Advanced thermal imaging processing and deep learning integration for enhanced defect detection in carbon fiber-reinforced polymer laminates (2025)
- Authors:
- Autor USP: TARPANI, JOSÉ RICARDO - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.3390/ma18071448
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; TERMOGRAFIA; POLÍMEROS (MATERIAIS); ENSAIOS NÃO DESTRUTIVOS; MATERIAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Basel, Switzerland
- Date published: 2025
- Source:
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ROSA, Renan Garcia et al. Advanced thermal imaging processing and deep learning integration for enhanced defect detection in carbon fiber-reinforced polymer laminates. Materials, v. 18, n. 7, p. 1-18, 2025Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.3390/ma18071448. Acesso em: 21 fev. 2026. -
APA
Rosa, R. G., Barella, B. P., Vargas, I. G., Tarpani, J. R., Herrmann, H. -G., & Fernandes, H. (2025). Advanced thermal imaging processing and deep learning integration for enhanced defect detection in carbon fiber-reinforced polymer laminates. Materials, 18( 7), 1-18. doi:10.3390/ma18071448 -
NLM
Rosa RG, Barella BP, Vargas IG, Tarpani JR, Herrmann H-G, Fernandes H. Advanced thermal imaging processing and deep learning integration for enhanced defect detection in carbon fiber-reinforced polymer laminates [Internet]. Materials. 2025 ; 18( 7): 1-18.[citado 2026 fev. 21 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/ma18071448 -
Vancouver
Rosa RG, Barella BP, Vargas IG, Tarpani JR, Herrmann H-G, Fernandes H. Advanced thermal imaging processing and deep learning integration for enhanced defect detection in carbon fiber-reinforced polymer laminates [Internet]. Materials. 2025 ; 18( 7): 1-18.[citado 2026 fev. 21 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/ma18071448 - Avaliação da estabilidade de trincas em componentes estruturais por meio de parâmetro elasto-plástico integral-J e comparação com resultados obtidos via mecânica da fratura elástica-linear
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Informações sobre o DOI: 10.3390/ma18071448 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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