Processamento e análise de imagens de metalografia do aço inoxidável duplex UNS S32304.

Nome: Carlos Alberto Rosa Neto
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 17/06/2020
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Marcos Tadeu DAzeredo Orlando Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Carlos Augusto Cardoso Passos Examinador Externo
Cherlio Scandian Examinador Externo
Estefano Aparecido Vieira Examinador Externo
Marcos Tadeu DAzeredo Orlando Orientador

Resumo: A evolução dos sistemas eletrônicos de aquisição, registro, processamento e visualização de imagem e a integração em sistemas informáticos, tem aumentando de forma extraordinária a sua aplicação em associação com técnicas experimentais que utilizam a imagem como fonte primária de informação experimental e/ou como forma principal de sua apresentação. Esta integração permite a exploração mais eficaz da informação disponível, extraindo resultados qualitativos e quantitativos de imagens adquiridas de microscopia óptica e eletrônica de varredura. Para isso desenvolveu-se o Processamento e Análise Digital de Imagens (PADI) que vem sendo utilizado cada vez mais para agilizar processos, aumentar a precisão, segurança e confiabilidade de dados extraídos de imagens nas mais diversas áreas de pesquisa.
No presente trabalho todas as etapas do PADI estão explicadas e aplicadas na análise metalográfica e estereologia quantitativa de nitretos e microestrutura de um aço inoxidável duplex UNS S32304, que passou por nove condições de tratamento termomecânico a 700 ºC variando tempo e taxas de deformação. As imagens metalográficas foram obtidas por microscopia óptica e eletrônica de varredura e todo processamento e dados extraídos das micrografias se deu através do software livre
FIJI (ImageJ). Os resultados obtidos utilizando o PADI e o software livre foram comparados com análises realizadas por contagem manual da norma ASTM, a técnica de Difração de Elétrons Retroespalhados (EBSD) e a Difração de Raios X (DRX).
Como conclusão verificou-se que o processamento automático de imagens utilizando o FIJI é um processo otimizado e com confiabilidade científica, e as técnicas de segmentação de Bernsen e Sauvola ideais para quantificação de fase e nitretos, respectivamente.

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