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Diagnóstico do estado de desgaste de ferramentas para o monitoramento de condições de usinagem de alto desempenho

Borelli, João Eduardo

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos 2000-10-30

Acesso online

  • Título:
    Diagnóstico do estado de desgaste de ferramentas para o monitoramento de condições de usinagem de alto desempenho
  • Autor: Borelli, João Eduardo
  • Orientador: Gonzaga, Adilson
  • Assuntos: Desgaste; Diagnóstico; Ferramentas; Imagens De Infravermelho; Lógica Fuzzy; Computer Aided Diagnosis; Fuzzy Logic; Infrared Image; Tool Wear
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Durante o processo de usinagem, o conhecimento da temperatura é um dos fatores mais importante na análise do estado da ferramenta. Permite o controle dos fatores mais importantes que influenciam, no uso, na vida e no desgaste da ferramenta. A temperatura na região de contato entre a peça e a ferramenta é resultante do processo de remoção de material durante a operação de corte e é difícil de se obter uma vez que, ou a peça, ou a ferramenta estão em movimento. Uma maneira de se medir a temperatura nessa situação é detectando a radiação de infravermelho. Este trabalho tem objetivo de apresentar uma nova metodologia de diagnóstico e monitoramento de operações de usinagem com o uso de imagens de infravermelho. A imagem de infravermelho fornece um mapa em tons de cinza da temperatura dos elementos participantes do processo: ferramenta, peça e cavaco. Cada tom de cinza na imagem corresponde a uma temperatura para cada material. A correspondência entre tons de cinza e a temperatura é dada pela prévia calibração da câmera de infravermelho para os materiais participantes do processo. O sistema desenvolvido neste trabalho usa uma câmera de infravermelho, uma frame grabber e um software composto por 3 módulos: o primeiro módulo faz a aquisição da imagem de infravermelho e o processamento; o segundo módulo faz a extração e o cálculo do vetor de características das imagens. Finalmente o terceiro módulo usa um algoritmo fuzzy e fornece como saída o diagnóstico do estado da ferramenta.
  • DOI: 10.11606/D.18.2017.tde-14112017-104229
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos
  • Data de criação/publicação: 2000-10-30
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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