Qualificação de mestrado do discente Luciano de Oliveira, dia 18/06/25 as 09:00.

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Título: Uso de Redes Neurais Convolucionais para Classificação da Segregação Central em Placas de Aço com Aumento de Dados por Difusão

Resumo: A classificação do nível de segregação em placas de lingotamento contínuo é essencial para assegurar a qualidade e as propriedades mecânicas do aço produzido. A macrossegregação, caracterizada pela composição química não homogênea, é um dos principais desafios nesse contexto, frequentemente resultando em defeitos concentrados na linha central das placas. Este trabalho propõe uma abordagem automatizada baseada em Convolutional Neural Networks (CNNs) com transferência de aprendizado para classificar níveis de segregação, conforme critérios previamente estabelecidos. As amostras de aço passam por um processo de preparação com ataque químico que revela características macrográficas da estrutura do material, e as imagens geradas após essa preparação são analisadas por meio das CNN. Para mitigar o desafio da limitação de dados, este estudo incorpora técnicas de geração de imagens sintéticas utilizando modelos de difusão que permite o aumento do conjunto de dados com variações realistas das amostras. A metodologia desenvolvida busca aumentar a precisão e a eficiência na detecção da segregação, contribuindo para melhorias no processo de lingotamento contínuo da aciaria e para possíveis automações nos laboratórios junto à indústria 4.0.

Banca: Prof. Dr. Pedro Henrique Lopes da Silva; Dr. Andre Luiz Carvalho Ottoni.

Data: 18/06/2025 as 09:00am

Link: meet.google.com/ofr-vmji-dwi