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UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE

TCE - Escola de Engenharia

TEM - Departamento de Engenharia Mecânica

PROJETO DE GRADUAÇÃO II

Título do Projeto:

SISTEMA DE INSPEÇÃO DE CORROSÃO

SUPERFICIAL DE PEÇAS DE AÇO POR

VISÃO COMPUTACIONAL

Autor:

LAIRA STEPHANIE BATISTA DE OLIVEIRA

Orientador:

FABIANA RODRIGUES LETA

Data: XX de julho de 2017

LAIRA STEPHANIE BATISTA DE OLIVEIRA

SISTEMA DE INSPEÇÃO DE CORROSÃO

SUPERFICIAL DE PEÇAS DE AÇO POR

VISÃO COMPUTACIONAL

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado

ao Curso de Engenharia Mecânica da Universidade

Federal Fluminense, como requisito parcial para

obtenção do grau de Engenheiro Mecânico.

Orientador:

Prof. FABIANA RODRIGUES LETA

Niterói

2017





AVALIAÇÃO FINAL DO TRABALHO

Título do Trabalho:

SISTEMA DE ISNPEÇÃO DE CORROSÃO SUPERFICIAL DE PEÇAS DE AÇO

POR VISÃO COMPUTACIONAL

Parecer do Professor Orientador da Disciplina:

- Grau Final recebido pelos Relatórios de Acompanhamento:

- Grau atribuído ao grupo nos Seminários de Progresso:

Parecer do Professor Orientador: (Comentar a relevância, contribuição e abrangência do trabalho. Se a participação dos alunos no grupo

não se processou de forma homogênea, durante o desenvolvimento do trabalho, compete ao Prof. Orientador

diferenciar o grau de cada aluno, de forma a refletir a sua atuação no desenvolvimento do projeto.)

Nome e assinatura do Prof. Orientador:

Prof.: Fabiana Rodrigues Leta Assinatura:

Parecer Conclusivo da Banca Examinadora do Trabalho:

Projeto Aprovado sem restrições

Projeto Aprovado com restrições

Prazo concedido para cumprimento das exigências: / /

Discriminação das exigências e/ou observações adicionais:





AVALIAÇÃO FINAL DO TRABALHO

(continuação)

Aluno: Laira Stephanie Batista de Oliveira Grau: 10,0 (Dez)

Composição da Banca Examinadora:

Prof.: Fabiana Rodrigues Leta Assinatura:

Prof.: Juan Manuel Pardal Assinatura:

Prof.: Márcia Motta Pimenta Velloso. Assinatura:

Data de Defesa do Trabalho:

Departamento de Engenharia Mecânica, / /

DEDICATÓRIA

Aos meus avós, Lea Monteiro Batista e Valdomiro Batista, ao meu irmão, Guilherme de

Oliveira, e ao meu pai, Wasingthon de Oliveira, pelo apoio incondicional. Ao meu

companheiro Luiz Felipe Borges por sempre estar ao meu lado. E em especial a minha mãe,

Nádia de Oliveira, por sempre exigir o melhor de mim e me ensinar a fazer o mesmo.

AGRADECIMENTOS

À minha orientadora Professora Dr. Fabiana Leta, pela orientação não somente na

elaboração desse projeto, mas também em toda minha formação acadêmica e profissional.

Ao Professor Dr. Juan Pardal por pelo tempo, assistência dedicado no uso da câmara de

névoa salina.

Ao amigo Dr. Flávio Feliciano Felix por ser sempre solicito e paciente em sanar todas as

minhas dúvidas.

Ao amigo Mestre Gustavo Lima pela parceria na elaboração desse projeto.

RESUMO

A corrosão é um fenômeno natural que provoca a deterioração de peças e equipamentos,

podendo acarretar a falha de maquinas e estruturas. Como forma de prever esse fenômeno,

técnicas de monitoramento são largamente utilizadas. A técnica mais usual de monitoramento

é a inspeção humana, que é um método impreciso e altamente sujeito a falha humana de

interpretação. O presente projeto propõe um sistema computacional de avaliação de

superfícies que estão sofrendo corrosão por meio da captura de imagens, de modo a promover

a médio prazo um meio alternativo a inspeção humana. Para tal fim serão capturadas e

analisadas imagens do aço carbono ASTM A569 expostas a névoa salina controlado em

laboratório que simule as condições de exposição à na atmosfera. Serão avaliadas

características de textura das imagens registradas a partir de métodos de visão computacional

com o objetivo de se estudar um padrão que servirá como banco de dados para futuras

previsões de avaliação da evolução da corrosão.

Palavras-Chave: Corrosão; inspeção; visão computacional.

ABSTRACT

Corrosion is a natural phenomenon that causes deterioration of components and

equipment, which can lead to failure of machines and structures. As a way of

predicting this phenomenon, inspection techniques are widely used. The most

common inspection technique is human inspection, which is an imprecise method

and highly error-prone due to an error of interpretation. The present project proposes

a computational system of evaluation of surfaces that are suffering from corrosion by

images capture, in order to promote in the medium term an alternative means to

human inspection. For this purpose, images of carbon steel ASTM A569 exposed to

laboratory controlled salt spray simulating the conditions of exposure to the

atmosphere will be captured and analyzed. It will be evaluated texture characteristics

of the images recorded from computational vision methods to the end of studying a

standard that will serve as a database for future predictions of corrosion evolution

evaluation.

Key-Words: Corrosion; inspection; computer vision.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 3.1- Processo de registro de imagens. Fonte: Feliciano (2015) 28 Figura 3.2- Comparação histograma de imagem em RGB com imagem em tons de cinza. 29 Figura 3.3- Comparação histograma de imagem em tons de cinza com imagem binaria. 29 Figura 3.4 - Comparação da imagem em tons de cinza com a imagem binarizada. 30 Figura 4.1 - Verificação do pH da solução salina da câmara 35 Figura 4.2 - Câmara de ensaio. I – Reservatório de pulverização. II – Área de exposição à névoa. III –

Reservatório de alimentação. IV – Válvulas de alimentação. 36 Figura 4.3 - Projeto da câmara de registro de imagens. AA) Corte lateral; BB) Vista tampa; CC) Corte, vista

leds; DD) Corte, vista base interna. Legenda: 1) Tampa; 2) Apoio para câmera; 3) Câmera; 4) Furo na tampa

para encaixe lente da câmera; 5) Anteparo antirreflexo; 6) Fita leds; 7) Apoio corpo de prova; 8) Corpo de

prova; 9) Base; 10) Marcas fiduciais; 11) Padrão de cor para calibração. Fonte: Feliciano et al. (2015). 39 Figura 4.4 - Câmara de registro de imagens 40 Figura 4.5 - Evolução do corpo de prova A. 41 Figura 4.6 - Ilustração da área útil das fotografias dos corpos de prova. 42 Figura 5.1 - Média e desvio padrão dos ensaios de aleatoriedade de tons ao longo do tempo. 45 Figura 5.2 - Gráfico de validação da evolução da aleatoriedade de tons. 46 Figura 5.3- Média e desvio padrão dos ensaios do coeficiente de Hurst ao longo do tempo. 47 Figura 5.4 - Gráfico de validação da evolução do coeficiente de Husrt. 47 Figura 5.5 - Média e desvio padrão dos ensaios do contraste da distância de coocorrência de 2px. 48 Figura 5.6 - Média e desvio padrão dos ensaios do contraste da distância de coocorrência de 5px. 49 Figura 5.7- Média e desvio padrão dos ensaios do contraste da distância de coocorrência de 10px. 49 Figura 5.8 - Comparativo das médias das distâncias. 50 Figura 5.9 - Gráfico de validação da evolução do contraste na distância de coocorrência de 2 pixels. 51 Figura 5.10 - Gráfico de validação da evolução do contraste na distância de coocorrência de 5 pixels. 51 Figura 5.11 - Gráfico de validação da evolução do contraste na distância de coocorrência de 10 pixels. 52 Figura 5.12 - Média e desvio padrão dos ensaios da correlação de pixels na distância de coocorrência de 2px.

53 Figura 5.13- Média e desvio padrão dos ensaios da correlação de pixels na distância de coocorrência de 5px.

53 Figura 5.14 - Média e desvio padrão dos ensaios do contraste da distância de coocorrência de 10px. 54 Figura 5.15 - Comparativo das médias das distâncias. 54 Figura 5.16 - Gráfico de validação da evolução da correlação de pixels na distância de coocorrência de 2

pixels. 55 Figura 5.17 - Gráfico de validação da evolução da correlação de pixels na distância de coocorrência de 5

pixels. 55 Figura 5.18 - Gráfico de validação da evolução da correlação de pixels na distância de coocorrência de 10

pixels. 56 Figura 5.19 - Média e desvio padrão dos ensaios da energia na distância de coocorrência de 2px. 57 Figura 5.20 - Média e desvio padrão dos ensaios da correlação de pixels na distância de coocorrência de 5px.

57 Figura 5.21 - Média e desvio padrão dos ensaios da correlação de pixels na distância de coocorrência de 10px.

58 Figura 5.22 - Comparativo das médias das distâncias. 58 Figura 5.23 - Gráfico de validação da evolução da energia na distância de coocorrência de 2 pixels. 59 Figura 5.24 - Gráfico de validação da evolução da energia na distância de coocorrência de 5 pixels. 59 Figura 5.25 - Gráfico de validação da evolução da energia na distância de coocorrência de 10 pixels. 60 Figura 5.26 - Média e desvio padrão dos ensaios da homogeneidade na distância de coocorrência de 2px. 61 Figura 5.27 - Média e desvio padrão dos ensaios da correlação de pixels na distância de coocorrência de 5px.

61 Figura 5.28 - Média e desvio padrão dos ensaios da correlação de pixels na distância de coocorrência de 10px.

62

Figura 5.29 - Comparativo das médias das distâncias. 62 Figura 5.30 - Gráfico de validação da evolução da homogeneidade na distância de coocorrência de 2 pixels. 63 Figura 5.31 - Gráfico de validação da evolução da homogeneidade na distância de coocorrência de 5 pixels. 63 Figura 5.32 - Gráfico de validação da evolução da homogeneidade na distância de coocorrência de 10 pixels.

64 Figura 8.1 - Evolução do corpo de prova A 70 Figura 8.2 - Evolução do corpo de prova B 71 Figura 8.3 - Evolução do corpo de prova C 72 Figura 8.4- Evolução do corpo de prova do ensaio de validação 73

LISTA DE TABELAS

Tabela 2.1: Corrosão do ferro acoplado a outros metais __________________________________________ 18 Tabela 2 - Pressão e temperatura da câmara de névoa salina ao longo do ensaio de validação. ___________ 38 Tabela 3– Valores de aleatoriedade de tons obtidos para o ensaio A. ________________________________ 74 Tabela 4 – Valores de aleatoriedade de tons obtidos para o ensaio B. _______________________________ 75 Tabela 5 – Valores de aleatoriedade de tons obtidos para o ensaio C. _______________________________ 75 Tabela 6 – Valores de coeficiente de Hurst obtidos para o ensaio A. _________________________________ 77 Tabela 7 – Valores de coeficiente de Hurst obtidos para o ensaio B. _________________________________ 77 Tabela 8 – Valores de coeficiente de Hurst obtidos para o ensaio C. _________________________________ 79 Tabela 9 – Valores de contraste em 2px de distância de coocorrência para o ensaio A. __________________ 79 Tabela 10 – Valores de contraste em 2px de distância de coocorrência para o ensaio B. _________________ 80 Tabela 11 – Valores de contraste em 2px de distância de coocorrência para o ensaio C. _________________ 80 Tabela 12 – Valores de contraste em 5px de distância de coocorrência para o ensaio A. _________________ 81 Tabela 13 – Valores de contraste em 5px de distância de coocorrência para o ensaio B. _________________ 81 Tabela 14 – Valores de contraste em 5px de distância de coocorrência para o ensaio C. _________________ 82 Tabela 15 – Valores de contraste em 10px de distância de coocorrência para o ensaio A. ________________ 82 Tabela 16 – Valores de contraste em 10px de distância de coocorrência para o ensaio B. ________________ 83 Tabela 17 – Valores de contraste em 10px de distância de coocorrência para o ensaio C. ________________ 83 Tabela 18 – Valores de correlação de pixel em 2px de distância de coocorrência para o ensaio A. _________ 84 Tabela 19 – Valores de correlação de pixel em 2px de distância de coocorrência para o ensaio B. _________ 84 Tabela 20 – Valores de correlação de pixel em 2px de distância de coocorrência para o ensaio C. _________ 85 Tabela 21 – Valores de correlação de pixel em 5px de distância de coocorrência para o ensaio A. _________ 85 Tabela 22 – Valores de correlação de pixel em 5px de distância de coocorrência para o ensaio B. _________ 86 Tabela 23 – Valores de correlação de pixel em 5px de distância de coocorrência para o ensaio C. _________ 87 Tabela 24 – Valores de correlação de pixel em 10px de distância de coocorrência para o ensaio A. ________ 87 Tabela 25 – Valores de correlação de pixel em 10px de distância de coocorrência para o ensaio B. ________ 88 Tabela 26 – Valores de correlação de pixel em 10px de distância de coocorrência para o ensaio C. ________ 88 Tabela 27 – Valores de energia em 2px de distância de coocorrência para o ensaio A. __________________ 89 Tabela 28 – Valores de energia em 2px de distância de coocorrência para o ensaio B. __________________ 90 Tabela 29 – Valores de energia em 2px de distância de coocorrência para o ensaio C. __________________ 90 Tabela 30 – Valores de energia em 5px de distância de concorrência para o ensaio A. __________________ 92 Tabela 31 – Valores de energia em 5px de distância de coocorrência para o ensaio B. __________________ 92 Tabela 32 – Valores de energia em 5px de distância de coocorrência para o ensaio C. __________________ 94 Tabela 33 – Valores de energia em 10px de distância de coocorrência para o ensaio A. _________________ 94 Tabela 34 – Valores de energia em 10px de distância de coocorrência para o ensaio B. _________________ 96 Tabela 35 – Valores de energia em 10px de distância de coocorrência para o ensaio C. _________________ 96 Tabela 36 – Valores de homogeneidade em 2px de distância de coocorrência para o ensaio A. ____________ 98 Tabela 37 – Valores de homogeneidade em 2px de distância de coocorrência para o ensaio B. ____________ 98 Tabela 38 – Valores de homogeneidade em 2px de distância de coocorrência para o ensaio C ___________ 100 Tabela 39 – Valores de homogeneidade em 5px de distância de coocorrência para o ensaio A. ___________ 100 Tabela 40 – Valores de homogeneidade em 5px de distância de coocorrência para o ensaio B. ___________ 102 Tabela 41 – Valores de homogeneidade em 5px de distância de coocorrência para o ensaio C. ___________ 102 Tabela 42 – Valores de homogeneidade em 10px de distância de coocorrência para o ensaio A. __________ 104 Tabela 43 – Valores de homogeneidade em 10px de distância de coocorrência para o ensaio B. __________ 104 Tabela 44 – Valores de homogeneidade em 10px de distância de coocorrência para o ensaio C. __________ 105

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO 14

2 CORROSÃO 16 2.1 CORROSÃO ATMOSFERICA 20

2.2 INSPEÇÃO DE CORROSÃO 22

3 EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS DE IMAGENS 26 3.1 IMAGEM DIGITAL 27

3.2 CORRELAÇÃO DE IMAGENS 30

3.3 TEXTURA 31

3.3.1 ALEATORIEDADE DE TONS 32 3.3.2 COEFICIENTE DE HURST 32

4 MATERIAIS E MÉTODOS 34 4.1 CÂMARA DE NÉVOA SALINA 34

4.2 CÂMARA DE REGISTRO DE IMAGENS 38

4.3 ALGORÍTMO DE EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS 42

5 APRESENTAÇÃO, ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS 44 5.1 ALEATORIEDADE DE TONS 44

5.2 COEFICIENTE DE HURST 46

5.3 CONTRASTE 48

5.4 CORRELAÇÃO DE PIXEL 52

5.5 ENERGIA 56

5.6 HOMOGENEIDADE 60

6 CONCLUSÕES E PESPECTIVAS FUTURAS 65

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 66

8 - APÊNDICES 69 8.1 – APÊNDICE 1 - SEQUÊNCIA DE IMAGENS NOS ENSAIOS 70

8.2 APÊNDICE 2 – TABELA COM OS RESULTADOS DO ENSAIO 74

14

1 INTRODUÇÃO

A corrosão é definida por Vicente Gentil como a deterioração de um material,

geralmente metálico, por ação química ou eletroquímica, do meio ambiente aliada ou não a

esforços mecânicos. Em 1949 o Prof. H. H. Uhlig, do Massachusetts Institute of Technology

(MIT), estimou que a corrosão custava para o país cerca de 5,5 bilhões por ano. Hoje estudos

da CC Technologies Laboratories, da Nace International e do Federal Highway (FHWA), dos

Estados Unidos, conduziram um estudo que mostrou que em dez anos cerca de 3% do PIB do

país foi gasto com problemas associados à corrosão. Isso seria algo próximo de US$400

bilhões.

Problemas com a corrosão ocorrem nas mais variadas atividades e suas perdas podem

ser sentidas nos custos de substituição de peças ou equipamentos, perda na eficiência e

paralização de produção, perda e contaminação de produto, além de causar um alto risco à

segurança. Estima-se que 20% a 30% dos custos causados pela corrosão poderiam ser

evitados com o uso de métodos mais eficazes de inspeção.

Segundo Gentil (1999) as seguintes técnicas de inspeção de corrosão são utilizadas:

inspeção visual, resistência elétrica, sondas de resistência indutiva, ruído eletroquímico,

polarização, potencial de corrosão, monitoramento de hidrogênio, análises químicas, líquidos

penetrantes, partículas magnéticas, inspeção radiográfica, inspeção termográfica. Na maioria

dos casos o monitoramento da corrosão é feito a partir da inspeção visual, um método

impreciso e altamente sujeito à falha humana de interpretação.

A partir dessa necessidade, o presente projeto visa criar um sistema computacional de

avaliação de superfícies revestidas por meio da captura de imagens, de modo a promover a

manutenção desses recursos considerando a deterioração por ação química ou eletroquímica

do meio.

O uso de visão computacional é uma tendência no que diz respeito a processos não

destrutivos de inspeção. Em 1981 Itzhak, Dinstein e Zilberberg propuseram uma nova

ferramenta para avaliar os efeitos da corrosão por pites a partir de visão computacional.

Também utilizando visão computacional, porém com o intuito de prever a fratura, Sutton et

al. (1999) desenvolveram um sistema de mensurar um fechamento de trinca local.

Mais recentemente, Codaro et al. (2002) escreveram sobre um método de caracterizar

a corrosão por pites e avaliar sua evolução através da análise de contorno e de formas.

Também com o intuído de criar um método que se tornasse uma alternativa mais confiável à

15

inspeção visual, Medina et al. (2011) escreveram sobre inspeção por visão computacional de

defeitos superficiais em aços utilizando também a análise de contorno e formas. Na mesma

linha foi a pesquisa de Pereira et al. (2012), que escreveram sobre identificação e a cinética de

evolução de corrosão por pites em alumínio.

Utilizando também método de contorno e formas, Oliveira, Cavaleiro e Brett (2000)

utilizaram a visão computacional com o intuito de medir o número e o tamanho dos pites de

uma corrosão induzida em revestimentos de W–Ti–N. Chang, Lien e Lin (2010) usaram a

visão computacional para medir a intensidade da corrosão sob tensão. Choi e Kim (2005), em

seu estudo, desenvolveram um método de classificação de corrosão através de uma árvore de

decisão que avalia aspectos em imagens.

A partir do método de correlação de imagens, Kovac et al. (2010) identificaram a

corrosão intragranular de aço austenítico. Uma análise da corrosão feita a partir de amostras

metálicas foi realizada por Salgado et al. (2012) também utilizando a correlação de imagens.

Acosta, Díaz e Castro, (2014) utilizaram a análise de textura para detecção de corrosão. O

presente trabalho se baseia no método de correlação de imagens e de análise de textura

desenvolvido por Feliciano (2015) em sua tese de doutorado, bem como em seu método de

inspeção e avaliação da evolução de corrosão.

Com a finalidade de criar um sistema computacional capaz de analisar a degradação

de superfícies, serão capturadas e analisadas imagens expostas à névoa salina, controladas em

laboratório, que simulem as condições às quais esses materiais estariam expostos na

atmosfera. As imagens serão processadas a partir de algoritmos de análise de cor e textura a

serem desenvolvidos nesta pesquisa, permitindo uma avaliação comparativa da degradação ao

longo do tempo, que independe da perícia humana ao avaliar visualmente um material sob

corrosão. Os resultados obtidos comporão a base de dados do sistema.

O sistema computacional que irá dispor desta base de dados, com informações de

ensaios feitos em laboratório, possibilitará a análise in loco de superfícies de embarcações,

plataforma e estruturas sujeitas a ambiente marinho agressivo similares aos ensaiados em

laboratório.

16

2 CORROSÃO

A corrosão é um processo espontâneo na qual o material transfere elétrons para o meio

ambiente. Tal processo causa uma degradação do material ao longo do tempo. Para ocorrer

corrosão é necessário que duas reações – uma anódica e outra catódica – ocorram ao mesmo

tempo. É a tendência natural de um material de retornar a seu estado termodinâmico mais

estável. Somente em ambientes em que a atmosfera é inerte ou no vácuo é possível considerar

o material livre de uma possível corrosão. E, para a maioria dos metais, isso significa a

formação de óxidos ou sulfetos.

O processo de corrosão pode ser químico ou eletroquímico e ocorre normalmente de

maneira muito lenta. Sob circunstâncias normais, ferro e aço sofrerão corrosão em presença

de água e oxigênio e fatores como acidez, velocidade do fluido em relação ao material,

temperatura, aeração, presença de bactérias, pH, tensões e outros influenciam diretamente a

taxa com a qual o material sofrerá corrosão (SCHWEITZER, 2007).

Existem algumas formas básicas de um material sofrer corrosão. São elas a corrosão

uniforme, intergranular, galvânica, corrosão por frestas, por pites, por erosão, corrosão sob

tensão, corrosão biológica e corrosão seletiva. Algumas outras formas podem atingir metais

específicos dependendo da composição de suas ligas (SCHWEITZER, 2007).

A corrosão pode ocorrer sob diferentes formas. Podemos classificar a corrosão de um

material segundo a morfologia dos ataques, as causas ou os mecanismos que causaram a

corrosão, os fatores mecânicos, o meio corrosivo e a localização do ataque. Caracterizar a

forma de corrosão auxilia na aplicação de medidas adequadas para a sua proteção (GENTIL,

1996).

Classificando os tipos de corrosão a partir dos mecanismos que a causam é possível

citar a corrosão galvânica, que ocorre quando dois metais com diferentes potenciais estão em

contato na presença de um eletrodo. Esse contato causa uma diferença de potencial e,

consequentemente, uma transferência de elétrons. Esse tipo de corrosão é caracterizado por

ser uma corrosão localizada, que acontece em uma região próxima à região de contato entre

os metais, ocasionando profundas cavidades no metal, que está agindo como o anodo dessa

reação.

17

A força motriz para que a corrosão galvânica ocorra é a diferença de potencial

desenvolvido entre os materiais (ASM HANDBOOK, 1987). Quando materiais metálicos de

potenciais elétricos diferentes estão em contato, a corrosão do material de comportamento

anódico é muito mais acentuada do que no caso da corrosão desse material isolada sob a ação

do mesmo meio corrosivo. Já corrosão do material de comportamento catódico é muito baixa

em relação ao mesmo material, sofrendo corrosão de maneira isolada (GENTIL, 1996).

A fim de evitar esse tipo de corrosão, na escolha de pares galvânicos é indicado que

ambos os materiais tenham potenciais similares. Para proteção, são utilizados dois tipos de

revestimentos: revestimento de metal nobre e revestimento de metal de sacrifício. O primeiro

funciona como barreira contra metais mais reativos, no entanto, a corrosão galvânica pode

ocorrer nos poros, locais danificados e nas arestas do revestimento de metal nobre. Por outro

lado, revestimentos de metal de sacrifício promovem proteção catódica do metal base, mais

nobre (ASM HANDBOOK, 1987).

18

Tabela 2.1: Corrosão do ferro acoplado a outros metais

Corrosão em miligramas

Segundo metal Ferro Segundo metal

Magnésio 0,0 3104,3

Zinco 0,4 688,0

Cadmo 0,4 307,9

Alumínio 9,8 105,9

Antimônio 153,1 13,8

Tungstênio 176,0 5,2

Chumbo 183,2 3,6

Estanho 171,1 2,5

Níquel 181,1 0,2

Cobre 183,1 0,0

Fonte: Gentil (1996)

Já levando em conta a localização do ataque, tem-se, como exemplo, a corrosão

uniforme, que é a corrosão que a tinge toda a superfície do material uniformemente, levando a

uma perda por igual na espessura em toda a sua extensão (GENTIL, 1996). É, geralmente,

considerada como perda de massa devido ao ataque químico ou dissolução dos componentes

metálicos em íons metálicos. Alumínio e aços inoxidáveis, quando sofrem esse tipo de

corrosão, formam uma camada passiva em sua superfície que funciona como um filme

protetor. Tal filme também é uma forma de corrosão, mas o mesmo protege o metal de umas

maiores degradações na peça (SCHWEITZER, 2007).

Além da corrosão uniforme, a corrosão por pites é um tipo de corrosão localizada

particularmente comum em aços inoxidáveis e em alumínio, e é caracterizada pelo

19

rompimento da camada passiva do metal. A corrosão por pite é um tipo de corrosão localizada

na qual a sua extensão pode aumentar com o tempo, mas não na mesma proporção em que

aumenta a sua profundidade. Pites são furos muito pequenos na superfície do metal devido a

pontos de reações anódicas localizadas. É uma forma de corrosão que, em muitos casos, está

associada a outros mecanismos de corrosão.

A corrosão por pites é muito pouco previsível. Sua localização, distribuição na

superfície e tamanho dependerão da estrutura no metal e das condições do ambiente

(SHREIE, 1993). A iniciação de pites ocorre de forma localizada sobre um defeito na

superfície do metal, que pode ser devido a uma falha de revestimento, descontinuidades

mecânicas ou heterogeneidades.

O acúmulo de líquido e oxigênio em regiões denominadas frestas podem causar um

outro tipo de corrosão, a corrosão por frestas, que é uma corrosão localizada que ocorre em

espaços ou aberturas formadas pelo contato dos componentes (SCHWEITZER, 2007). O

espaço que é definido por fresta é geralmente grande o bastante para que haja acúmulo de

líquido, porém pequeno para permitir o fluxo desse líquido.

A presença de aberturas estreitas ou espaços entre componentes metálicos ou entre um

componente metálico e outro não-metálico pode causar a corrosão localizada nesses pontos,

assim como rachaduras e outros defeitos metalúrgicos. Materiais de comportamento passivo,

particularmente o grupo dos aços inoxidáveis, são mais suscetíveis à corrosão por frestas do

que materiais que apresentam comportamento mais ativo (ASM HANDBOOK, 1987).

As frestas podem ser consequência de processos naturais ou podem ser feitas pelo

homem. A primeira é formada a partir de detritos, areia e incrustações no caso de aplicações

marítimas. Já a segunda pode ser resultado do processo de fabricação ou de montagem, ou, até

mesmo, ser a finalização específica de um dado projeto (ASM HANDBOOK, 1987).

Para prevenir e controlar esse tipo de corrosão, algumas medidas são cabíveis, tais

como: (i) adequação do projeto, eliminando possíveis frestas e vedações porosas; (ii) seleção

de materiais mais resistentes à corrosão por frestas; e (iii) controle de temperatura e da

agressividade do meio (SCHWEITZER, 2007).

20

A corrosão intergranular é uma forma de corrosão localizada que ocorre nos contornos

de grãos policristalinos ou zonas imediatamente adjacentes; ao mesmo tempo, pouco ou

nenhum ataque ocorre no próprio grão. Esse tipo de corrosão causa a redução da resistência e

da ductilidade do material. O ataque geralmente se desenvolve de maneira rápida, penetrando

de maneira profunda no material podendo causar falhas (SCHWEITZER, 2007).

A partir de esforços mecânicos, pode-se citar a corrosão sob tensão definida como a

falha de determinadas ligas quando expostas a determinados ambientes e submetidas a tensões

atrativas. A ação associada do meio corrosivo e das tensões leva a peça à falha devido a

mudanças em relação às tensões e ao meio e é possível evitar esse tipo de falha. A tensão

necessária para a falha mecânica ocorrer é bem inferior à tensão a partir da qual o material

falha na ausência do meio corrosivo. Segundo Schweitzer (2007), a tensão mínima em que a

corrosão sob tensão poderá ocorrer em alguns sistemas é de cerca de 10% do limite de

escoamento.

O tipo de liga e o meio corrosivo definem o tipo de fratura que irá aparecer devido à

corrosão sob tensão, podendo ser transgranular ou intergranular. Sua taxa de propagação varia

de acordo com os níveis de tensão, temperatura e concentração do meio corrosivo.

Afim de evitar a falha do componente, é recomendado aliviar tensões residuais, evitar

concentradores de tensão e introduzir tensões de compressão. Em relação ao meio, é possível

utilizar agentes inibidores, aplicar proteção catódica ou anódica e modificar a temperatura de

trabalho. É possível também evitar esse tipo de corrosão modificando a composição e/ou a

estrutura da liga ou utilizar revestimentos (UHLIG, 2000).

2.1 CORROSÃO ATMOSFERICA

A corrosão atmosférica, embora não seja uma forma de corrosão isolada, tem recebido

considerável atenção devido aos custos associados ao seu resultado. Todos os tipos de

corrosão podem ocorrer, dependendo dos contaminantes presentes e dos materiais de

construção (SCHWEITZER, 2007). O nível de corrosão atmosférica depende principalmente

dos seguintes faotres:

Tempo de exposição da umidade com a superfície;

Nível de poluição da atmosfera;

21

Composição química do aço.

Porém, fatores como a temperatura, teor de dióxido de enxofre, teor de sulfeto de

hidrogênio, teor de cloretos, quantidade de chuva, poeira e até mesmo a posição de exposição

do metal, também são de grande influência na corrosão atmosférica.

Para verificar o nível de interferência da umidade do ar e da poluição no grau de

corrosão, o Instituto de Ferro e Aço, na Inglaterra, comparou amostras de aços expostos de

maneira similar em dois tipos diferentes de atmosferas, um na atmosfera industrial úmida de

Frodingham, na Inglaterra, e outro na seca atmosfera da cidade semitropical Khartoum, no

Egito. O aço ensaiado na primeira atmosfera perdeu cem vezes mais peso que o segundo.

Os tipos de atmosferas podem ser divididos em quatro grupos: rural, urbana, marinha e

industrial. Atmosferas rurais, por não conterem tantas substâncias corrosivas em comparação

com as outras, e por, na maioria dos casos, se localizarem no interior, onde a umidade do ar

também é menor, são menos corrosivas que as outras. A corrosão de aço não protegido é

bastante severa em atmosfera marinha, devido à grande umidade do ar e ao constante contato

do metal com o sal dissolvido na água. Dependendo da direção do vento e da sua velocidade

ou da distância da costa, essa condição pode ser ainda mais agressiva. Atmosferas industriais

estão associadas a grandes instalações industriais e podem conter concentrações de dióxido de

enxofre, cloretos, fosfatos e nitratos. Similares a atmosfera industriais, as atmosferas urbanas

também contam com o fator da atividade industrial, com a presença de gases provenientes de

veículos e indústrias, o que aumenta a severidade da corrosão nesses casos (UHLIG, 2000).

A atmosfera marinha é considerada a mais severa entre as citadas acima devido a sua

grande concentração de cloretos, provenientes da água do mar. Eles podem estar na forma de

íon ou cloreto de sódio. Cloretos são depositados através da deposição e evaporação do

aerossol marinho, que são de gotículas da solução que o contém transportadas pelo do vento.

O aerossol marinho é produzido a partir do movimento das ondas, que formam bolhas; a

explosão dessas bolhas é responsável por sua formação (FELIÚ, MORCILO e CHICO, 1999).

A proximidade da costa interfere na quantidade de cloreto depositado e, consequentemente,

no nível de corrosão. Quanto mais próximo da costa, maior é a deposição de cloreto (MEIRA

e PADARATZ, 2002).

22

Os cloretos, inicialmente, se combinam com os íons de ferro Fe2+

, formando FeCl2. A

hidrólise do cloreto de ferro libera íons de cloro e de hidrogênio. Os íons de cloro liberados se

unem com novos íons de ferro causando novas reações. Já a liberação de H+ contribui para o

aumento da acidez nas áreas anódicas, tornando essas áreas ainda mais eletronegativas. Já as

reações catódicas liberam OH-, o que aumenta o pH dessas áreas. Tais reações transformam a

corrosão por pites em atmosferas marítimas autossuficientes, pois o pH nas áreas anódicas

diminui e aumenta nas áreas catódicas adjacentes. Isso reduz o risco de ataques futuros nessas

áreas (MEIRA e PADARATZ, 2002).

Com o uso de métodos de variação de peso para determinar o nível de corrosão, é

possível verificar que amostras relativamente pequenas de vários elementos, sozinhos ou

combinados, conferem um aumento considerável na resistência de aços à corrosão

atmosférica. Os efeitos de diferentes elementos de liga não são cumulativos no âmbito de

aumento de resistência à corrosão, apesar dessa propriedade aditiva ser frequentemente

observada (UHLIG, 2000).

A corrosão atmosférica pode ocorrer de diversas maneiras, dependendo dos

contaminantes presentes e dos materiais envolvidos. A corrosão generalizada é a forma mais

encontrada, devido à grande quantidade de aço utilizada, o que não descarta a identificação de

outras formas de ataque localizado.

A corrosão galvânica não é tão frequente pelo fato de existir pequena quantidade do

eletrólito, porém, deve ser considerada em projetos em que haverá exposição atmosférica.

Materiais sintéticos, plásticos e elastômeros também estão sujeitos à corrosão atmosférica,

tendo em vista que sofrem ação da luz solar, do ozônio e oxigênio. Esses três agentes

atmosféricos podem afetar significativamente a aparência e as propriedades (SCHWEITZER,

2007).

2.2 INSPEÇÃO DE CORROSÃO

Segundo Gentil (1996) pode-se definir monitoramento de corrosão como uma forma

sistemática de medição da corrosão ou da degradação de um determinado componente de um

equipamento, com o objetivo de auxiliar a compreensão do processo corrosivo e/ou obter

informações úteis para o controle da corrosão e das suas consequências. Tal monitoramento

23

pode ser empregado com vários fins, entre eles pode-se citar: caracterizar a natureza do ataque

corrosivo, determinar a taxa de corrosão, avaliar os procedimentos de prevenção e controle de

corrosão adotados, análise de falhas decorrentes de problemas de corrosão e diagnóstico

online sobre o grau de corrosão de uma determinada superfície e auxílio no desenvolvimento

de novas técnicas de controle e proteção de áreas suscetíveis a corrosão.

Gentil (1996) classifica os métodos de monitoramento em três tipos diferentes. Os não

destrutivos são os mais utilizados dentre esses métodos. Eles são úteis para a detecção de

ataque, fissura, trincas, redução de espessura de parede, defeitos internos, vazamentos,

porosidades etc. São empregados nas paradas ou com o equipamento em operação, podendo,

com alguns tipos de ensaios, ser utilizados em tempo real. Dentre os métodos não destrutíveis

estão inclusos os métodos de:

Ultrassom: método baseado no envio de ondas para avaliação da alteração

volumétrica. O tempo de reflexão da onda na peça inspecionada é relacionado

à presença ou não de áreas que sofreram corrosão.

Correntes parasitas: a peça inspecionada é magnetizada com corrente alternada

de forma a gerar correntes parasitas, que se propagam no material. O campo

induzido por essas correntes é detectado por uma bobina, e o sinal detectado é

relacionado à espessura da peça.

Boroscopia: técnica utilizada na inspeção de peças e equipamentos de difícil

acesso. É composto por uma câmera na extremidade de um tubo longo e fino

que é inserido no equipamento. A imagem registrada pela câmara é mostrada

em uma tela na extremidade oposta do tubo e a corrosão interna do

equipamento é avaliada por um instrutor.

Radiografia: baseia-se na absorção de radiação pela peça inspecionada. As

variações de densidade, espessura ou composição do material implicam em

uma diferença de absorção de radiação que pode indicar uma falha ou uma

descontinuidade no material.

Partículas magnética: a peça é submetida a um campo magnético e sobre ela

são aplicadas partículas ferromagnéticas. A corrosão da peça causará uma

24

descontinuidade das propriedades magnéticas de seu material, provocando uma

fuga do fluxo magnético, no qual as partículas ferromagnéticas se aglomerarão.

Líquido penetrante: um líquido é aplicado na superfície da peça e, em seguida,

o excesso é retirado, restando somente em microfissuras, salientando os

defeitos da sua superfície.

Inspeção visual: método mais usado quando se trata de inspeção de corrosão.

Observando a aparência da peça, um inspetor julga sua condição, sendo

possível somente a detecção de defeitos superficiais.

Métodos de engenharia de corrosão são subdivididos entre os de natureza não-

eletroquímica, que podem ser aplicados tanto em ambientes aquosos como em gasosos, e os

eletroquímicos. Tais métodos abrangem medidas de potencial e de corrente, que tornam

possível a captação e análise contínua de resultados online, além de permitirem o

acompanhamento da evolução da corrosão através da detecção de alterações sensíveis na

cinética do processo corrosivo. São eles:

Cupons de corrosão: é a avaliação da perda de massa de corpos de prova

metálicos expostos a vários tipos de atmosferas diferentes.

Resistência elétrica: é baseado no aumento da resistência elétrica quando a área

de corte de um elemento é reduzida, nesse caso, devido à corrosão.

Provadores de hidrogênio: baseia-se no princípio da célula desenvolvida por

Devanathan. A geração de hidrogênio atômico para o substrato em ambientes

ácidos pode ser usada para a monitoração de corrosão.

Resistência à polarização: é a queda da polarização do potencial elétrico do

metal em função da intensidade da corrente e do seu potencial de corrosão.

Polarização linear: três eletrodos com sonda de corrosão são usados para

polarizar a peça de interesse. Assim que o potencial é deslocado na direção

contrária ao potencial livre de corrosão, a resposta da corrente é medida. Esse

método é utilizado para a medição do diagrama de Evans e a determinação da

taxa de corrosão.

25

Os métodos analíticos são usados nos casos de corrosão controlados por parâmetros de

meio e são complementares aos de engenharia de corrosão. Entre eles pode-se citar:

Análise química: consiste em medições de pH, condutividade, oxigênio

dissolvido, concentração de íons, alcalinidade da água, concentração de sólidos

em suspensão, concentrações de inibidor e índices de escalonamento.

Medidas da atividade microbiológica: são retiradas amostras do local analisado

que são submetidas à cultura de microrganismos.

26

3 EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS DE IMAGENS

Steger, Wiedemann e Ulrich (2008) definem a visão de máquina como a área de

conhecimento, análoga à visão computacional, que busca proporcionar às máquinas

informação extraída do senso visual. Enquanto a visão computacional busca fazer os

computadores verem, a visão de máquina busca fazer as máquinas verem, principalmente as

máquinas industriais.

Os sistemas de visão de máquina estão cada vez mais presentes em aplicações

industriais. São aplicadas desde simples técnicas de extração de características como cores,

formas e contornos, até usos mais elaborados com filtros, operações de lógica, aritmética e

transformadas. Todas levam a aplicações dos mais variados tipos, tais como: identificar

objetos e movimento, auxiliar sistemas de direção e segurança, e, ainda, inspeção de

qualidade na indústria (FELICIANO, 2015).

Na inspeção de qualidade o sistema de visão é utilizado para inspeção e controle de

qualidade substituindo o ser humano. Nesse quesito as vantagens que a visão de máquina tem

sobre a inspeção humana asseguram a máxima qualidade dos produtos fabricados. Sistemas

computadorizados conseguem analisar um maior número de imagens por intervalo de tempo

do que a inspeção visual humana, além de ter uma maior precisão e conseguir captar detalhes

que a mente e a visão do homem não seriam capazes de perceber. Esse método também exclui

a possibilidade de erros causados pela fadiga do inspetor, sujeito a um processo trabalhoso e

repetitivo. E, por fim, ainda há os custos. Uma vez implantados, os sistemas operam a custos

extremamente menores daqueles utilizados para se obter a mesma confiabilidade empregando

apenas operadores humanos.

A maioria dos sistemas de inspeção de defeitos faz uso da diferenciação de textura

como meio de identificar anomalias nas superfícies de objetos. Brosnan e Sun (2004) fizeram

um levantamento do uso e das melhorias da utilização de visão computacional. Segundo eles,

a visão computacional tem crescido consideravelmente na inspeção de alimentos devido a sua

rentabilidade, consistência, rapidez e acuracidade em comparação com a tradicional inspeção

visual humana e tem sido utilizada para inspeção dos mais variados produtos, como carnes,

peixes, vegetais, frutas e cereais. Já Hepworth et al. (2004) fizeram uso da visão

27

computacional para avaliar o crescimento, a nucleação e a velocidade de bolas na fermentação

de cervejas.

A inspeção por visão computacional é geralmente dividida em dois tipos, dependendo

do tipo de material e da variável com a qual a análise será feita. O primeiro é associado à

análise de superfícies uniformes, na qual a detecção do defeito é realizada identificando

regiões que diferem do fundo do objeto estudado. A segunda categoria é associada a

problemas relacionados à textura do material (Kumar, 2008).

A ineficiência em processos industriais é custosa no que respeita ao tempo, dinheiro e

satisfação do consumidor. Tecidos com defeitos tem seu preço reduzido de 45% a 65%.

Devido a variações de escala, elasticidade e torção, a indentificação de defeitos em tecidos é

bastante desafiadora. Assim, além da indústria alimentícia, técnicas de detecção de defeitos

em tecidos, automatizadas a partir de análise de texturas, estão sendo amplamente

desenvolvidas por resultar em um maior custo-benefício (Kumar, 2008).

Afim de automatizar a inspeção da visão dimensional da seção transversal da solda,

Martins e Junior (2011) utilizaram técnicas de morfologia matemática em imagens binárias

para a medição de trincas na solda. Na construção civil, Martins e Junior (2011), utilizaram

técnicas de limiarização em imagens binárias para a inspeção de fissuras em alvenaria.

3.1 IMAGEM DIGITAL

Segundo Feliciano (2015), registro é uma transformação geométrica que relaciona

coordenadas de uma imagem (linha e coluna) com as de outra. Dessa forma são eliminadas

distorções existentes na imagem, causadas no processo de formação da mesma, e por

imprecisão do posicionamento do sistema sensor. O registro relaciona coordenadas dos tons

da imagem com coordenadas de localização da imagem. A necessidade de se fazer o registro

se dá quando há integração de imagens obtidas por sensores diferentes, imagens obtidas em

tempos diferentes, imagens tomadas em posições diferentes e em mosaico de imagens.

Para a realização do registro, são necessárias três etapas:

28

1. Escolher os pontos de controle, que são feições possíveis de serem identificadas de

modo preciso na imagem; quando possível utiliza-se marcas fiduciais.

2. Definir a equação de mapeamento, ou seja, escolher que equação matemática fará a

mudança dos pixels; normalmente envolvem-se equações para translação e rotação.

3. Definir o processo de interpolação.

Figura 3.1- Processo de registro de imagens. Fonte: Feliciano (2015)

Uma imagem digital é descrita por um número finito de pontos. Esses pontos são

representados por um número finito de cores e tons. Já uma imagem monocromática é uma

matriz de tamanho igual à resolução da imagem. Cada entrada dessa matriz varia de 0 a 255,

que é a variação de tons de cinza em casa ponto.

Imagens coloridas são representadas por uma matriz tridimensional, na qual cada

dimensão da matriz representa uma cor na escala RGB (R - vermelho, G - verde e B - azul) e

cada pixel é representado por uma união de tons dessas três cores. Alguns algoritmos utilizam

métodos que fazem a conversão de uma imagem colorida para uma imagem em tons de cinza

pixel a pixel. Estes, em geral, são dados pela equação

(2.1), levando-se em consideração um peso definido para cada

cor. Note que no exemplo a primeira matriz (R - vermelho) tem peso 76, a segunda

matriz (G - verde) tem peso 150 e a terceira (B - azul) 29 (FELICIANO, 2015).

255

2915076 bgRcinza

IIII

(3.1)

Onde:

ICINZA = Nível de intensidade de cinza do pixel

29

IR = Nível de intensidade de vermelho do pixel

IG = Nível de intensidade de verde do pixel

IB = Nível de intensidade de azul do pixel

Figura 3.2- Comparação histograma de imagem em RGB com imagem em tons de cinza.

Para aplicações mais simples, é comum usar o sistema de visão binária. Algoritmos que

trabalham com esse tipo de aplicações são mais simples, e também tendem a ser mais baratos

e mais rápidos que os que são usados em imagens em tons de cinza. Um sistema que roda

uma imagem monocromática trabalha com duzentos e cinquenta e seis diferentes níveis de

tons, enquanto no sistema binário só se trabalham com dois, o preto e o branco.

Figura 3.3- Comparação histograma de imagem em tons de cinza com imagem binaria.

30

Para converter uma imagem em tons de cinza em uma imagem binária utiliza-se a

limiarização. Existem diversos métodos de limiarização, e todos eles consistem em separar o

objeto de interesse analisado do fundo da imagem. Tal processo é feito atribuindo um valor de

1 à parte destacada e 0 ao resto da imagem.

Figura 3.4 - Comparação da imagem em tons de cinza com a imagem binarizada.

3.2 CORRELAÇÃO DE IMAGENS

Em estatística, o coeficiente de correlação de Pearson mede o grau da correlação entre duas

variáveis aleatórias. Esse coeficiente assume apenas valores entre -1 e 1, onde 1 significa uma

correlação perfeita positiva entre duas variáveis, -1 uma correlação perfeita contrária entre

duas variáveis e 0 que as duas variáveis não dependem uma da outra.

Análoga à estatística, a correlação de imagens compara a distribuição das intensidades dos

pixels entre duas imagens. Para medir a similaridade entre duas imagens uma das funções

mais conhecidas e utilizadas é o coeficiente de correlação bidimensional aplicado a duas

matrizes A e B de mesmo tamanho m × n (HEIPKE, 1996 apud COSTA, 2006) como na

equação abaixo.

31

m n

mn

m n

mn

m n

mnmn

BBAA

BBAA

r22

(2.2)

Assim como o coeficiente de correlação de Pearson, o coeficiente de correlação pode levar

qualquer valor entre -1 e 1. O valor em módulo do coeficiente de correlação mede a

intensidade da relação entre as duas variáveis e seu sinal indica se essa relação é direta ou

inversa. Um coeficiente de valor 1 corresponde à medida de similaridade máxima, um

coeficiente de valor zero indica a ausência de relacionamento linear entre as variáveis, e o

valor -1 indica máxima correlação inversa.

3.3 TEXTURA

Segundo Conci, Azevedo e Leta (2008), apesar de não existir uma definição única e

precisa para textura, pode-se associá-la à impressão de rugosidade e contrastes criada pela

variação total ou pela repetição de padrões visuais sobre uma região (JAIN, 1989).

Feliciano (2015) diz o seguinte a respeito de textura:

A textura de uma região é caracterizada pela repetição de um trecho de imagem, o

texel, em toda esta região. O texel (texture element) é o elemento básico de textura,

ou seja, a menor área da imagem digital que compõe uma textura distinta. O texel

pode ser repetido sobre a imagem com variações de tamanho, intensidade, cor e

orientação e ainda conter ruído. O objetivo da análise da textura é identificar a

vizinhança entre elementos semelhantes caracterizando a conectividade, a densidade

e a homogeneidade.

A textura é medida a partir da seleção e extração de características por possam,

posteriormente, realizar uma classificação e/ou o reconhecimento da mesma em um banco de

dados. São utilizadas diversas técnicas diferentes para identificar características de uma

textura, entre elas estão os coeficientes de Hurst, aleatoriedade de tons, coeficientes de

variação espacial, medidas de primeira ordem e matrizes de coocorrência.

32

3.3.1 Aleatoriedade de tons

Também chamada por alguns autores de entropia, essa é uma medida estatística da

aleatoriedade dos tons dos pixels que pode ser usada para caracterizar a textura de uma

imagem. Ela pode ser relacionada ao nível de “desordem” de uma imagem. Isto e, em uma

imagem com tons de cinza mais uniforme, mais alto será o valor da aleatoriedade de tons, e

quanto menos uniforme, mais próximo de zero. Ela é calculada pela seguinte fórmula:

ii ppentropia 2log (2.3)

Onde pi é o valor do histograma da imagem, e i varia com o número de tons de cinza da

imagem. Por exemplo, em uma imagem com 256 tons de cinza, i irá variar de 1 a 256.

3.3.2 Coeficiente de Hurst

O coeficiente de Hurst é utilizado como uma aproximação da dimensão fractal pra imagens

em níveis de cinza. Ele tem como objetivo identificar um elemento de textura na imagem. A

dimensão fractal destaca-se na análise textural, pois a mesma permite associar as texturas a

índices numéricos para uma posterior classificação.

O coeficiente é calculado, inicialmente, considerando-se a distância euclidiana (d) de cada

pixel (i) ao pixel central (c).

22,;, iciciicc yyxxyxyxd (2.4)

Após isso, organizam-se os pixels em grupos onde todos do mesmo grupo tenham a mesma

distância (d). E para cada grupo calcula-se a diferença (Δg) do maior nível de cinza para o

menor nível de cinza encontrado. Com esses valores calculam-se as coordenadas logarítmicas

(ln d, ln Δg) para cada grupo. E, utilizando o método dos mínimos quadrados, faz-se o ajuste à

reta ( b+ax=y ), definida pelas coordenadas logarítmicas. O coeficiente a é o coeficiente de

Hurst.

22lnln

lnlnlnln

dnd

gdngda (2.5)

3.3.3. Medidas de segunda ordem por matriz de coocorrência

33

Medidas de segunda ordem são medidas de textura que medem a distribuição dos tons

dos pixels em consideração à relação espacial. Essas medidas são calculadas a partir da matriz

de coocorrência. Cada elemento dessa matriz representa a frequência com que um pixel com

um nível de cinza i e outro com nível de cinza j ocorrem na imagem, separados por uma

distância d na direção Ɵ. A partir dessa matriz calculamos valores numéricos que trazem a

informação sobre a imagem original. Neste trabalho utilizaremos os seguintes valores:

Contraste, que é a medida da intensidade do contraste entre cada pixel e seus

vizinhos. É calculado a partir da fórmula a seguir, onde i e j representam as

coordenadas de linha e coluna, respectivamente, e p (i, j) representam o valor da

coocorrência da célula:

ji

jipjicontraste,

),(²||

(2.6)

Correlação, que é a medida estatística que indica o quão correlacionado um

pixel está a todos os seus vizinhos por toda a imagem. É calculado a partir da fórmula

a seguir, onde i e j representam as coordenadas de linha e coluna, respectivamente, p

(i, j) representa o valor da coocorrência da célula, σ o desvio padrão dos valores e μ

sua média:

ji

jipjicorrelação,

),(²||

(2.7)

Energia, que representa a uniformidade da imagem. É calculada pela soma do

quadrado dos valores da matriz de coocorrência (p (i, j)).

ji

jipenergia,

)²,(

(2.8)

Homogeneidade, que é a medida da proximidade da distribuição dos elementos

na matriz de coocorrência. É calculada como a soma dos valores da matriz de

coocorrência (p (i, j)) dividida pela distância entre pixels.

ji ji

jipogeneidade

, ||1

),(hom (2.9)

34

4 MATERIAIS E MÉTODOS

Motivado por Feliciano et al. (2015), o intuito deste projeto é verificar o método de

inspeção não-destrutiva de aço carbono corroído por visão de máquina através de ensaios de

simulação de uma atmosfera corrosiva em um ambiente controlado, utilizando curvas para

quantificar a evolução da degradação superficial.

Inicialmente foram feitos ensaios teste com a câmara salina afim de verificar e ajustar os

parâmetros de temperatura, salinidade, pH, além de avaliar a velocidade com que a peça seria

degradada superficialmente. A partir da validação dessa velocidade, foi estabelecido um

intervalo com o qual fosse possível acompanhar os estágios de corrosão do corpo de prova e a

sua evolução. Foi também avaliada a melhor posição de exposição dos corpos de prova de

modo que não houvesse deposição de líquido em sua superfície. A partir desses dados foram

realizados os ensaios efetivos, e a captura das imagens foi feita no tempo pré-estabelecido. As

imagens foram processadas com o auxílio de um software e a evolução de características de

textura e cor foram analisadas. Tais processos serão melhor detalhados nos tópicos a seguir.

4.1 CÂMARA DE NÉVOA SALINA

Para que seja possível realizar os ensaios em um ambiente controlado, para simular a

atmosfera marítima foi utilizada uma câmara de nevoa salina, disponível no Laboratório de

Tecnologia Mecânica da Universidade Federal Fluminense. O dispositivo de ensaio consiste

em uma câmara de névoa com reservatórios de solução salina, suprimento de ar, bicos

atomizadores para produção de névoa, suportes adequados para as amostras, métodos de

aquecimento da solução e outros dispositivos que permitem auxiliar na manutenção e controle

do ambiente de teste.

Tal dispositivo funciona aquecendo a solução salina composta de 5±1 partes de cloreto de

sódio (NaCl) em massa para 95 partes de água (H2O) até uma temperatura de

aproximadamente 33,3 e 36,1ºC, sendo a faixa de pH da solução compreendida entre 6,5 e 7,2

(CARVALHO e VASCONCELOS, 2011)

35

Figura 4.1 - Verificação do pH da solução salina da câmara

A solução salina aquecida é pulverizada pelos bicos atomizadores localizados no

reservatório de pulverização, afim de gerar a névoa salina. A temperatura de pulverização é

controlada a partir de um termômetro de mercúrio inserido no reservatório. Esse processo é

realizado com o auxílio de um compressor de ar, que irá alimentar a câmara de ensaio. Tal

compressor funcionava a uma pressão de 110Psi.

A solução é armazenada em forma líquida em um reservatório compreendido dentro da

câmara, em um compartimento especial. Tal reservatório foi construído com o intuito de

realizar uma alimentação contínua do líquido aos reservatórios de pulverização a uma

temperatura constante. Essa alimentação é realizada através de vasos comunicantes. O fluxo

de fluido que é transferido entre os dois reservatórios é controlado a partir de válvulas agulha.

36

Figura 4.2 - Câmara de ensaio. I – Reservatório de pulverização. II – Área de exposição à

névoa. III – Reservatório de alimentação. IV – Válvulas de alimentação.

Os corpos de prova foram posicionados na câmara de forma a evitar o acúmulo de líquido

em sua superfície e, assim, não prejudicar os resultados obtidos com o ensaio. Foram

realizados alguns ensaios para teste da melhor posição de ensaio. Por fim os corpos de prova

foram posicionados assim como indicado por Carvalho e Vasconcelos (2011), com uma faixa

de inclinação entre 15 e 30º em relação à vertical e preferivelmente paralelos à direção

principal do sentido do fluxo de névoa.

Na realização do ensaio piloto foram testados dois corpos de prova de teste suspendidos,

de acordo com o indicado por Carvalho e Vasconcelos (2011). O processo se iniciou a uma

temperatura de 33ºC nos nebulizadores, a uma pressão de pulverização de 110Psi. A primeira

verificação do estado de corrosão foi feita depois de uma hora do início do ensaio. Nessa

segunda verificação, a temperatura estava na faixa dos 35ºC e a pressão havia se mantido

constante. Devido à velocidade de avanço da corrosão ter sido maior que a esperada, foi

37

estabelecido que as próximas verificações seriam realizadas a cada trinta minutos. No final do

ensaio foram feitas verificações a cada quinze minutos até a deterioração total da peça. Nas

verificações que se seguiram a temperatura do reservatório oscilou entre 33ºC e 36ºC, como

esperado, e a pressão se manteve a 110Psi. Não foi notada grande diferença na evolução da

corrosão entre os intervalos de verificação feitos a cada quinze minutos. Em consequência

disso, estabeleceu-se um intervalo de trinta minutos entre as imagens dos corpos de prova nos

ensaios seguintes.

O corpo de prova ensaiado foi o aço carbono ASTM A569 com dimensões de 100x100mm

e 2mm de espessura. Foram ensaiados corpos de prova com a composição e preparo

superficial semelhantes ao ensaiado por Feliciano et al. (2015), afim de se fazer um paralelo

entre os dados da inspeção com a peça exposta à corrosão atmosférica e ao ambiente

controlado em laboratório.

Foram ensaiados três corpos de prova idênticos, cada qual identificado por um número de

1 a 3 na extremidade direita superior. Tal identificação não interferiu na análise

computacional dos parâmetros da imagem obtida uma vez que cada corpo de prova terá seu

contorno destacado resultando em uma área útil para trabalho de 70x70mm.

Os ensaios foram realizados nas mesmas condições indicadas por Carvalho e Vasconcelos

(2011). A temperatura de pulverização variou entre 33ºC e 37ºC, sendo verificada a cada

trinta minutos através do termômetro de mercúrio da câmara e também com o auxílio de um

termômetro infravermelho para uma medição mais precisa. A pressão de pulverização se

manteve constante a 110Psi. Os parâmetros medidos a cada verificação no intervalo de trinta

minutos podem ser aferidos na tabela 2.

38

Tabela 2 - Pressão e temperatura da câmara de névoa salina ao longo do ensaio de validação.

Hora do

ensaio

Temperatura de

pulverização (ºC)

Pressão

(Psi)

13:00 33 110

13:30 35 100

14:00 36 110

14:30 33 110

15:00 37 110

15:30 36 110

16:00 35 110

16:30 35 110

17:00 36 110

17:30 36 110

4.2 CÂMARA DE REGISTRO DE IMAGENS

Com o objetivo de se fazer o registro das imagens de forma que não houvesse interferência

de agentes externos, foi construído um aparato para registro de imagens uniformemente

iluminado. Seguindo os parâmetros indicados por Feliciano et al. (2015), a câmara tem as

seguintes características:

39

Figura 4.3 - Projeto da câmara de registro de imagens. AA) Corte lateral; BB) Vista tampa;

CC) Corte, vista leds; DD) Corte, vista base interna. Legenda: 1) Tampa; 2) Apoio para

câmera; 3) Câmera; 4) Furo na tampa para encaixe lente da câmera; 5) Anteparo antirreflexo;

6) Fita leds; 7) Apoio corpo de prova; 8) Corpo de prova; 9) Base; 10) Marcas fiduciais; 11)

Padrão de cor para calibração. Fonte: Feliciano et al. (2015).

Um suporte em sua parte superior para acomodação da câmera fotográfica de modo

que a mesma não sofra alterações de posição ou de inclinação entre a captura das

imagens;

Iluminação interna feita através de uma fita de led na parte superior interna, seguidas

por um aparato posicionado logo abaixo da fita de led, de modo que os corpos de

prova não fossem diretamente iluminados, afim da iluminação não alterar os

resultados da análise. A câmara também foi pintada de branco de modo a se obter

uma melhor reflexão;

40

Suporte em L dos corpos de prova, para não haver variação de posicionamento entre

capturas;

Padrão de cor para ajustar diferenças de brilho, contraste e intensidade, caso ocorra

alguma pequena alteração de luminosidade.

Figura 4.4 - Câmara de registro de imagens

Como citado no tópico anterior, as imagens foram registradas em um intervalo de trinta

minutos. Foi utilizada uma câmara portátil para registrá-las, pois a mesma possibilita a

aquisição de imagens de alta resolução na qual configurações como seleção de sensibilidade,

equilíbrio de brancos e tempo de exposição podem ser ajustadas. As imagens obtidas em cada

ensaio podem ser verificadas no apêndice 8.1.

41

Figura 4.5 - Evolução do corpo de prova A.

No ensaio as imagens foram arquivadas em JPG com 14Mpx, ISO80 e foco em múltiplos

pontos. Devido à variação ao possível acúmulo de névoa condensada nas bordas dos corpos

de prova, foi delimitada uma área útil de 70x70mm para a análise das imagens. Isso equivale

a uma área quadrada de 1750x1750 pixels, um total de 3,06Mpx de área.

42

Figura 4.6 - Ilustração da área útil das fotografias dos corpos de prova.

4.3 ALGORÍTMO DE EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS

Na realização dos ensaios, foram documentadas imagens sequenciais e, como auxílio do

software de programação Matlab, extraíram-se os parâmetros para análise. Como citado no

tópico 3.1, o registro de imagem é uma transformação geométrica que relaciona as

coordenadas de uma imagem. Assim, o primeiro passo no trabalho das imagens obtidas no

ensaio foi um registro de imagens com a finalidade de eliminar distorções existentes.

Da área útil de cada corpo de prova foram retiradas oito amostras, assim, o primeiro passo

do algoritmo é definir as coordenadas de início e fim de cada amostra do corpo de prova a ser

analisado. Em seguido, as amostras são convertidas para imagens em tons de cinza para

iniciar o cálculo das propriedades das imagens a seguir:

Aleatoriedade de tons geral;

Coeficiente de Hurst;

Matriz de coocorrência;

Contraste;

43

Correlação de pixels;

Energia;

Homogeneidade.

Ao fim das análises foram gerados gráficos com a evolução de tais características em cada

corpo de prova. Os resultados serão detalhados a seguir.

5 APRESENTAÇÃO, ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

A partir dos dados retirados das oito amostras de cada corpo de prova, foi possível

criar uma tabela com os valores numéricos de cada característica. Ao todo fez-se uso de uma

amostragem de vinte e quatro seções de corpos de prova para compor o banco de dados. Os

dados das características analisadas para cada corpo de prova podem ser verificados no

apêndice 8.2. A partir do cálculo da média e do desvio padrão dos valores para cada instante

gerou-se um gráfico que pudesse descrever a evolução de cada característica de textura de

imagem.

Como forma de confirmar a eficácia do método, foi realizado um ensaio de validação

com um outro corpo de prova de aço carbono A569 de mesma especificação dos corpos de

prova dos ensaios anteriores e nas mesmas condições. A evolução das características de

textura ao longo do tempo foi comparada com os gráficos de comportamento das amostras

conforme apresentado a seguir.

5.1 ALEATORIEDADE DE TONS

Como explicitado no tópico 3.3.1, a aleatoriedade de tons é uma medida estatística da

aleatoriedade de tons dos pixels. Para a elaboração deste projeto foram utilizadas imagens em

tons de cinza, assim retirou-se da imagem um valor que condiz com a uniformidade de tons de

cinza dos corpos de prova. Assim como foi observado na tese de Feliciano et al. (2015), na

fase inicial do ensaio houve um aumento na aleatoriedade dos tons. Isso acontece, pois nesse

período a imagem deixa de ter seu tom uniforme e começa a apresentar pontos de corrosão.

45

Figura 5.1 - Média e desvio padrão dos ensaios de aleatoriedade de tons ao longo do tempo.

Em torno da quarta hora de ensaio a corrosão passa a ocupar uma área mais

substancial do corpo de prova, o que pode ser observado no gráfico nos pontos mais elevados.

A partir desse marco a peça começa a apresentar uma área maior contendo ferrugem do que a

área que ainda não sofreu corrosão. Dessa forma a amostra começa a mostrar valores mais

uniformes de tons, no caso, os tons mais escuros que sinalizam a ferrugem, diminuindo a

aleatoriedade de tons.

No final do ensaio, apesar de a peça estar inteiramente corroída, foi observado que os

valores de aleatoriedade de tons não retornaram aos valores apresentados no início do ensaio,

quando a peça apresentava uma superfície mais uniforme livre de corrosão. Isso acontece

devido a variações de tons da ferrugem, o que implica no fato de o corpo de prova no final do

ensaio não apresentar uma superfície de cor uniforme (Feliciano, et al., 2015).

46

Figura 5.2 - Gráfico de validação da evolução da aleatoriedade de tons.

No gráfico da figura 5.2 a curva azul equivale aos valores obtidos a partir da média

das aleatoriedade de tonss para cada corpo de prova em cada instante de tempo. As curvas

acima e abaixo são os limites superior e inferior, calculados a partir da soma e subtração,

respectivamente, do valor do desvio padrão ao valor da curva de aleatoriedade de tons do

ensaio. Para validar a medição da aleatoriedade de tons como uma forma de determinar a

evolução da corrosão no metal seria necessário que os valores do corpo de prova de validação,

os pontos amarelos do gráfico, estivessem entre os limites superior e inferior da curva de

aleatoriedade de tons, o que também pode ser observado na figura 5.2.

5.2 COEFICIENTE DE HURST

O uso do coeficiente de Hurst é um meio de caracterizar textura. Regiões com

coeficientes semelhantes são considerados de mesma textura. Era esperado que, devido ao

aumento do nível de corrosão, houvesse um aumento do valor do coeficiente de Hurst ao

longo do tempo. Porém, como pode ser verificado nas figuras 5.3 e 5.4, tal valor não sofre

uma variação significativa. Como analisado na dissertação do Feliciano (2015), tal

comportamento pode ser justificado pelo fato de a corrosão não seguir uma forma

padronizada, e sim uma distribuição de pontos aleatórios.

47

Figura 5.3- Média e desvio padrão dos ensaios do coeficiente de Hurst ao longo do tempo.

Figura 5.4 - Gráfico de validação da evolução do coeficiente de Husrt.

Assim como foi realizada para a característica de aleatoriedade de tons, foi construída

uma curva da evolução do coeficiente de Hurst ao longo do tempo, com seus respectivos

limites superior e inferior. E, apesar de os valores do ensaio de validação estarem entre tais

limites, pelo comportamento citado anteriormente, o coeficiente de Hurst foi considerado

ineficiente para a determinação de evolução da corrosão.

48

5.3 CONTRASTE

O contraste avalia o grau de discrepância de tons entre pixels vizinhos. Nos instantes

iniciais do ensaio, com o gradativo aumento do nível de corrosão da imagem, há um aumento

no valor do contraste das imagens. Assim como acontece a partir de duas horas e trinta

minutos de ensaio no valor da aleatoriedade de tons, há um pico no valor do contraste. A

partir desse instante há uma maior concentração de corrosão nos corpos de prova do que metal

não contaminado, por isso pode-se perceber uma ligeira queda no valor do contraste.

Figura 5.5 - Média e desvio padrão dos ensaios do contraste da distância de coocorrência de

2px.

49


5px.

Figura 5.7- Média e desvio padrão dos ensaios do contraste da distância de coocorrência de

10px.

50

Figura 5.8 - Comparativo das médias das distâncias.

Na análise dos parâmetros que são classificados como medidas de segunda ordem

foram levantados os dados com a distância de coocorrência de 2 pixels, 5 pixels e 10 pixels.

No caso do parâmetro de contraste, na análise da coocorrência de 2 pixels a partir da quarta

hora observou-se um novo pico no gráfico. Nesse instante a peça já está predominantemente

coberta com metal corroído, porém, a alta variação de tons do metal entre pixels vizinhos

muito próximos implica em um novo pico para esse parâmetro. Nas coocorrências de 5 pixels

e 10 pixels há uma uniformidade nos valores do contraste a partir do valor máximo inicial.

Isso se deve à maior distância entre os pixels adjacentes comparados, havendo uma menor

probabilidade de diferenças altas de tons de metal corroído.

51

Figura 5.9 - Gráfico de validação da evolução do contraste na distância de coocorrência de 2

pixels.

Figura 5.10 - Gráfico de validação da evolução do contraste na distância de coocorrência de 5

pixels.

52

Figura 5.11 - Gráfico de validação da evolução do contraste na distância de coocorrência de

10 pixels.

Ao comparar os valores do ensaio de validação com os da curva de evolução do

contraste, pode-se observar que os pontos se mantiveram entre os limites previstos.

5.4 CORRELAÇÃO DE PIXEL

A correlação compara os tons de um pixel com seus vizinhos. Quanto mais parecido,

maior o valor da correlação. Eram esperados valores mais altos de correlação nas imagens do

início do ensaio, quando o corpo de prova não sofria de corrosão e apresentava tons mais

uniformes, seguido de uma queda até que o nível de corrosão fosse tal que o metal oxidado

predominasse na peça. A partir desse ponto, devido à diferença de tons do metal oxidado,

como relatado anteriormente nos outros parâmetros, há uma queda de correlação entre os

pixels.

53

Figura 5.12 - Média e desvio padrão dos ensaios da correlação de pixels na distância de

coocorrência de 2px.

Figura 5.13- Média e desvio padrão dos ensaios da correlação de pixels na distância de


54


10px.


Tal comportamento pode ser observado somente na distância de concorrência de 10

pixels. Nas outras distâncias são observados valores iniciais mais baixos de correlação. É

possível que, devido ao maior detalhamento de dados nas distâncias de 2 pixels e 5 pixels,

pequenas variações de tons tenham se tornado mais perceptíveis, o que justifica o resultado

anômalo nos gráficos.

55

Figura 5.16 - Gráfico de validação da evolução da correlação de pixels na distância de

coocorrência de 2 pixels.



56



No ensaio de validação observou-se que todos os pontos se compreenderam dentro dos

limites previstos.

5.5 ENERGIA

Ao contrário da aleatoriedade de tons, a energia mede a uniformidade da imagem. Por

isso é esperado que os gráficos se comportem de maneira inversa ao gráfico de evolução da

aleatoriedade de tons, como foi possível observar. Como explicado no tópico 3.3.3, a energia

é equivalente à soma dos quadrados dos valores da matriz de concorrência. Desse modo,

quando o corpo de prova está livre de corrosão, a frequência de tons é mais alta, e por isso os

valores de energia também são mais altos. Com o aumento da corrosão na peça, é observada

uma diminuição dessa frequência e uma queda no valor da energia, até o ponto em que o

metal oxidado ocupa um percentual maior do corpo de prova que o de metal não oxidado.

Nesse ponto percebe-se um novo aumento nos valores de energia. Porém, novamente devido à

alta variação de tons na peça corroída, esse valor não é tão alto quanto no início do ensaio.

57

Figura 5.19 - Média e desvio padrão dos ensaios da energia na distância de coocorrência de

2px.



58




59

Figura 5.23 - Gráfico de validação da evolução da energia na distância de coocorrência de 2

pixels.


pixels.

60


pixels.

Com a mudança de distância de coocorrência, não foi observada uma variação

expressiva no comportamento do gráfico, somente uma pequena variação nos valores de

energia em cada instante. Após gerar a curva de evolução da característica e compará-la com

os valores do ensaio de validação, pode-se observar que os pontos se encontram dentro dos

limites previstos.

5.6 HOMOGENEIDADE

Na análise da homogeneidade, além de se calcular a frequência dos valores da matriz

de coocorrência, é medida também a distância entre tons repetidos. Por isso o comportamento

do parâmetro da homogeneidade é parecido com o da energia. Contudo, diferentemente da

energia, há uma variação maior quando se muda a distância de coocorrência. Isso se deve à

influência da distância no cálculo dessa característica.

61

Figura 5.26 - Média e desvio padrão dos ensaios da homogeneidade na distância de




62




63

Figura 5.30 - Gráfico de validação da evolução da homogeneidade na distância de




64



Assim como na análise das características anteriores, a característica de textura de

homogeneidade mostrou-se satisfatória para o uso em determinação do grau de evolução da

corrosão, pois os pontos obtidos no ensaio de validação se encontram dentro dos limites

previstos, como pode ser observado nas figuras 5.18, 5.19 e 5.20.

65

6 CONCLUSÕES E PESPECTIVAS FUTURAS

O objetivo deste trabalho foi o de avaliar o desempenho de características de textura

na avaliação da evolução da corrosão em uma peça de aço carbono A569. Os ensaios

realizados na câmara de névoa salina se mostraram eficientes para a simulação da exposição

de uma peça de aço na atmosfera. A análise da evolução da corrosão através da captura de

imagens se mostrou um processo eficiente. A partir dos parâmetros de textura analisados,

alguns se mostraram mais adequados para esse tipo de inspeção.

Nos ensaios de medidas de textura de primeira ordem o parâmetro de aleatoriedade de

tons foi o que melhor descreveu a evolução da característica ao longo do tempo em um corpo

de prova. O coeficiente de Hurst, por outro lado, não apresentou um comportamento

satisfatório para a análise de evolução de corrosão. Nos ensaios de medidas de segunda

ordem, todos descreveram bem a evolução da característica no tempo com o aumento do nível

de corrosão. Porém, nesses casos, vale avaliar a melhor distância de coocorrência a ser

medida afim de se retornar resultados mais precisos.

Na análise das curvas de evolução de corrosão, apesar do ensaio de validação estar

dentro dos valores esperados, foi observada uma duplicidade no valor das características para

diferentes instantes de tempo. Tal comportamento dificulta o uso desse tipo de monitoração

para análises automáticas de evolução.

A técnica de inspeção de corrosão por visão computacional a partir de análise de

textura demostrou ser uma complementação ao método de inspeção humana. A técnica

apresentada é opção de baixo custo e pouco complexa. Aliada à inspeção visual humana

apresentaria maior confiabilidade no quesito dos resultados duplicados e menor risco de erro

de perícia humana.

Apesar de ter apresentado uma forma satisfatória de inspeção, a técnica apresenta uma

gama de oportunidades de desenvolvimento. Uma evolução ao estudo proposto neste projeto

seria a ampliação do banco de dados a partir de ensaios com materiais e revestimentos

diferentes e a observação do comportamento desses materiais tanto em ambientes controlados

como em ensaios in loco, além de comparar o comportamento dos parâmetros nos diferentes

tipos de materiais.

66

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ACOSTA, M. R. G.; Díaz, J. C. V.; Castro, N. S. An innovative image-processing

model for rust detection using Perlin Noise to simulate oxide textures. Corrosion Science,

v.88, 2014: 141-151.

ASM Handbook. vol 13A. Corrosion: Fundamentals, Testing, and Protection. ASM

International, 1987. 1135p.

CARVALHO, C. A. B.; VASCONCELOS, J. A.; Ensaio de simulação de névoa salina

para avaliação da resistência à corrosão de materiais de componentes de processo. 2011.

110p. Tese – Universidade Federal Fluminense. Niteroi 2011.

CHOI, K. Y.; Kim, S. S. Morphological analysis and classification of types of surface

corrosion damage by digital image processing. Corrosion Science 47.1, 2005: 1-15.

CODARO, E. N.; Nakazato, R. Z.; Horovistiz, A. L.; Ribeiro, L. M. F; Ribeito, R. B;

Hein, L. R. O; An image processing method for morphology characterization and pitting

corrosion evaluation. Materials Science and Engineering: A, v.334, 2002: 298-306.

CONCI, Aura; AZEVEDO, Eduardo; LETA, Fabiana R. Computação Gráfica. v2. Rio

de Janeiro: Elsevier, 2008.

COSTA, B. P.; LETA, Fabiana Rodrigues. A Medição por Imagem em Precisão

Subpixel. In: II Congresso Internacional de Metrologia Mecânica, Natal, RN. 2011.

FELICIANO, F. F; Inspeção visual automática para avaliação da degradação de

superfícies por corrosão. 2015. 160p. Tese – Universidade Federal Fluminense. Niteroi 2015.

FELICIANO, Flávio F.; SOUZA, Igor L. de; LETA, Fabiana Rodrigues. Visão

computacional aplicacada à metrologia dimensional automatizada: considerações sobre sua

exatidão. Engevista, v. 7, n. 2, 2010.

FELICIANO, Flávio Felix; LETA, Fabiana Rodrigues; MAINIER, Fernando

Benedicto. Texture digital analysis for corrosion monitoring. Corrosion Science, v. 93, p. 138-

147, 2015.

FELIÚ, S.; Morcilo, M; Chico, B. Effect of distance from sea on atmospheric

corrosion rate. Corrosion, v.55, n.9, 1999: 883-891.

GENTIL, Vicente. Corrosão. In: Corrosão. Guanabara dois, 1982.

67

GOMES, Juliana Freitas Santos; LETA, Fabiana Rodrigues. Applications of computer

vision techniques in the agriculture and food industry: a review. European Food Research and

Technology, v. 235, n. 6, p. 989-1000, 2012.

KOVAC, J.; Legat, A.; Alaux, C.; Marow, T. J.; Govekar, E. Correlations of

electrochemical noise, acoustic emission and complementary monitoring techniques during

intergranular stress-corrosion cracking of austenitic stainless steel. Corrosion Science, v.52,

I.6, 2010: 2015-2025.

MEDINA, R.; Gayubo, F.; González-Rodrigo, L. M.; Olmedo, D.; Gomez-Garcia-

Bermejo, J.; Zalama, E.; Peran, J. R. Automated visual classification of frequent defects in flat

steel coils. International Journal Of Advanced Manufacturing Technology, v.57, 2011: 1087-

1097.

PEREIRA, M. C.; Silva, J. W. J.; Acciari, H. A.; Codaro, E. N.; Hein, L. R. O.

Morphology Characterization and Kinetics Evaluation of Pitting Corrosion of Commercially

Pure Aluminium by Digital Image Analysis. Materials Sciences and Applications, v.3, n.5,

2012: 287-293.

PINHEIRO, Marcio Augusto Rollin; SILVA, Renato Cesar Lima. Análise de correção

e aplicação de revestimentos anticorrosivos em cascos de navios. 2015.

MEIRA, G. R.; Padaratz, J. D. Efeito do distanciamento em relação ao mar na

agressividade por cloretos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DO CONCRETO, 44, Belo

Horizonte. Anais. IBRACON, São Paulo, 2002.

OLIVEIRA, J. C.; Cavaleiro, A.; Brett, C. Influence of sputtering conditions on

corrosion of sputtered W–Ti–N thin film hard coatings: salt spray tests and image analysis.

Corrosion science 42.11, 2000: 1881-1895.

SALGADO, J. A. M.; Chavarín, J. U.; CRUZ, D. M. Observation of Copper Corrosion

Oxide Products Reduction in Metallic Samples by Means of Digital Image Correlation.

International Journal of Electrochemical Science, v.7, 2012: 1107 - 1117.

SCHWEITZER, P. A. Fundamentals of Metallic Corrosion: Atmospheric and Media

Corrosion of Metals. Taylor & Francis Group, 2007.

SUTTON, M. A., et al. Local crack closure measurements: Development of a

measurement system using computer vision and a far-field microscope. Advances in fatigue

crack closure measurement and analysis: second volume. ASTM International, 1999.

68

UHLIG H. H. Uhlig Corrosion’s Handbook. John Wiley & Sons Inc, 2000.

WOLYNEC, S. Técnicas eletroquímicas em estrutura, propriedades e materiais. São

Paulo: Ed. da Universidade de São Paulo, 1994 [2003].

69

8 - Apêndices

70

8.1 – Apêndice 1 - Sequência de imagens nos ensaios

Figura 8.1 - Evolução do corpo de prova A

71

Figura 8.2 - Evolução do corpo de prova B

72

Figura 8.3 - Evolução do corpo de prova C

73

Figura 8.4- Evolução do corpo de prova do ensaio de validação

74

8.2 Apêndice 2 – Tabela com os resultados do ensaio

Tabela 3– Valores de aleatoriedade de tons obtidos para o ensaio A.

'Aleatoriedade de tons'

Tempo (h) Amostra do Corpo de Prova A

A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 4,42936 4,56436 4,71576 4,69256 4,84684 4,77283 4,55477 4,75893

1,5 4,38718 4,66314 4,76386 4,92589 4,80834 5,72001 5,13062 5,11161

2 5,83356 5,87998 6,21450 5,90433 6,19737 6,49230 6,31476 6,43471

2,5 6,78121 6,80003 7,03167 6,80585 6,96766 7,06736 7,02489 7,04482

3 6,82987 6,86979 6,99264 6,89220 7,03115 7,12791 7,08464 7,21059

3,5 6,74303 6,85318 6,88861 6,85656 6,91681 6,97696 6,97478 7,06465

4 6,82826 6,95626 7,00284 6,93794 7,06293 7,12221 7,14695 7,19142

4,5 6,88613 7,01019 7,03629 7,02394 7,08262 7,16900 7,17758 7,22673

5 6,97973 7,01624 6,93377 7,07804 7,05367 7,00235 6,92690 6,89779

5,5 6,98214 7,04709 7,08614 7,18878 7,27393 7,17915 7,16044 7,16463

6 6,89742 7,05635 7,00497 7,14472 7,13570 7,10202 7,12494 7,12797

6,5 6,93094 7,04196 7,01631 7,11517 7,17009 7,10392 7,07838 7,07206

7 6,62864 6,24603 6,04529 6,65444 6,23116 6,52911 6,44898 6,08167

7,5 6,52315 6,25163 6,22651 6,61710 6,33900 6,60536 6,48655 6,32595

8 6,46798 6,17401 6,15387 6,61284 6,34534 6,51859 6,45944 6,20104

8,5 6,39370 6,02547 5,90264 6,39622 5,98302 6,32916 6,06911 5,84986

75

Tabela 4 – Valores de aleatoriedade de tons obtidos para o ensaio B.


Tempo (h) Amostra do Corpo de Prova B

B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 4,70380 4,47265 4,76624 4,71010 4,92166 5,02021 4,68487 4,78544

1,5 6,85000 6,71688 6,93075 6,97782 7,02542 7,22833 6,86773 6,79414

2 6,88121 6,74237 6,99308 6,97938 7,04160 7,24754 6,87376 6,80678

2,5 6,91916 6,83188 6,78717 6,99561 6,82556 7,12989 6,80565 6,76071

3 6,58573 6,54232 6,70208 6,74181 6,70961 6,99555 6,72345 6,69554

3,5 6,75090 6,75253 6,82652 6,91643 6,88331 7,05196 6,78562 6,73800

4 6,87572 6,83340 6,83767 6,95666 6,72201 7,07358 6,71706 6,64784

4,5 6,69813 6,54614 6,63871 6,71112 6,44664 6,72550 6,53138 6,46108

5 6,81680 6,45515 6,68984 6,75246 6,21440 6,05894 5,75223 6,41271

5,5 6,73597 6,75139 6,82722 6,68497 6,49058 6,41348 5,99208 6,59622

6 6,57460 6,26784 6,79051 6,56979 6,98769 7,11520 6,92801 6,92154

6,5 6,55105 6,29771 6,71433 6,56218 6,90991 7,08847 6,75373 6,69730

7 6,93725 6,80274 7,09033 6,92609 7,20432 7,20840 6,97161 7,00901

7,5 6,83758 6,69703 6,96976 6,92906 7,06912 7,19308 6,88981 6,82955

8 6,83818 6,74452 6,98763 6,96185 7,08394 7,20861 6,90956 6,83947

8,5 6,92388 6,73221 6,93633 7,00494 6,96923 7,28594 6,90200 6,83653

Tabela 5 – Valores de aleatoriedade de tons obtidos para o ensaio C.


Tempo (h) Amostra do Corpo de Prova C

C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 5,02124 4,49907 4,76552 5,22487 4,86171 5,61301 5,40878 5,66122

1,5 6,86012 7,15625 6,98175 6,72305 6,99661 6,78463 7,08995 7,08501

2 6,70243 6,83500 6,83649 6,48232 6,74643 6,70506 6,92936 6,92958

2,5 6,86012 7,15625 6,98175 6,72305 6,99661 6,78463 7,08995 7,08501

3 6,64291 7,06815 6,93499 6,59900 7,07926 6,46687 6,75544 6,83975

3,5 6,64938 6,96441 7,00374 6,61168 7,08276 6,56421 6,68838 6,81219

4 6,41730 6,66516 6,99798 6,43208 6,88420 6,53328 6,64895 6,64229

4,5 6,48730 6,81037 7,05250 6,48386 6,91482 6,36316 6,56446 6,61780

5 5,97545 5,84970 6,11856 6,12605 6,08243 6,73639 6,63552 6,72787

5,5 6,21996 6,20449 6,41566 6,50140 6,48859 6,98554 6,99437 7,09385

6 6,08231 6,02055 6,26773 6,41385 6,29210 6,97197 6,94665 7,09140

6,5 6,14146 6,04139 6,30944 6,43978 6,37144 6,92181 6,92758 7,10146

7 6,25538 6,13971 6,33788 6,53663 6,42635 6,99729 7,00411 7,20927

7,5 6,24338 6,11703 6,33573 6,52581 6,45874 7,02009 6,99827 7,23243

8 6,68012 6,94771 6,87062 6,76891 6,92451 6,93979 7,19702 7,14011

76

8,5 6,70243 6,83500 6,83649 6,48232 6,74643 6,70506 6,92936 6,92958

77

Tabela 6 – Valores de coeficiente de Hurst obtidos para o ensaio A.

'Coeficiente de Hurst'


A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,08733 0,52787 0,10171 0,40653 0,06970 0,14328 0,34023 0,26804

1,5 0,08356 0,06546 0,86229 0,42722 0,09890 -0,78288 0,25043 0,19608

2 0,61177 0,15615 -0,33246 0,32605 0,15006 0,85532 0,06763 0,37659

2,5 0,81475 0,93323 0,94636 0,60406 0,84141 0,67993 0,21069 0,22833

3 0,24460 0,09586 0,61897 0,19675 0,09007 0,39596 0,56746 0,48664

3,5 0,59269 0,51628 0,45369 1,46737 0,09198 0,40747 0,24853 0,19509

4 0,25581 0,41681 0,60929 0,48723 0,79147 0,86984 0,51820 0,38687

4,5 0,54098 0,73350 0,28151 1,26561 0,54695 0,28044 0,95280 0,23259

5 0,49198 0,26081 0,02042 0,35798 0,48946 1,08085 1,23740 1,11125

5,5 0,89728 0,11643 0,28171 0,31080 0,33224 0,17891 0,66220 -0,04838

6 0,23239 0,22737 0,10449 0,41917 0,99375 0,65965 0,52414 -0,08916

6,5 0,44941 0,34452 0,66130 0,44835 0,49791 0,53264 0,31092 0,17567

7 0,09856 0,37382 1,01725 0,11165 -0,42128 0,41310 0,86399 0,13795

7,5 -0,22701 0,88088 -0,38845 -0,12048 0,27273 0,29421 0,04806 0,09674

8 0,82788 0,60305 -0,62322 0,77284 -0,05726 0,10716 1,06471 -0,04187

8,5 0,48915 0,69776 -0,04027 0,71284 -0,05868 0,33943 0,18090 0,52556

Tabela 7 – Valores de coeficiente de Hurst obtidos para o ensaio B.



B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,07511 0,09502 0,33057 0,45013 0,22226 0,15506 0,07807 0,25861

1,5 1,07123 0,61525 0,72437 0,83295 -0,18938 0,33845 0,29843 0,36700

2 0,26757 0,39562 0,95905 -0,05661 0,81606 0,55034 0,08660 1,34743

2,5 0,14410 -0,03375 -0,00460 -0,03463 0,42983 0,42729 0,58370 0,96699

3 0,50091 0,07270 1,07829 -0,09911 0,72094 0,60849 0,33404 0,26921

3,5 0,42964 -0,00493 0,85052 0,90527 0,45657 0,67559 0,34326 0,06326

4 0,32511 0,13469 0,21596 0,29110 0,57093 0,11865 -0,18789 0,93893

4,5 0,64545 1,04316 0,52320 0,04213 0,07435 0,32682 0,03477 1,51286

5 -0,13367 0,37838 -0,54962 0,62262 0,24886 0,25520 0,24926 0,15365

5,5 1,15613 0,24325 -0,05359 -0,03338 0,70960 0,49855 -0,03148 0,09044

6 -0,18942 0,19592 -0,66754 0,57188 0,85874 0,29345 -0,16145 0,15208

6,5 0,47012 0,59080 0,61708 0,90969 1,04191 0,89598 0,61783 1,23124

7 0,17520 0,07831 0,84381 0,59449 0,70002 0,98000 0,36717 0,22716

7,5 0,65687 0,23750 0,65017 -0,32386 0,28746 0,96121 0,14797 0,49258

8 0,25293 0,54582 0,15500 -0,20625 0,30795 0,77640 0,72679 0,82528

78

8,5 0,66930 0,36933 0,80354 0,67502 1,03289 0,35617 0,64239 0,51710

79

Tabela 8 – Valores de coeficiente de Hurst obtidos para o ensaio C.



C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,11905 0,30753 -0,09645 0,03570 -0,00492 -0,16214 0,13173 0,09553

1,5 0,19681 0,84195 -0,31318 0,50205 0,44131 0,37794 0,31015 1,11125

2 0,80634 0,67980 1,63671 0,75362 0,65831 0,44026 1,09144 0,13333

2,5 0,19681 0,84195 -0,31318 0,50205 0,44131 0,37794 0,31015 1,11125

3 0,34550 -0,27881 0,37140 0,04697 0,23101 0,08841 0,71245 0,29124

3,5 0,37646 0,37336 -0,41515 0,15934 0,11829 -0,03571 -0,09216 0,23856

4 0,21288 0,01972 0,66286 0,27731 0,55142 0,40303 0,34131 0,48910

4,5 0,42619 0,40193 0,41169 -0,17485 0,28695 0,34931 0,31835 0,22537

5 1,11968 -0,65901 0,95240 -0,20480 0,20016 0,55328 0,34682 -0,75494

5,5 -0,46077 0,69342 0,07099 -0,26012 1,56579 0,56319 0,53646 0,49533

6 0,08739 0,66983 -0,06193 1,04751 1,64865 0,03372 1,40150 0,71667

6,5 -1,28916 1,13045 -0,09657 -0,25385 2,04983 1,48300 0,60598 -0,10664

7 -0,44716 0,58404 -1,07797 -0,07409 -0,56501 -0,01394 1,06624 1,13610

7,5 0,03002 0,66393 -0,36572 -0,07872 -0,61630 1,55441 0,63405 -0,32664

8 0,30160 0,18558 -0,18248 0,42640 0,74377 0,17537 0,61612 0,95170

8,5 0,80634 0,67980 1,63671 0,75362 0,65831 0,44026 1,09144 0,13333

Tabela 9 – Valores de contraste em 2px de distância de coocorrência para o ensaio A.

'Contraste (2px coocorrência)'


A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,21590 0,18741 0,06193 0,17798 0,10177 0,07242 0,15659 0,04738

1,5 0,21237 0,15468 0,14396 0,15126 0,17072 0,40559 0,28361 0,10667

2 0,31046 0,33194 0,43526 0,33979 0,58930 0,51350 0,49500 0,58976

2,5 0,41269 0,41221 0,44348 0,47086 0,65959 0,65134 0,68855 0,66256

3 0,46434 0,50430 0,55233 0,54258 0,76469 0,72172 0,74135 0,82903

3,5 0,35662 0,32188 0,34667 0,42283 0,45888 0,52259 0,51218 0,51278

4 0,29199 0,28443 0,30397 0,36176 0,42802 0,52319 0,51638 0,48254

4,5 0,29192 0,27949 0,29455 0,35710 0,40907 0,50576 0,49400 0,46494

5 0,57346 0,62247 0,55712 0,69564 0,74269 0,68417 0,66275 0,67524

5,5 0,44447 0,46344 0,45340 0,55696 0,64932 0,62510 0,61791 0,61436

6 0,38812 0,40174 0,37224 0,48746 0,49574 0,56570 0,52569 0,50016

6,5 0,46783 0,46974 0,44499 0,55122 0,60582 0,65019 0,58393 0,57164

7 0,36069 0,27394 0,23008 0,38786 0,32733 0,40193 0,38171 0,28178

7,5 0,29254 0,25183 0,21279 0,33500 0,26466 0,35301 0,33804 0,25538

8 0,25200 0,19981 0,18298 0,28482 0,21575 0,30155 0,27711 0,21197

80

8,5 0,25969 0,20309 0,16236 0,27443 0,19482 0,26359 0,22609 0,17103

Tabela 10 – Valores de contraste em 2px de distância de coocorrência para o ensaio B.



B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,21989 0,18733 0,05145 0,18702 0,09077 0,09442 0,16157 0,03414

1,5 0,40602 0,40958 0,39822 0,58215 0,54465 0,74584 0,51416 0,42558

2 0,39089 0,41508 0,40173 0,56717 0,56900 0,76293 0,52023 0,43638

2,5 0,48965 0,53964 0,46115 0,60271 0,56300 0,69664 0,53459 0,48915

3 0,32746 0,32020 0,31645 0,41500 0,39962 0,54745 0,41899 0,37984

3,5 0,38497 0,40227 0,38624 0,48727 0,47973 0,64430 0,47005 0,42047

4 0,49850 0,56852 0,49770 0,58204 0,52691 0,68428 0,52545 0,47483

4,5 0,31249 0,30000 0,28574 0,36329 0,27855 0,37663 0,31282 0,25803

5 0,45606 0,38161 0,32366 0,31717 0,24628 0,29540 0,26488 0,23766

5,5 0,37529 0,37668 0,32696 0,38712 0,32826 0,41739 0,35562 0,30077

6 0,33222 0,33340 0,34402 0,45340 0,45528 0,55597 0,46104 0,41220

6,5 0,26527 0,24827 0,24146 0,35827 0,32704 0,46145 0,34673 0,28358

7 0,47631 0,53748 0,57668 0,60661 0,78412 0,72191 0,58269 0,56977

7,5 0,41497 0,42144 0,42655 0,57513 0,56941 0,72700 0,52110 0,43485

8 0,42791 0,45907 0,46609 0,61182 0,62930 0,78011 0,55180 0,46189

8,5 0,44082 0,45255 0,44858 0,61056 0,55617 0,72035 0,51749 0,44352

Tabela 11 – Valores de contraste em 2px de distância de coocorrência para o ensaio C.



C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,05384 0,15902 0,08178 0,05578 0,03036 0,12369 0,11568 0,09761

1,5 0,34844 0,51494 0,51572 0,33117 0,66546 0,35675 0,54001 0,52848

2 0,22113 0,27120 0,28540 0,22536 0,33820 0,27673 0,34672 0,32259

2,5 0,34844 0,51494 0,51572 0,33117 0,66546 0,35675 0,54001 0,52848

3 0,32067 0,43335 0,43064 0,32606 0,58022 0,28625 0,40768 0,43521

3,5 0,33984 0,46370 0,49523 0,33878 0,59861 0,31043 0,40175 0,44000

4 0,31203 0,37216 0,48040 0,30579 0,48508 0,27161 0,36228 0,30467

4,5 0,33032 0,46457 0,53369 0,34272 0,54058 0,30439 0,38278 0,34292

5 0,31411 0,37800 0,26380 0,28525 0,23987 0,41824 0,40663 0,29841

5,5 0,63972 0,80652 0,67632 0,56816 0,83509 0,63221 0,82166 0,81305

6 0,49345 0,40623 0,34796 0,48554 0,45826 0,53784 0,59572 0,44285

6,5 0,39468 0,42998 0,39429 0,40171 0,50898 0,44758 0,58466 0,49591

81

7 0,56490 0,53633 0,40945 0,57330 0,54229 0,61396 0,74301 0,53301

7,5 0,41950 0,35964 0,30025 0,45275 0,39908 0,48467 0,58710 0,43362

8 0,29561 0,41617 0,39539 0,32587 0,56220 0,35603 0,50266 0,47623

8,5 0,22113 0,27120 0,28540 0,22536 0,33820 0,27673 0,34672 0,32259




A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,25611 0,21506 0,07413 0,20471 0,11797 0,08392 0,17605 0,05778

1,5 0,26879 0,19080 0,19047 0,22775 0,22133 0,84395 0,46798 0,16928

2 0,55390 0,64873 0,89296 0,62277 1,14587 1,15986 0,96760 1,16819

2,5 0,87973 0,91152 1,02986 1,01490 1,48050 1,52140 1,48075 1,52363

3 0,92581 1,03907 1,21674 1,10943 1,59971 1,58864 1,50641 1,83545

3,5 0,77140 0,71673 0,80306 0,97178 1,07767 1,25876 1,17978 1,26494

4 0,65174 0,62825 0,71707 0,85179 1,05789 1,33834 1,24610 1,25417

4,5 0,66240 0,63401 0,69492 0,87665 1,01869 1,31109 1,21338 1,22223

5 1,16579 1,27113 1,21763 1,45319 1,56423 1,49391 1,35879 1,42897

5,5 0,96037 1,01636 1,04567 1,26560 1,50551 1,43360 1,36655 1,43421

6 0,84672 0,92659 0,87851 1,14050 1,18434 1,33718 1,20720 1,20832

6,5 0,97117 1,00891 0,99793 1,19660 1,35756 1,47451 1,25803 1,29959

7 0,70001 0,47641 0,42544 0,75327 0,59695 0,83480 0,70706 0,51301

7,5 0,57053 0,48869 0,41500 0,67215 0,53157 0,72645 0,65690 0,49771

8 0,49646 0,36882 0,34098 0,57969 0,41950 0,62837 0,54829 0,39837

8,5 0,51619 0,37983 0,30694 0,55294 0,36383 0,55926 0,44060 0,31087




B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,27831 0,22313 0,05973 0,22566 0,10337 0,11904 0,19013 0,04342

1,5 0,80898 0,82349 0,89267 1,25711 1,22180 1,64913 1,06777 0,92288

2 0,78739 0,84228 0,89815 1,24040 1,26664 1,68769 1,08060 0,94687

2,5 0,94470 1,02662 0,91707 1,19548 1,06896 1,43284 1,02478 0,96767

3 0,61373 0,62575 0,66497 0,82455 0,84861 1,15065 0,83704 0,79835

3,5 0,71401 0,77379 0,80107 0,94808 1,01536 1,31816 0,91889 0,85858

4 0,95158 1,08285 0,98812 1,12468 0,98449 1,40466 1,02411 0,94387

4,5 0,64888 0,61181 0,61281 0,75364 0,58413 0,82383 0,66811 0,56985

5 1,05420 0,83700 0,75439 0,59684 0,46636 0,47132 0,36577 0,42641

5,5 0,79953 0,78241 0,77093 0,76187 0,66347 0,80236 0,56667 0,58148

82

6 0,63472 0,61188 0,77479 0,89954 0,98058 1,22077 0,95161 0,92860

6,5 0,52804 0,48949 0,58831 0,77890 0,81856 1,10141 0,77859 0,66045

7 0,90785 0,97391 1,20316 1,18839 1,55964 1,47746 1,14714 1,17266

7,5 0,80888 0,81270 0,93935 1,19024 1,23262 1,55995 1,07236 0,93664

8 0,82268 0,88439 1,00972 1,24384 1,34187 1,67318 1,12681 0,98391

8,5 0,86396 0,88500 0,97999 1,28563 1,18741 1,56691 1,07049 0,95254




C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,06508 0,19701 0,09824 0,06078 0,03391 0,14469 0,13828 0,11763

1,5 0,70337 1,11457 1,20705 0,61881 1,50875 0,68012 1,12678 1,20688

2 0,48348 0,63810 0,69338 0,45957 0,83098 0,57639 0,80679 0,78727

2,5 0,70337 1,11457 1,20705 0,61881 1,50875 0,68012 1,12678 1,20688

3 0,62201 0,92462 1,00983 0,60776 1,32849 0,52330 0,79522 0,95654

3,5 0,64109 0,94313 1,12674 0,62649 1,31824 0,56451 0,77637 0,94665

4 0,56041 0,70587 1,05503 0,53743 0,99767 0,49811 0,64526 0,59770

4,5 0,60281 0,91221 1,16363 0,60753 1,08685 0,52858 0,67477 0,66605

5 0,76771 0,92932 0,62982 0,72388 0,64436 1,07636 1,12838 0,84783

5,5 1,45257 1,84218 1,67373 1,30738 1,92993 1,46479 1,86784 1,91632

6 1,28530 1,27006 0,99876 1,22641 1,27860 1,45702 1,64666 1,25403

6,5 1,11873 1,27048 1,15815 1,07462 1,45267 1,21219 1,58217 1,40788

7 1,45420 1,50179 1,18721 1,43419 1,52369 1,56993 1,92356 1,45625

7,5 1,19195 1,13844 0,89737 1,23741 1,21523 1,32170 1,65117 1,26034

8 0,66328 1,01266 0,99471 0,71455 1,35426 0,80683 1,21864 1,17384

8,5 0,48348 0,63810 0,69338 0,45957 0,83098 0,57639 0,80679 0,78727




A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,26191 0,21948 0,07412 0,21014 0,11957 0,08522 0,17918 0,05873

1,5 0,28759 0,19981 0,21199 0,29402 0,24112 1,26440 0,63074 0,22242

2 0,67373 0,76463 1,03052 0,77408 1,22140 1,66241 1,21730 1,28143

2,5 1,21574 1,22158 1,43405 1,39317 1,86871 2,19395 1,94349 1,99017

3 1,22069 1,32946 1,57672 1,50799 1,97939 2,25888 2,01160 2,42228

3,5 1,11808 1,03354 1,20209 1,42552 1,51932 1,89450 1,71920 1,87250

4 1,02652 0,97692 1,16412 1,34826 1,62797 2,10682 1,91089 1,96405

4,5 1,05933 1,01200 1,14870 1,41481 1,59982 2,09004 1,88391 1,94765

83

5 1,56905 1,62846 1,65582 2,03920 2,02342 2,15013 1,86829 1,88224

5,5 1,38341 1,45919 1,53415 1,91281 2,09963 2,12807 1,92162 2,01513

6 1,24097 1,40714 1,38261 1,74253 1,74071 2,01979 1,77988 1,79426

6,5 1,34739 1,42245 1,45817 1,75131 1,89592 2,16343 1,77170 1,84048

7 0,94292 0,59663 0,54173 1,03165 0,75273 1,19256 0,93292 0,64553

7,5 0,77218 0,65424 0,58564 0,89653 0,72757 0,99456 0,85158 0,68364

8 0,69935 0,52182 0,50331 0,82629 0,61889 0,89910 0,75412 0,56943

8,5 0,73420 0,53220 0,44755 0,78568 0,50328 0,81805 0,61568 0,42423




B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,29296 0,23191 0,06079 0,23515 0,10632 0,12253 0,19331 0,04772

1,5 1,09538 1,08680 1,28901 1,73859 1,69371 2,25126 1,40300 1,30495

2 1,07721 1,11074 1,29162 1,73648 1,73740 2,27796 1,40810 1,32707

2,5 1,22686 1,25056 1,17009 1,58489 1,30508 1,91431 1,29496 1,24967

3 0,79649 0,81297 0,93986 1,07866 1,13153 1,50417 1,07472 1,08844

3,5 0,92636 0,99480 1,10156 1,25746 1,38315 1,74193 1,18591 1,14444

4 1,22153 1,32239 1,26742 1,46394 1,19608 1,84948 1,30781 1,21345

4,5 0,91782 0,83939 0,89856 1,04738 0,79991 1,14792 0,92766 0,81865

5 1,56071 1,22515 1,26072 0,83491 0,67609 0,59225 0,42373 0,60158

5,5 1,10673 1,08090 1,26794 1,01447 0,96257 1,04838 0,67148 0,81888

6 0,86422 0,76345 1,15096 1,21467 1,37049 1,75468 1,24868 1,31565

6,5 0,77306 0,68833 0,99632 1,13784 1,32536 1,63626 1,12418 1,05317

7 1,23042 1,20160 1,61406 1,58978 2,02093 1,99603 1,47017 1,58524

7,5 1,09109 1,03920 1,35066 1,60991 1,68400 2,11831 1,39678 1,32598

8 1,08840 1,11458 1,41304 1,65360 1,79347 2,25879 1,45673 1,36366

8,5 1,14453 1,12174 1,37040 1,76853 1,55610 2,18363 1,41624 1,33396




C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,06791 0,20672 0,10243 0,06426 0,03689 0,15127 0,14280 0,12472

1,5 1,00307 1,66054 1,90849 0,85194 2,26537 0,95459 1,63859 1,80814

2 0,76176 1,08960 1,29118 0,67884 1,46749 0,86183 1,27381 1,33946

2,5 1,00307 1,66054 1,90849 0,85194 2,26537 0,95459 1,63859 1,80814

3 0,84994 1,33241 1,60715 0,80234 2,00234 0,69660 1,04305 1,38524

3,5 0,86015 1,29152 1,72101 0,82287 1,93223 0,74569 1,02144 1,36694

84

4 0,72266 0,92806 1,49126 0,69483 1,35600 0,68437 0,84358 0,83267

4,5 0,77678 1,15214 1,65637 0,75501 1,42196 0,67812 0,83526 0,89571

5 1,17513 1,51362 1,10300 1,13519 1,11379 1,74707 1,92808 1,57154

5,5 2,16110 2,61432 2,54506 1,99526 2,86367 2,27623 2,80444 2,84802

6 2,05105 2,19667 1,81264 1,94346 2,21279 2,41452 2,69908 2,22530

6,5 1,90374 2,10796 2,03373 1,80724 2,47705 2,06158 2,62617 2,42484

7 2,32032 2,42797 2,07838 2,26006 2,58683 2,53429 3,06484 2,44135

7,5 2,06237 2,03049 1,71416 2,07659 2,26992 2,23220 2,79716 2,31050

8 1,02329 1,60017 1,61528 1,10887 2,08758 1,28949 1,97006 1,86544

8,5 0,76176 1,08960 1,29118 0,67884 1,46749 0,86183 1,27381 1,33946

Tabela 18 – Valores de correlação de pixel em 2px de distância de coocorrência para o ensaio

A.

'Correlação de Pixel (2px coocorrência)'


A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,53620 0,60288 0,49767 0,63769 0,68694 0,50833 0,61926 0,46132

1,5 0,46982 0,47492 0,62715 0,66903 0,65767 0,78556 0,73178 0,75542

2 0,65584 0,61851 0,63736 0,62548 0,54950 0,74636 0,65639 0,64942

2,5 0,78342 0,79674 0,83232 0,76654 0,73494 0,80807 0,74131 0,76375

3 0,76521 0,76997 0,78917 0,75809 0,71719 0,80656 0,75334 0,77193

3,5 0,82278 0,85612 0,85954 0,81739 0,80559 0,83808 0,81299 0,83697

4 0,85727 0,87128 0,88491 0,85532 0,85047 0,86506 0,84476 0,85931

4,5 0,86434 0,88098 0,89025 0,86936 0,85853 0,87330 0,85530 0,87052

5 0,78342 0,78062 0,80111 0,78802 0,76679 0,81662 0,77651 0,76854

5,5 0,80973 0,80873 0,83426 0,81915 0,80102 0,82268 0,78069 0,79143

6 0,82257 0,84254 0,85226 0,83272 0,82388 0,83494 0,80999 0,82547

6,5 0,80051 0,81152 0,83000 0,80917 0,79834 0,82029 0,78551 0,79878

7 0,77602 0,69411 0,71395 0,76954 0,69087 0,79870 0,74828 0,68211

7,5 0,75376 0,69661 0,74055 0,74233 0,72387 0,76644 0,71038 0,72945

8 0,78311 0,73138 0,75738 0,78971 0,76873 0,78852 0,75947 0,73777

8,5 0,79843 0,74912 0,76451 0,79268 0,72029 0,80337 0,77933 0,73007


B.



B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,55753 0,55845 0,60222 0,60450 0,74927 0,65237 0,66125 0,53007

1,5 0,78338 0,73458 0,81379 0,74949 0,80565 0,77336 0,75148 0,79578

85

2 0,79880 0,73913 0,82242 0,75760 0,80004 0,77389 0,74897 0,79295

2,5 0,75671 0,69027 0,72565 0,73289 0,68827 0,74959 0,71017 0,74258

3 0,73876 0,71912 0,78009 0,72788 0,73696 0,75511 0,72908 0,77341

3,5 0,74675 0,73189 0,77728 0,74435 0,75900 0,74502 0,72792 0,75203

4 0,74378 0,68462 0,72370 0,72350 0,68226 0,74066 0,71327 0,71861

4,5 0,80844 0,77808 0,80766 0,78045 0,78024 0,78138 0,77943 0,80703

5 0,79111 0,78327 0,86269 0,83134 0,76978 0,68970 0,56904 0,79727

5,5 0,78671 0,80055 0,87123 0,76324 0,77638 0,67612 0,58079 0,80279

6 0,78441 0,67555 0,84389 0,72818 0,80165 0,80047 0,77713 0,82193

6,5 0,82055 0,75464 0,87258 0,77176 0,86240 0,83474 0,80545 0,84752

7 0,77963 0,67793 0,76887 0,72671 0,75429 0,77055 0,73298 0,77834

7,5 0,77607 0,71671 0,80803 0,74183 0,79852 0,77318 0,74767 0,79505

8 0,76099 0,70395 0,79602 0,72634 0,78315 0,75955 0,73953 0,78503

8,5 0,78246 0,70140 0,79573 0,74165 0,76633 0,79407 0,75278 0,78674


C.



C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,39329 0,54864 0,39256 0,80199 0,57916 0,77262 0,73914 0,82378

1,5 0,81988 0,83608 0,85442 0,78907 0,80472 0,79107 0,79620 0,81475

2 0,86019 0,87694 0,89306 0,81158 0,85980 0,81978 0,83179 0,85955

2,5 0,81988 0,83608 0,85442 0,78907 0,80472 0,79107 0,79620 0,81475

3 0,77320 0,84091 0,84607 0,75014 0,80942 0,74581 0,74022 0,80193

3,5 0,77269 0,81411 0,84159 0,76228 0,80772 0,75239 0,74569 0,80587

4 0,70309 0,74935 0,79940 0,70359 0,74823 0,78823 0,74198 0,79458

4,5 0,71407 0,72602 0,81041 0,68478 0,73345 0,68862 0,68259 0,74667

5 0,77151 0,79205 0,81896 0,79850 0,82473 0,84611 0,86111 0,88406

5,5 0,74548 0,72154 0,77656 0,77758 0,75262 0,81523 0,79504 0,79355

6 0,79765 0,84109 0,85417 0,80115 0,83658 0,85357 0,85177 0,87573

6,5 0,83125 0,82444 0,84679 0,83661 0,83578 0,86593 0,85472 0,86992

7 0,79561 0,80776 0,84702 0,80661 0,83355 0,84129 0,83435 0,86412

7,5 0,83811 0,85246 0,87299 0,84052 0,86874 0,86888 0,86579 0,88783

8 0,83118 0,83686 0,84924 0,82780 0,80709 0,85484 0,85286 0,84063

8,5 0,86019 0,87694 0,89306 0,81158 0,85980 0,81978 0,83179 0,85955


A.


86


A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,44852 0,54464 0,38479 0,58352 0,63575 0,42043 0,57059 0,32780

1,5 0,32938 0,35353 0,50342 0,50308 0,55366 0,55438 0,55663 0,60923

2 0,38597 0,25540 0,25625 0,31304 0,12395 0,42783 0,32886 0,30440

2,5 0,53804 0,55090 0,61096 0,49679 0,40548 0,55172 0,44384 0,45663

3 0,53179 0,52605 0,53590 0,50554 0,40862 0,57454 0,49881 0,49519

3,5 0,61658 0,67986 0,67493 0,58064 0,54343 0,61013 0,56935 0,59793

4 0,68145 0,71581 0,72866 0,65926 0,63042 0,65507 0,62562 0,63445

4,5 0,69180 0,73018 0,74108 0,67936 0,64776 0,67171 0,64466 0,65943

5 0,55937 0,55221 0,56526 0,55722 0,50932 0,59956 0,54191 0,51082

5,5 0,58903 0,58059 0,61787 0,58964 0,53865 0,59366 0,51514 0,51344

6 0,61276 0,63715 0,65173 0,60858 0,57947 0,61015 0,56361 0,57870

6,5 0,58580 0,59526 0,61885 0,58571 0,54869 0,59305 0,53787 0,54280

7 0,56533 0,46785 0,47019 0,55285 0,43522 0,58248 0,53336 0,42115

7,5 0,51958 0,41119 0,49367 0,48230 0,44523 0,52005 0,43749 0,47347

8 0,57303 0,50433 0,54778 0,57219 0,55053 0,55976 0,52411 0,50755

8,5 0,59953 0,53078 0,55350 0,58271 0,47749 0,58329 0,57034 0,50971


B.



B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,44023 0,47469 0,53018 0,52315 0,71350 0,55796 0,60086 0,38893

1,5 0,56846 0,46574 0,58273 0,45832 0,56459 0,49920 0,48379 0,55723

2 0,59465 0,47045 0,60302 0,46930 0,55530 0,50005 0,47859 0,55048

2,5 0,53099 0,41036 0,45398 0,47027 0,40750 0,48560 0,44442 0,49027

3 0,51068 0,45083 0,53757 0,45909 0,44175 0,48568 0,45778 0,52342

3,5 0,53003 0,48430 0,53752 0,50283 0,48940 0,47846 0,46829 0,49367

4 0,51085 0,39878 0,45176 0,46606 0,40516 0,46811 0,44102 0,44006

4,5 0,60233 0,54686 0,58736 0,54459 0,53853 0,52238 0,52920 0,57342

5 0,51671 0,52497 0,68017 0,68295 0,56206 0,50521 0,40325 0,63652

5,5 0,54524 0,58534 0,69662 0,53464 0,54645 0,37740 0,33147 0,61888

6 0,58829 0,40513 0,64900 0,45910 0,57310 0,56210 0,53996 0,59838

6,5 0,64292 0,51615 0,68987 0,50272 0,65583 0,60573 0,56346 0,64479

7 0,57974 0,41598 0,51818 0,46332 0,51175 0,53042 0,47442 0,54332

7,5 0,56342 0,45347 0,57722 0,46434 0,56436 0,51348 0,48086 0,55840

8 0,54031 0,42934 0,55803 0,44207 0,53812 0,48414 0,46843 0,54207

8,5 0,57331 0,41560 0,55405 0,45572 0,50124 0,55207 0,48873 0,54233

87


C.



C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,26689 0,44217 0,26974 0,78350 0,52452 0,73275 0,68673 0,78693

1,5 0,63643 0,64510 0,65902 0,60577 0,55729 0,60184 0,57502 0,57696

2 0,69401 0,71036 0,74019 0,61491 0,65587 0,62433 0,60862 0,65746

2,5 0,63643 0,64510 0,65902 0,60577 0,55729 0,60184 0,57502 0,57696

3 0,56057 0,66054 0,63902 0,53409 0,56348 0,53554 0,49365 0,56461

3,5 0,57180 0,62166 0,63953 0,55999 0,57646 0,54982 0,50869 0,58260

4 0,46601 0,52493 0,55949 0,47898 0,48204 0,61156 0,54045 0,59700

4,5 0,47826 0,46255 0,58688 0,44099 0,46417 0,45910 0,44070 0,50800

5 0,44111 0,48909 0,56767 0,48796 0,52907 0,60412 0,61484 0,67057

5,5 0,42134 0,36429 0,44708 0,48812 0,42857 0,57219 0,53472 0,51357

6 0,47283 0,50392 0,58128 0,49796 0,54410 0,60352 0,59061 0,64824

6,5 0,52176 0,48084 0,54987 0,56273 0,53141 0,63691 0,60684 0,63083

7 0,47365 0,46201 0,55644 0,51628 0,53270 0,59446 0,57168 0,62886

7,5 0,53997 0,53289 0,62031 0,56444 0,60032 0,64259 0,62278 0,67409

8 0,62122 0,60319 0,62045 0,62213 0,53518 0,67121 0,64351 0,60717

8,5 0,69401 0,71036 0,74019 0,61491 0,65587 0,62433 0,60862 0,65746

Tabela 24 – Valores de correlação de pixel em 10px de distância de coocorrência para o

ensaio A.



A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,43383 0,53582 0,36372 0,57292 0,62852 0,39440 0,56057 0,29114

1,5 0,28383 0,32479 0,44116 0,36148 0,50892 0,33394 0,39987 0,47992

2 0,25396 0,12483 0,14141 0,14564 0,06621 0,18122 0,15777 0,23455

2,5 0,36056 0,39857 0,45926 0,30901 0,25036 0,35365 0,27031 0,29079

3 0,38239 0,39366 0,39933 0,32860 0,26861 0,39567 0,33073 0,33411

3,5 0,44419 0,53889 0,51403 0,38543 0,35627 0,41354 0,37262 0,40490

4 0,49818 0,55841 0,55992 0,46111 0,43177 0,45764 0,42694 0,42793

4,5 0,50633 0,56966 0,57203 0,48246 0,44700 0,47699 0,44859 0,45712

5 0,40635 0,42656 0,40893 0,37875 0,36639 0,42340 0,37067 0,35704

5,5 0,40809 0,39803 0,44008 0,38125 0,35682 0,39743 0,31876 0,31709

6 0,43228 0,44953 0,45266 0,40195 0,38276 0,41180 0,35691 0,37486

6,5 0,42530 0,42953 0,44319 0,39397 0,37051 0,40390 0,34945 0,35325

88

7 0,41419 0,33271 0,32440 0,38772 0,28719 0,40456 0,38510 0,27128

7,5 0,34940 0,21167 0,28534 0,30771 0,24009 0,34473 0,27237 0,27897

8 0,39939 0,29834 0,33244 0,39063 0,33745 0,37171 0,34506 0,29693

8,5 0,43079 0,34247 0,34711 0,40788 0,27636 0,39142 0,40035 0,33087


ensaio B.



B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,41127 0,45506 0,50988 0,50380 0,70400 0,53851 0,59322 0,30313

1,5 0,41593 0,29413 0,39777 0,24906 0,39747 0,31710 0,32198 0,37420

2 0,44529 0,30121 0,42916 0,25516 0,39115 0,32543 0,32045 0,37016

2,5 0,39136 0,28112 0,30310 0,29833 0,27620 0,31401 0,29755 0,34070

3 0,36549 0,28626 0,34642 0,29113 0,25572 0,32807 0,30236 0,35008

3,5 0,39019 0,33666 0,36332 0,34083 0,30242 0,31140 0,31420 0,32430

4 0,37173 0,26514 0,29718 0,30583 0,27545 0,30022 0,28599 0,27863

4,5 0,43754 0,37699 0,39499 0,36701 0,36720 0,33532 0,34685 0,38644

5 0,28346 0,30479 0,46632 0,55730 0,35890 0,37814 0,30634 0,48788

5,5 0,36992 0,42622 0,50126 0,38149 0,33691 0,18691 0,20649 0,46381

6 0,43962 0,25862 0,47981 0,26646 0,40421 0,37144 0,39641 0,43027

6,5 0,47783 0,31890 0,47550 0,27082 0,44301 0,41462 0,37032 0,43363

7 0,43042 0,27936 0,35430 0,28018 0,36795 0,36606 0,32633 0,38192

7,5 0,41101 0,30118 0,39217 0,27221 0,40585 0,33953 0,32469 0,37465

8 0,39153 0,28027 0,38169 0,25558 0,38386 0,30380 0,31323 0,36523

8,5 0,43385 0,25816 0,37711 0,25064 0,34598 0,37541 0,32326 0,35965


ensaio C.



C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,23434 0,41718 0,23554 0,77033 0,47331 0,71901 0,67421 0,77334

1,5 0,48172 0,47111 0,46041 0,45637 0,33520 0,44137 0,38255 0,36688

2 0,51755 0,50524 0,51638 0,42864 0,39346 0,43765 0,38217 0,41797

2,5 0,48172 0,47111 0,46041 0,45637 0,33520 0,44137 0,38255 0,36688

3 0,40076 0,51091 0,42582 0,38401 0,34134 0,38201 0,33649 0,36889

3,5 0,42704 0,48146 0,44960 0,42107 0,37851 0,40528 0,35402 0,39754

4 0,31052 0,37636 0,37794 0,32578 0,29530 0,46624 0,39959 0,43864

4,5 0,32790 0,32234 0,41273 0,30493 0,29867 0,30573 0,30847 0,33847

89

5 0,14524 0,16888 0,24362 0,19511 0,18568 0,35778 0,34209 0,38965

5,5 0,13782 0,09752 0,15830 0,21904 0,15229 0,33598 0,30262 0,27761

6 0,15828 0,14246 0,23994 0,20496 0,21131 0,34388 0,32986 0,37654

6,5 0,18601 0,13860 0,20980 0,26516 0,20056 0,38289 0,34745 0,36436

7 0,15829 0,13044 0,22410 0,23731 0,20691 0,34613 0,31866 0,37816

7,5 0,20231 0,16731 0,27452 0,26919 0,25404 0,39687 0,36177 0,40318

8 0,41632 0,37300 0,38331 0,41316 0,28297 0,47474 0,42428 0,37596

8,5 0,51755 0,50524 0,51638 0,42864 0,39346 0,43765 0,38217 0,41797

Tabela 27 – Valores de energia em 2px de distância de coocorrência para o ensaio A.

'Energia (2px coocorrência)'


A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,36603 0,37579 0,81865 0,36250 0,58389 0,78655 0,45703 0,86729

1,5 0,46219 0,58185 0,51449 0,60122 0,42133 0,24863 0,31737 0,61730

2 0,32688 0,40819 0,32422 0,41625 0,29734 0,24907 0,32549 0,19478

2,5 0,15113 0,16134 0,13592 0,16634 0,11772 0,11422 0,11709 0,10869

3 0,14895 0,14402 0,12842 0,15752 0,10066 0,11021 0,10296 0,08535

3,5 0,15458 0,15559 0,15425 0,16629 0,14036 0,14671 0,13056 0,11332

4 0,17903 0,16493 0,15376 0,16026 0,11234 0,14294 0,10656 0,11223

4,5 0,17737 0,16252 0,15605 0,16047 0,11561 0,13925 0,10819 0,10567

5 0,12056 0,12195 0,14623 0,11522 0,13615 0,14258 0,15892 0,16202

5,5 0,14444 0,13608 0,14708 0,11654 0,09600 0,13102 0,10955 0,11569

6 0,15012 0,13676 0,16445 0,12602 0,11875 0,13695 0,12003 0,12942

6,5 0,13957 0,13750 0,15564 0,12455 0,10783 0,13494 0,12091 0,12764

7 0,21433 0,28477 0,39536 0,21536 0,31646 0,30648 0,28525 0,37799

7,5 0,24168 0,30591 0,36547 0,21411 0,28165 0,25036 0,24804 0,32172

8 0,27583 0,36925 0,39314 0,23581 0,31475 0,28128 0,28022 0,36020

8,5 0,22332 0,30625 0,38807 0,22508 0,32207 0,27067 0,32421 0,39591

90

Tabela 28 – Valores de energia em 2px de distância de coocorrência para o ensaio B.



B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,33424 0,42368 0,82204 0,37534 0,55565 0,64550 0,38809 0,90176

1,5 0,14500 0,16081 0,14513 0,12780 0,13182 0,09178 0,14239 0,17688

2 0,14251 0,15651 0,13473 0,12940 0,13006 0,08968 0,14009 0,17255

2,5 0,13719 0,15845 0,18135 0,12003 0,16229 0,11061 0,15300 0,17166

3 0,20391 0,21801 0,20498 0,16569 0,19482 0,12812 0,17655 0,18954

3,5 0,17825 0,17369 0,17294 0,14334 0,15961 0,11850 0,16238 0,18501

4 0,12889 0,12977 0,13588 0,12209 0,16665 0,11781 0,19260 0,19735

4,5 0,17493 0,19360 0,19128 0,16869 0,27159 0,20796 0,25932 0,28961

5 0,15834 0,20776 0,21035 0,20790 0,37591 0,28472 0,33598 0,29260

5,5 0,17275 0,14580 0,18322 0,20708 0,25578 0,30052 0,25327 0,21120

6 0,20063 0,25230 0,23617 0,19846 0,13266 0,11634 0,12727 0,15710

6,5 0,21626 0,26107 0,25037 0,21144 0,15638 0,12069 0,17195 0,22507

7 0,13472 0,13975 0,11278 0,14777 0,09470 0,09473 0,11951 0,12680

7,5 0,14550 0,16155 0,13814 0,14660 0,12065 0,09845 0,14072 0,17095

8 0,14842 0,15394 0,12749 0,12463 0,11241 0,09144 0,12885 0,15929

8,5 0,13451 0,15795 0,13357 0,11995 0,12732 0,08872 0,13247 0,15566

Tabela 29 – Valores de energia em 2px de distância de coocorrência para o ensaio C.



C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,86187 0,51414 0,79150 0,66960 0,89854 0,41183 0,47335 0,41341

1,5 0,17507 0,11564 0,11282 0,18646 0,10365 0,17728 0,12017 0,12228

2 0,23301 0,18111 0,15641 0,26742 0,15549 0,20743 0,15805 0,15787

2,5 0,17507 0,11564 0,11282 0,18646 0,10365 0,17728 0,12017 0,12228

3 0,18676 0,13066 0,13358 0,19431 0,10883 0,24533 0,16510 0,16129

3,5 0,17557 0,13326 0,12014 0,17850 0,10947 0,21510 0,17055 0,15866

4 0,22309 0,17149 0,12848 0,22881 0,13515 0,21186 0,17444 0,19095

4,5 0,20190 0,14731 0,11566 0,21248 0,13331 0,24011 0,18882 0,18851

5 0,35662 0,21052 0,29232 0,40176 0,41056 0,17208 0,21661 0,18562

5,5 0,32655 0,42842 0,34938 0,21116 0,26952 0,18406 0,15207 0,15709

6 0,22071 0,45741 0,24603 0,19127 0,17494 0,17803 0,20406 0,14300

6,5 0,33186 0,47507 0,35416 0,19864 0,25834 0,19486 0,16686 0,14718

7 0,30703 0,44937 0,30578 0,18480 0,23765 0,18542 0,15672 0,12451

7,5 0,30518 0,43964 0,28470 0,18282 0,21394 0,16910 0,15430 0,12453

8 0,22519 0,16987 0,17221 0,19134 0,12901 0,16402 0,12077 0,11312

91

8,5 0,23301 0,18111 0,15641 0,26742 0,15549 0,20743 0,15805 0,15787

92

Tabela 30 – Valores de energia em 5px de distância de concorrência para o ensaio A.



A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,34598 0,35893 0,81092 0,34573 0,57265 0,77960 0,44538 0,86004

1,5 0,43459 0,55909 0,48967 0,57960 0,39675 0,21209 0,28953 0,59816

2 0,28380 0,35100 0,27998 0,37212 0,25919 0,21004 0,28592 0,16438

2,5 0,11321 0,12203 0,09903 0,12610 0,08625 0,08377 0,08736 0,07735

3 0,11201 0,10806 0,09488 0,12154 0,07433 0,08171 0,07717 0,06065

3,5 0,11388 0,11309 0,11179 0,12548 0,10091 0,11076 0,09625 0,07916

4 0,13271 0,11996 0,11096 0,11998 0,07671 0,10410 0,07422 0,07569

4,5 0,13096 0,11790 0,11289 0,11857 0,07926 0,10078 0,07512 0,07040

5 0,08906 0,09111 0,10981 0,08561 0,10243 0,10822 0,12329 0,12429

5,5 0,10657 0,09984 0,10785 0,08481 0,06654 0,09750 0,07913 0,08218

6 0,10932 0,09803 0,12025 0,09057 0,08189 0,10070 0,08518 0,09106

6,5 0,10347 0,10170 0,11662 0,09236 0,07640 0,10092 0,08846 0,09159

7 0,17247 0,23652 0,34443 0,17444 0,26794 0,26111 0,24148 0,32703

7,5 0,18919 0,24563 0,30402 0,16455 0,22323 0,20035 0,19738 0,26294

8 0,22070 0,30714 0,33219 0,18245 0,25286 0,22803 0,22457 0,30065

8,5 0,17138 0,24582 0,32851 0,17223 0,25603 0,21459 0,26730 0,33639




B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,30459 0,40208 0,81690 0,35228 0,54689 0,62940 0,37029 0,89705

1,5 0,10892 0,12121 0,10547 0,09531 0,09735 0,06555 0,10618 0,13332

2 0,10663 0,11758 0,09646 0,09594 0,09659 0,06372 0,10452 0,13006

2,5 0,10565 0,12732 0,14491 0,09019 0,12870 0,08155 0,11887 0,13329

3 0,15744 0,16840 0,15609 0,12637 0,15061 0,09482 0,13609 0,14483

3,5 0,13815 0,13363 0,13105 0,10901 0,12269 0,08895 0,12515 0,14292

4 0,09751 0,09879 0,10164 0,09234 0,13079 0,08653 0,15222 0,15374

4,5 0,13178 0,14557 0,14098 0,12620 0,21960 0,16358 0,21030 0,23825

5 0,11625 0,16173 0,17298 0,17525 0,34498 0,25017 0,30893 0,25876

5,5 0,13103 0,10695 0,14603 0,16766 0,22101 0,26647 0,22235 0,17668

6 0,16503 0,21300 0,19905 0,16519 0,09817 0,08533 0,09166 0,11505

6,5 0,17241 0,20832 0,20353 0,16933 0,11281 0,08530 0,12448 0,17261

7 0,10518 0,11013 0,08261 0,11796 0,07054 0,06925 0,08895 0,09387

7,5 0,11085 0,12436 0,10090 0,11425 0,08866 0,07144 0,10477 0,12878

8 0,11369 0,11823 0,09254 0,09499 0,08330 0,06617 0,09525 0,11931

93

8,5 0,10091 0,12153 0,09758 0,08989 0,09439 0,06295 0,09752 0,11486

94




C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,85176 0,48877 0,77797 0,66619 0,89606 0,39769 0,45797 0,39846

1,5 0,13539 0,08455 0,08132 0,14641 0,07423 0,13772 0,08873 0,08800

2 0,18484 0,13697 0,11312 0,21950 0,11144 0,16085 0,11632 0,11268

2,5 0,13539 0,08455 0,08132 0,14641 0,07423 0,13772 0,08873 0,08800

3 0,14199 0,09511 0,09659 0,15018 0,07685 0,19762 0,12553 0,12075

3,5 0,13470 0,10043 0,08681 0,13808 0,07882 0,17034 0,13070 0,11849

4 0,17772 0,13125 0,09355 0,18308 0,10012 0,16674 0,13610 0,14679

4,5 0,15769 0,11181 0,08419 0,16876 0,10038 0,19451 0,14945 0,14384

5 0,30672 0,16765 0,23746 0,34126 0,34509 0,13004 0,16653 0,13923

5,5 0,27638 0,37114 0,29223 0,16970 0,21576 0,14404 0,12010 0,11974

6 0,17824 0,38678 0,19472 0,15156 0,13235 0,13522 0,16203 0,10375

6,5 0,27438 0,40852 0,29097 0,15348 0,19971 0,15032 0,12905 0,10587

7 0,25164 0,38323 0,24786 0,14194 0,18247 0,14326 0,12147 0,08791

7,5 0,24585 0,36815 0,22607 0,13687 0,15983 0,12623 0,11631 0,08575

8 0,18698 0,13268 0,13140 0,15349 0,09493 0,12404 0,08714 0,07735

8,5 0,18484 0,13697 0,11312 0,21950 0,11144 0,16085 0,11632 0,11268

Tabela 33 – Valores de energia em 10px de distância de coocorrência para o ensaio A.



A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,34512 0,35594 0,81498 0,34213 0,57363 0,78257 0,44556 0,86243

1,5 0,42741 0,55387 0,48625 0,56628 0,39323 0,18476 0,27386 0,59508

2 0,27087 0,33577 0,26235 0,35656 0,24544 0,18355 0,26535 0,15672

2,5 0,09629 0,10504 0,08208 0,10792 0,07514 0,06756 0,07409 0,06666

3 0,09630 0,09421 0,08152 0,10365 0,06558 0,06626 0,06571 0,05233

3,5 0,09464 0,09407 0,09211 0,10434 0,08518 0,09026 0,07979 0,06590

4 0,10737 0,09863 0,09063 0,09690 0,06334 0,08150 0,06023 0,06042

4,5 0,10519 0,09575 0,09129 0,09454 0,06504 0,07827 0,05999 0,05600

5 0,07579 0,07993 0,09499 0,07046 0,08793 0,09098 0,10616 0,10870

5,5 0,08895 0,08629 0,09311 0,06876 0,05721 0,08236 0,06934 0,07218

6 0,09099 0,08273 0,10155 0,07388 0,06988 0,08500 0,07315 0,07738

6,5 0,08747 0,08828 0,10093 0,07609 0,06605 0,08541 0,07752 0,07994

7 0,14913 0,21334 0,31702 0,15105 0,24422 0,23054 0,21722 0,30107

7,5 0,16912 0,22222 0,27275 0,14722 0,19990 0,17999 0,18072 0,23517

8 0,19406 0,27477 0,29465 0,15894 0,22049 0,20288 0,20156 0,26840

95

8,5 0,14780 0,21515 0,28951 0,15015 0,22594 0,18583 0,23747 0,30143

96




B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,29779 0,39654 0,81917 0,34653 0,54637 0,63074 0,36953 0,89837

1,5 0,09508 0,10769 0,08766 0,08210 0,08277 0,05548 0,09347 0,11621

2 0,09279 0,10417 0,08043 0,08214 0,08229 0,05421 0,09235 0,11428

2,5 0,09220 0,11430 0,12939 0,07736 0,11467 0,06844 0,10682 0,11857

3 0,14166 0,15295 0,13651 0,11398 0,13701 0,08410 0,12410 0,12930

3,5 0,12420 0,12055 0,11489 0,09587 0,10978 0,07858 0,11317 0,12805

4 0,08686 0,09039 0,09104 0,08144 0,11943 0,07459 0,13427 0,13742

4,5 0,11211 0,12604 0,11765 0,10749 0,19069 0,13873 0,18088 0,20418

5 0,09541 0,13905 0,14798 0,15740 0,32545 0,23846 0,30156 0,24087

5,5 0,11233 0,09116 0,12182 0,14771 0,20046 0,24910 0,21510 0,16283

6 0,15104 0,20221 0,17814 0,15133 0,08439 0,07137 0,08007 0,09780

6,5 0,15254 0,19031 0,17709 0,15141 0,09233 0,07048 0,10478 0,14403

7 0,09214 0,10000 0,07027 0,10338 0,06094 0,05854 0,07886 0,08213

7,5 0,09704 0,11171 0,08369 0,09983 0,07591 0,05978 0,09210 0,11189

8 0,10031 0,10701 0,07773 0,08286 0,07213 0,05576 0,08449 0,10437

8,5 0,08953 0,11046 0,08224 0,07731 0,08315 0,05231 0,08573 0,09935




C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,84930 0,48136 0,77492 0,66459 0,89457 0,39432 0,45690 0,39343

1,5 0,11136 0,06609 0,06266 0,12325 0,05799 0,11689 0,07317 0,07208

2 0,15117 0,10647 0,08405 0,18765 0,08436 0,13471 0,09341 0,08853

2,5 0,11136 0,06609 0,06266 0,12325 0,05799 0,11689 0,07317 0,07208

3 0,12288 0,07985 0,07513 0,13262 0,06214 0,17717 0,11169 0,10511

3,5 0,11800 0,08707 0,06837 0,12212 0,06453 0,15225 0,11666 0,10322

4 0,15808 0,11482 0,07675 0,16328 0,08647 0,14329 0,11976 0,12602

4,5 0,13967 0,10072 0,06982 0,15275 0,08954 0,17675 0,13549 0,12701

5 0,26962 0,14419 0,20251 0,28888 0,28927 0,10150 0,13164 0,10604

5,5 0,23840 0,30831 0,24332 0,14033 0,17576 0,11169 0,09460 0,09286

6 0,15242 0,32465 0,15682 0,12643 0,10582 0,10437 0,12804 0,07900

6,5 0,23054 0,34428 0,23828 0,12332 0,15910 0,11579 0,10116 0,07993

7 0,21236 0,31978 0,20178 0,11462 0,14402 0,10975 0,09441 0,06601

7,5 0,20224 0,30317 0,17961 0,10747 0,12120 0,09513 0,08886 0,06247

97

8 0,16024 0,10539 0,10117 0,12908 0,07205 0,09690 0,06519 0,05987

8,5 0,15117 0,10647 0,08405 0,18765 0,08436 0,13471 0,09341 0,08853

98

Tabela 36 – Valores de homogeneidade em 2px de distância de coocorrência para o ensaio

A.

'Homogeneidade (2px coocorrência)'


A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,89206 0,90630 0,96904 0,91101 0,94912 0,96384 0,92172 0,97634

1,5 0,89500 0,92304 0,92858 0,93297 0,91604 0,85603 0,88097 0,95147

2 0,86778 0,86937 0,83565 0,86640 0,80736 0,84222 0,84143 0,79824

2,5 0,83461 0,83833 0,82629 0,82574 0,77854 0,80227 0,78236 0,78099

3 0,82097 0,81525 0,80276 0,81250 0,75706 0,79435 0,76779 0,75331

3,5 0,84671 0,85691 0,84730 0,83652 0,81477 0,82394 0,80996 0,80324

4 0,86816 0,86709 0,85821 0,85181 0,81629 0,82577 0,80412 0,81163

4,5 0,86846 0,87010 0,86205 0,85460 0,82160 0,82944 0,81163 0,81424

5 0,79948 0,79020 0,80835 0,79016 0,78852 0,80673 0,80521 0,80226

5,5 0,82549 0,81495 0,81926 0,80519 0,77707 0,80083 0,78350 0,78662

6 0,83741 0,83203 0,83939 0,81839 0,80664 0,81108 0,80264 0,81210

6,5 0,81856 0,81455 0,82199 0,80575 0,78482 0,79820 0,79069 0,79806

7 0,86135 0,88126 0,90188 0,85858 0,87222 0,86794 0,86271 0,88708

7,5 0,86339 0,87901 0,89668 0,84988 0,87474 0,85272 0,84866 0,87990

8 0,87959 0,90142 0,90969 0,86751 0,89423 0,86779 0,87086 0,89700

8,5 0,87754 0,90065 0,91997 0,87304 0,90417 0,88427 0,89666 0,91700

Tabela 37 – Valores de homogeneidade em 2px de distância de coocorrência para o ensaio B.



B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,89007 0,90633 0,97428 0,90649 0,95462 0,95291 0,91923 0,98316

1,5 0,83127 0,82730 0,83809 0,79648 0,80519 0,76900 0,80202 0,82889

2 0,83553 0,82562 0,83649 0,80084 0,80140 0,76589 0,80002 0,82561

2,5 0,82174 0,81227 0,82945 0,80304 0,81245 0,78875 0,80946 0,82340

3 0,84959 0,85115 0,85491 0,82558 0,82822 0,79880 0,82197 0,83780

3,5 0,83272 0,82528 0,83472 0,80926 0,80843 0,77995 0,80947 0,82643

4 0,80899 0,79053 0,80562 0,79626 0,80693 0,78657 0,81822 0,82685

4,5 0,86412 0,86390 0,86887 0,85063 0,88078 0,86356 0,87699 0,89382

5 0,83717 0,85195 0,87972 0,87074 0,90267 0,86807 0,87490 0,89870

5,5 0,84616 0,84004 0,87328 0,85012 0,87504 0,85186 0,84218 0,87503

6 0,85848 0,85662 0,86620 0,82904 0,82508 0,80936 0,81495 0,83685

6,5 0,87752 0,88173 0,89098 0,84945 0,85739 0,82488 0,84625 0,87169

7 0,82042 0,79953 0,80165 0,79797 0,76747 0,77627 0,78742 0,79980

7,5 0,82998 0,82569 0,83285 0,80395 0,80098 0,77820 0,80163 0,82758

8 0,82564 0,81331 0,82223 0,78944 0,78707 0,76678 0,79432 0,82011

99

8,5 0,82272 0,81379 0,82551 0,79173 0,79595 0,77686 0,80227 0,82187

100


C



C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,97308 0,92049 0,95911 0,97211 0,98482 0,93816 0,94216 0,95119

1,5 0,86431 0,82632 0,81960 0,86054 0,79085 0,85056 0,81567 0,81362

2 0,90101 0,88008 0,86882 0,89759 0,85176 0,87668 0,85854 0,85880

2,5 0,86431 0,82632 0,81960 0,86054 0,79085 0,85056 0,81567 0,81362

3 0,85702 0,83050 0,83510 0,85241 0,79982 0,86941 0,82984 0,82859

3,5 0,84995 0,82079 0,81896 0,84910 0,79679 0,85926 0,83308 0,82881

4 0,85685 0,83772 0,82204 0,86008 0,81626 0,87736 0,84401 0,86592

4,5 0,85140 0,81384 0,80375 0,84654 0,79739 0,86093 0,83568 0,84979

5 0,88195 0,84565 0,87919 0,89369 0,89956 0,85617 0,86557 0,88152

5,5 0,84729 0,85952 0,85226 0,85141 0,82948 0,84048 0,80886 0,81056

6 0,84424 0,88459 0,86429 0,83970 0,83616 0,84925 0,84334 0,84588

6,5 0,87274 0,88796 0,87443 0,85976 0,84639 0,85867 0,82968 0,83452

7 0,84942 0,87776 0,86752 0,83764 0,84313 0,84145 0,81509 0,82925

7,5 0,86166 0,88670 0,87726 0,84639 0,85077 0,84750 0,82471 0,83750

8 0,88788 0,85869 0,85470 0,87673 0,81601 0,86967 0,84569 0,82823

8,5 0,90101 0,88008 0,86882 0,89759 0,85176 0,87668 0,85854 0,85880

Tabela 39 – Valores de homogeneidade em 5px de distância de coocorrência para o ensaio A.



A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,87201 0,89247 0,96294 0,89764 0,94112 0,95824 0,91206 0,97117

1,5 0,86981 0,90611 0,90784 0,91644 0,89456 0,79844 0,84827 0,93569

2 0,81364 0,80860 0,76768 0,81719 0,74335 0,76974 0,78384 0,72192

2,5 0,74624 0,74979 0,72932 0,73903 0,67718 0,70593 0,68895 0,67359

3 0,73511 0,72654 0,70717 0,72944 0,65786 0,70236 0,67678 0,64711

3,5 0,75708 0,76602 0,75098 0,74710 0,71236 0,73202 0,71426 0,69170

4 0,77987 0,77586 0,75741 0,76211 0,70073 0,72840 0,69621 0,69393

4,5 0,77862 0,77848 0,76258 0,76057 0,70769 0,73121 0,70340 0,69422

5 0,70867 0,69975 0,71364 0,70014 0,69697 0,71825 0,72266 0,71390

5,5 0,73288 0,71890 0,71748 0,70738 0,66414 0,70177 0,67623 0,67389

6 0,74273 0,73187 0,73711 0,71763 0,69245 0,71006 0,69391 0,70207

6,5 0,72804 0,71911 0,72386 0,71155 0,67582 0,69866 0,68634 0,68944

7 0,79444 0,82442 0,85173 0,79303 0,81312 0,80439 0,80267 0,83263

7,5 0,78134 0,80224 0,82836 0,76272 0,79456 0,77208 0,76469 0,80651

101

8 0,80282 0,83646 0,84852 0,78322 0,82102 0,79086 0,79159 0,83172

8,5 0,79901 0,83279 0,86278 0,79089 0,83431 0,80938 0,83229 0,86180

102


B.



B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,86094 0,88843 0,97014 0,88718 0,94838 0,94115 0,90504 0,97968

1,5 0,74733 0,73974 0,74492 0,70158 0,70685 0,66682 0,70491 0,73422

2 0,75199 0,73731 0,74201 0,70430 0,70382 0,66291 0,70317 0,72995

2,5 0,74361 0,73683 0,75027 0,71721 0,73751 0,69907 0,72832 0,74224

3 0,76911 0,76647 0,76745 0,73775 0,73451 0,70290 0,73113 0,74786

3,5 0,75289 0,74018 0,74532 0,72264 0,71217 0,68418 0,71858 0,73657

4 0,72474 0,70048 0,71334 0,70869 0,72552 0,69281 0,73773 0,74214

4,5 0,78452 0,78080 0,78058 0,76662 0,80773 0,78883 0,80782 0,82810

5 0,74234 0,76759 0,81422 0,81536 0,86470 0,82237 0,84257 0,85740

5,5 0,75768 0,75033 0,80016 0,77994 0,82059 0,79750 0,78984 0,81760

6 0,79410 0,79564 0,79504 0,75916 0,73544 0,71544 0,71725 0,74133

6,5 0,80782 0,80925 0,81354 0,77016 0,76057 0,72397 0,74788 0,78266

7 0,74493 0,72224 0,70916 0,71723 0,67535 0,68308 0,69236 0,70387

7,5 0,74901 0,74416 0,74144 0,71819 0,70498 0,68182 0,70519 0,73327

8 0,74449 0,72864 0,72889 0,70017 0,69001 0,66725 0,69545 0,72484

8,5 0,73805 0,72803 0,73374 0,69999 0,69743 0,67712 0,70331 0,72430

Tabela 41 – Valores de homogeneidade em 5px de distância de coocorrência para o ensaio C.



C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,96746 0,90149 0,95088 0,96961 0,98304 0,92765 0,93088 0,94118

1,5 0,78842 0,73725 0,72370 0,78858 0,68894 0,77364 0,72411 0,71196

2 0,83192 0,79884 0,77670 0,83420 0,75525 0,79986 0,76927 0,76089

2,5 0,78842 0,73725 0,72370 0,78858 0,68894 0,77364 0,72411 0,71196

3 0,77353 0,73515 0,73934 0,77160 0,69361 0,79826 0,74178 0,73069

3,5 0,76776 0,72873 0,72178 0,77037 0,69495 0,78476 0,74681 0,73229

4 0,78433 0,75496 0,72629 0,79068 0,72283 0,80970 0,77145 0,78819

4,5 0,77407 0,72125 0,70447 0,77201 0,70058 0,79141 0,76014 0,76672

5 0,81491 0,76494 0,80118 0,82443 0,82684 0,76986 0,77871 0,79460

5,5 0,77692 0,78946 0,77491 0,77239 0,74326 0,75450 0,71982 0,71445

6 0,76573 0,80798 0,77534 0,75491 0,74236 0,75725 0,75393 0,74556

6,5 0,79512 0,81587 0,79016 0,77267 0,75171 0,77086 0,73758 0,73087

7 0,76853 0,80292 0,78173 0,74975 0,74880 0,75242 0,72208 0,72494

7,5 0,77417 0,80614 0,78284 0,75280 0,74783 0,75363 0,72753 0,72744

103

8 0,81920 0,77611 0,76588 0,80540 0,71841 0,79074 0,75611 0,72392

8,5 0,83192 0,79884 0,77670 0,83420 0,75525 0,79986 0,76927 0,76089

104


A.



A-1 A-2 A-3 A-4 A-5 A-6 A-7 A-8

1 0,86918 0,89026 0,96294 0,89493 0,94033 0,95762 0,91054 0,97070

1,5 0,86390 0,90251 0,90119 0,90600 0,88864 0,74731 0,82691 0,92862

2 0,79317 0,79009 0,74630 0,79729 0,72863 0,71667 0,75300 0,70541

2,5 0,69463 0,70273 0,67405 0,68670 0,63225 0,64018 0,63608 0,62450

3 0,68845 0,68208 0,66023 0,67888 0,61505 0,63909 0,62526 0,59759

3,5 0,70108 0,71172 0,69056 0,69128 0,65666 0,66759 0,65489 0,63352

4 0,71547 0,71553 0,69299 0,69656 0,63601 0,65713 0,63018 0,62510

4,5 0,71264 0,71559 0,69624 0,69154 0,64152 0,65850 0,63412 0,62371

5 0,65684 0,65545 0,66121 0,64054 0,64717 0,65808 0,67080 0,66522

5,5 0,67538 0,66678 0,66491 0,64113 0,60774 0,63933 0,62033 0,61773

6 0,68298 0,67282 0,67526 0,65276 0,63122 0,64636 0,63206 0,63975

6,5 0,67526 0,66828 0,67011 0,65057 0,62028 0,63796 0,63182 0,63213

7 0,74959 0,78936 0,82057 0,74642 0,77736 0,75898 0,76498 0,80041

7,5 0,73551 0,75705 0,78356 0,71399 0,74609 0,72776 0,72351 0,76243

8 0,75368 0,79007 0,79963 0,72899 0,76653 0,74291 0,74563 0,78480

8,5 0,74610 0,78141 0,81476 0,73522 0,78226 0,75643 0,78650 0,81929


B.



B-1 B-2 B-3 B-4 B-5 B-6 B-7 B-8

1 0,85370 0,88405 0,96961 0,88244 0,94689 0,93946 0,90357 0,97899

1,5 0,70094 0,69497 0,68541 0,64621 0,65296 0,61239 0,65656 0,67918

2 0,70505 0,69229 0,68264 0,64737 0,65095 0,60967 0,65577 0,67632

2,5 0,69856 0,69831 0,70753 0,66225 0,69849 0,64374 0,68840 0,69877

3 0,72866 0,72540 0,71514 0,69391 0,69005 0,65698 0,69124 0,69982

3,5 0,71335 0,69974 0,69524 0,67416 0,66581 0,63708 0,67727 0,69025

4 0,68234 0,66242 0,66771 0,65965 0,69034 0,64272 0,69402 0,69792

4,5 0,73215 0,73041 0,71989 0,71097 0,76231 0,73752 0,76106 0,77954

5 0,67605 0,71179 0,75908 0,77913 0,83481 0,80254 0,83079 0,83010

5,5 0,70283 0,69717 0,73973 0,73856 0,78076 0,76782 0,77291 0,78503

6 0,75869 0,77204 0,74967 0,72165 0,68475 0,65678 0,66919 0,68478

6,5 0,76216 0,77135 0,75696 0,72293 0,69661 0,66365 0,68842 0,71685

7 0,69864 0,68466 0,65522 0,66862 0,62700 0,63009 0,64528 0,65126

105

7,5 0,70310 0,70394 0,68167 0,66747 0,65296 0,62676 0,65763 0,67777

8 0,70068 0,68997 0,67174 0,64942 0,64020 0,61164 0,64825 0,67075

8,5 0,69601 0,68909 0,67833 0,64534 0,65042 0,61828 0,65346 0,66788


C.



C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8

1 0,96605 0,89664 0,94878 0,96787 0,98156 0,92437 0,92862 0,93764

1,5 0,72985 0,66604 0,64728 0,73329 0,61251 0,71799 0,66060 0,64439

2 0,76978 0,72408 0,68968 0,78089 0,66848 0,74001 0,69843 0,68181

2,5 0,72985 0,66604 0,64728 0,73329 0,61251 0,71799 0,66060 0,64439

3 0,72120 0,67416 0,66459 0,72230 0,62261 0,75521 0,69435 0,67348

3,5 0,71848 0,67603 0,65185 0,72349 0,62900 0,74147 0,69890 0,67617

4 0,73971 0,70858 0,66374 0,74820 0,66694 0,76110 0,72733 0,73702

4,5 0,72751 0,67628 0,64360 0,73287 0,65106 0,75100 0,72101 0,71736

5 0,75990 0,70421 0,73645 0,75771 0,75449 0,69161 0,69845 0,70852

5,5 0,71777 0,72412 0,70548 0,70142 0,66565 0,67328 0,64416 0,63365

6 0,70372 0,73938 0,70020 0,68474 0,65980 0,67320 0,67540 0,65866

6,5 0,72503 0,74681 0,71491 0,69439 0,66618 0,68770 0,65887 0,64383

7 0,70100 0,73110 0,70558 0,67206 0,66055 0,66971 0,64359 0,63913

7,5 0,69866 0,73040 0,70127 0,66934 0,65326 0,66856 0,64461 0,63491

8 0,75672 0,70116 0,68887 0,73945 0,63683 0,71786 0,67446 0,64290

8,5 0,76978 0,72408 0,68968 0,78089 0,66848 0,74001 0,69843 0,68181

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