Resumo
As fontes renováveis de energia eólica não emitem gases do efeito estufa ao ar atmosférico durante a geração de energia elétrica evitando-se danos ao planeta como o aquecimento global. Algumas técnicas de ensaios não destrutivos empregadas na confecção de pás de turbinas eólicas vêm apresentando bons resultados para o aumento da confiabilidade destes equipamentos para as unidades eólicas. Nesse contexto, a termografia infravermelha vem ganhando importante destaque entre os ensaios não destrutivos empregados no controle de qualidade de pás de turbinas eólicas (Wind Turbine Blades – WTB). Materiais compósitos são utilizados por possibilitarem projetos de pás de grandes dimensões, boa leveza, além de ótimas propriedades de resistência mecânica. Entretanto, devido serem anisotrópicos, a detecção de defeitos internos se torna um desafio. Este trabalho tem como objetivo utilizar métodos de termografia ativa com o auxílio de um sistema de visão computacional para identificar defeitos em amostras do compósito denominado Polímero Reforçado com Fibra de Vidro (Glass Fiber Reinforced Polymer – GFRP) utilizado na fabricação de pás de turbinas eólicas. Uma revisão bibliográfica é realizada para a implementação de métodos de termografia ativa com base no contraste térmico absoluto, dentre outros métodos abordados, no intuito de realizar um ensaio experimental para o desenvolvimento de um novo método de visão computacional. Amostras de GFRP de espessuras de aproximadamente 10 mm são utilizadas como amostras, em que uma fonte de calor externa aquece o material para uma posterior captura das imagens termográficas com o auxílio de uma câmera infravermelha. Algoritmos em linguagens de programação Python 3.7 e GNU Octave são desenvolvidos com o auxílio de rotinas da biblioteca OpenCV e ferramentas do GNU Octave 7.2, respectivamente. Com isso, aplicam-se pré-processamentos (filtro gaussiano e filtro de médias) seguidos de segmentação com limiarização, bordas Canny, aplicação de distintos mapas de cores, binarização nas imagens termográficas adquiridas, etc., no intuito de uma identificação e localização precisa das descontinuidades internas às superfícies das amostras. Por fim, um reconhecimento dos defeitos artificiais em relação às regiões sem defeitos é realizado, observando os valores dos diâmetros equivalentes “D”(de 6 à 10 mm) dos defeitos e as respectivas profundidades “z” (a cada camada do compósito), além da influência da razão entre “D / z” na detecção do sistema imp