Utilização de imagens para a determinação automatizada da qualidade de colagem em painéis compensados (2021)
- Authors:
- Autor USP: ALMEIDA, CAIO CESAR FAEDO DE - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCF
- DOI: 10.11606/T.11.2021.tde-13122021-103621
- Subjects: ADESIVOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; COLAGEM; COMPENSADO; EUCALIPTO; MADEIRA; PAINÉIS; PINHEIRO; VISÃO COMPUTACIONAL
- Language: Português
- Abstract: A indústria de painéis compensados apresenta uma grande flexibilidade no ajuste de seus processos produtivos e esta vantagem permite absorver matérias-primas de espécies florestais não-convencionais disponíveis no mercado, mesmo aquelas que não foram originalmente desenvolvidas para seu segmento. Contudo, é necessário verificar se os novos produtos disponibilizados ao consumidor atendem aos requisitos técnicos regulamentados. Dentre as formas de avaliação de compensados destacam-se os ensaios mecânicos da resistência, rigidez e qualidade de colagem. Entretanto, para a qualidade de colagem é solicitada a mensuração visual do percentual de falha na madeira. Esta etapa é subjetiva, morosa, de difícil treinamento e normalmente negligenciada pelas indústrias. Contudo, nas últimas duas décadas o intenso desenvolvimento da ciência de visão computacional permitiu a automatização de inúmeras análises visuais, oferecendo resultados com acurácia e velocidade superior à classificação humana. Na indústria florestal estes sistemas já são utilizados para a classificação qualitativa de tábuas e lâminas, entretanto, ainda não existem sistemas desenvolvidos para a avaliação visual da qualidade de colagem de painéis compensados. O presente trabalho teve por objetivo desenvolver uma metodologia automatizada para a avaliação visual da qualidade de colagem de painéis compensados com acurácia igual ou superior à classificação humana. Para o desenvolvimento do sistema de visão computacional dedeterminação da qualidade de colagem foram produzidos 32 painéis de cinco lâminas de 2 mm de espessura com duas espécies não-convencionais, o Pinus kesiya (30 anos) e o Eucalyptus grandis X Eucalyptus urophylla (9 anos). O experimento 1 utilizou o adesivo fenol-formaldeído (FF), enquanto o experimento 2 utilizou ureia-formaldeído (UF). Nos experimentos foram utilizadas as gramaturas de 200 e 175 g/m2 e o ciclo de prensagem de 10 minutos para P. kesiya e 11 minutos para E. grandis x E. urophylla. A temperatura de prensagem foi de 150°C para FF, e 130°C para UF. Nos experimentos foram avaliadas a massa específica dos painéis (ME) (ABNT NBR 9.485, 2011), a resistência e rigidez à flexão estática (ABNT NBR 9.533, 2012) em módulo de ruptura (MOR) e o módulo de elasticidade (MOE). A qualidade de colagem foi verificada pelo cisalhamento na linha de cola (ABNT NBR 12.466-1, 2012), pela tensão máxima (Tmax) e percentual de falha na madeira (WF%). A análise dos dados foi realizada pelo teste T de Student (5%) e os resultados foram comparados aos requisitos das normas citadas e do Catálogo Técnico n° 1 da ABIMCI (2002). O experimento 3 desenvolveu um sistema de visão computacional com uso de redes neurais convolucionais (CNN) em que foi utilizado um banco de imagens das amostras de WF% dos experimentos anteriores (n = 4.800). Foram avaliados cinco modelos (Pinus, Eucalyptus, FF, UF e Generalista), para o reconhecimento de cinco classes de qualidade (C1, C2, C3, C4 e C5), adaptadoda norma NBR 12.466-1 (ABNT, 2012). Todos os cinco modelos utilizaram 75% das imagens para treinamento e 25% para validação. Como resultados do primeiro experimento, os painéis fenólicos produzidos com lâminas de E. grandis X E. urophylla apresentaram maiores valores para ME e MOE, enquanto para MOR houve equivalência entre os tratamentos avaliados. Para Tmax e WF%, os painéis produzidos com P. kesiya foram superiores nas três condições avaliadas (seco, água fria e ciclo BDB) e apenas o tratamento que utilizou E. grandis X E. urophylla e a gramatura de 200 g/m2 não atingiu os requisitos da norma NBR 12.466 (2012). Para o segundo experimento, foi verificado que em todas as propriedades avaliadas (ME, MOR, MOE, Tmax e WF%) os tratamentos da espécie E. grandis X E. urophylla foram superiores aos tratamentos da espécie P. kesiya. No terceiro experimento os modelos apresentaram acurácia de classificação superior à classificação humana, Pinus (92,46%), Eucalyptus (91,84%), FF (94,96%), UF (60,90%) e generalista (94,36%). Os modelos apresentaram maior acurácia para as classes extremas (C1 e C5) e apenas o modelo UF não foi capaz de classificar imagens da classe C1. Como conclusões, no experimento 1 recomenda-se o uso da gramatura de 175 g/m2 para as duas espécies na produção de compensados fenólicos. Para o experimento 2, todos os tratamentos atenderam aos requisitos normativos para compensados de uso interno. No experimento 3, foi verificado que a utilização de CNNs para aclassificação visual da qualidade de colagem de compensados é eficiente e bastante promissora. No entanto, é necessário expandir o banco de imagens para equilibrar o número amostral entre as classes e possibilitar a classificação entre 10 classes como solicita a NBR 12.466 (ABNT, 2012)
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2021
- Data da defesa: 30.09.2021
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
ALMEIDA, Caio Cesar Faedo de. Utilização de imagens para a determinação automatizada da qualidade de colagem em painéis compensados. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-13122021-103621/. Acesso em: 29 mar. 2026. -
APA
Almeida, C. C. F. de. (2021). Utilização de imagens para a determinação automatizada da qualidade de colagem em painéis compensados (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-13122021-103621/ -
NLM
Almeida CCF de. Utilização de imagens para a determinação automatizada da qualidade de colagem em painéis compensados [Internet]. 2021 ;[citado 2026 mar. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-13122021-103621/ -
Vancouver
Almeida CCF de. Utilização de imagens para a determinação automatizada da qualidade de colagem em painéis compensados [Internet]. 2021 ;[citado 2026 mar. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-13122021-103621/
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
