using parameters of the hydrophobic images obtained by means of the spray method. The classification parameters used were: quantity of wet regions; maximum individual area; total area of wet regions; average and maximum distance between wet regions; greater form factor; and minimum and maximum eccentricity. From the obtained results a mathematical relationship between some parameters and the hydrophobicity was observed, being possible to define the hydrophobicity with a minimum set of parameters. The analysis and classification of hydrophobicity was performed using PDF and ANN. The performance was evaluated in a dataset with more than 450 images and obtained an accuracy rate of approximately 87% with ANN and of 80% by means of threshold analysis from the PDF.Submitted by nelia pereira (neliabiu52@gmail.com) on 2022-08-30T13:12:43Z No. of bitstreams: 1 LIDJA NAYARA TAVARES ALVES - DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2018.pdf: 2705336 bytes, checksum: f3f6ff6547c0c47d51c28b6434b1123f (MD5)Made available in DSpace on 2022-08-30T13:12:43Z (GMT). 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Classificação da hidrofobicidade em isoladores elétricos empregando o guia STRI e processamento digital de imagem. 2018. 90 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica E informática, Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2018.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGTEXTLIDJA NAYARA TAVARES ALVES - DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2018.pdf.txtLIDJA NAYARA TAVARES ALVES - DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2018.pdf.txttext/plain142865https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/26770/3/LIDJA+NAYARA+TAVARES+ALVES+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+%28PPGEE%29+2018.pdf.txtd945b7cfaa407442ab9d15dbf97fea26MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/26770/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALLIDJA NAYARA TAVARES ALVES - DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2018.pdfLIDJA NAYARA TAVARES ALVES - DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2018.pdfapplication/pdf2705336https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/26770/1/LIDJA+NAYARA+TAVARES+ALVES+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+%28PPGEE%29+2018.pdff3f6ff6547c0c47d51c28b6434b1123fMD51riufcg/267702025-07-24 08:46:49.741oai:dspace.sti.ufcg.edu.br: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512025-07-24T11:46:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
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