Detecção de descontinuidades no processo de soldagem por eletrodo revestido por meio de inteligência computacional.

Abstract

Propõe-se neste trabalho uma nova metodologia para a detecção de descontinuidades no cordão de solda aplicado em processos de soldagem por eletrodos revestidos (SMAW). Para a execução dos experimentos e otimização de parâmetros do processo, foi desenvolvida uma estação de soldagem robotizada. O sistema de detecção baseia-se em dois sensores – um microfone e um cristal piezoelétrico – que adquirem as emissões acústicas geradas durante a soldagem. Os vetores de características extraídos do conjunto de dados dos sensores são usados para construir os modelos dos classificadores. As abordagens baseadas nos classificadores de Rede Neural Artificial (RNA) e de Máquina de Vetor de Suporte (SVM) são capazes de identificar com alta acurácia as três classes propostas de cordões de solda: cordão de solda normal, e descontinuidades de cratera e de perfuração. Os resultados experimentais ilustram a acurácia do sistema, superior a 83% para cada classe. Uma nova estrutura de máquinas de suporte hierárquico (HSVM) é proposta para viabilizar o uso deste sistema em ambientes industriais. Esta abordagem apresentou 96,6% de acurácia global. Este sistema pode ser aplicado nas indústrias metal-mecânicas.