ANÁLISE DO DESGASTE EM AMOSTRAS DO ENSAIO HFRR UTILIZANDO PROCESSAMENTO DE IMAGENS
desgaste, lubricidade, processamento de imagens, Redes Neurais Artificiais.
Ensaios tribológicos são desenvolvidos como forma controlada de avaliar o mecanismo de desgaste atuante entre superfícies metálicas, bem como para observar a influência do tipo de lubrificante utilizado. A avaliação da lubricidade de um lubrificante é normatizada pelo ensaio HFRR (High Frequency Reciprocating Rig), que é dado pelo sistema tribológico esfera-disco em contato lubrificado, e que produz como resultado imagens das quais se extrai o diâmetro da escara de desgaste, do inglês WSD (Wear Scar Diameter). A partir de um conjunto de amostras de diferentes combustíveis aplicados como lubrificantes, foram obtidas imagens das superfícies desgastadas. Deste modo, propõe-se
neste trabalho explorar outras características das imagens além do WSD, permitindo assim uma melhor caracterização do desgaste e do tipo de lubrificante utilizado. Com as imagens adquiridas no ensaio HFRR, foram aplicadas técnicas
de processamento de imagens utilizando o software Matlab e a biblioteca OpenCV para a obtenção de parâmetros quantitativos. A partir dessas informações, foi construída uma Rede Neural Artificial capaz de classificar novas
imagens de acordo com o tipo de fluido aplicado na lubrificação, mostrando o potencial da inteligência artificial para identificar e classificar padrões de desgaste a partir da análise de suas imagens.