Current research projects

There are positions available in our research group for all levels (IC, MSc, PhD). Please, take a look at our Research Projects and get in contact via email: henrique.fernandes@ufu.br

AI Platform for NDT 4.0

  • Analysis of structural imperfections of materials, spare parts or components of a system, is important in the prevention of malfunctioning devices. This can be done by active thermography, which, besides non-destructive testing, has several other applications such as structural health monitoring, material characterization, or thermal imaging in medicine. In thermographic imaging, the specimen is heated up by flash-lamps, lasers, etc., then the corresponding temperature evolution is measured on its surface. The resulting thermal pattern is used to reconstruct the heat distribution inside the material, which provides the main information for detecting defects. In a general way, every author working with thermography has to deal with image processing issues. In this project, approaches based on artificial intelligence will be developed for infrared thermography inspection. It will be especially applied in automotive and in infrastructure industries.

Three-dimensional qualitative and quantitative analysis of infrared thermography for non-destructive testing and evaluation of metals and composite materials in on-site inspections based on time-lapsed thermography

  • In this project, Time-Lapse Thermography will be applied in the inspection and quantitative characterization of damages in metals and composite materials in components used in the wind energy production (wind turbine blades) and in the automotive industries. In this sense, in order to achieve the best results, a framework will be proposed and will put to the test, which merges results obtained from two-dimensional infrared imaging (IRT-2D) obtained from on-site inspections and three-dimensional computational imaging (3D vision) of the test components. Subsequently, virtual patterns of IRT-3D will be generated allowing accurate characterization of geometry, dimensions and depth damages detected in the inspected samples.

Desenvolvimento de técnicas de aprendizagem profunda aplicadas à termografia infravermelha

  • Técnicas de deep learning serão aplicadas no processamento de imagens obtidas através da técnica de ensaio não destrutivo chamada termografia infravermelha para a caracterização de defeitos em materiais compósitos.

Desenvolvimento de procedimento e análise de imagens térmicas para a identificação precoce do câncer de mama

  • O câncer de mama é o tipo de câncer mais comum entre as mulheres e a segunda maior causa de morte no mundo. O diagnóstico precoce da doença é fundamental para minimizar os danos as pacientes e possibilitar maiores chances de cura e recuperação das mesmas. As imagens termográficas têm-se apresentado uma técnica promissora para auxiliar na detecção do câncer de mama devido a possibilidade de detectar a doença precocemente em mulheres jovens, ausência de radiação, ser um exame indolor e ao baixo custo. Para a análise e reconhecimento de padrões em imagens, existem diversas abordagens disponíveis na literatura. Dentre elas, as técnicas de aprendizagem profunda (deep learning) tem se mostrado bastante promissoras para auxiliar em tarefas de reconhecimento de padrões e classificação. A proposta deste projeto é viabilizar um bom modelo para detecção de câncer de mama a partir de imagens termográficas. Para isso, serão necessários: avaliação de diferentes bases de dados de imagens termográfica da mama encontradas na literatura combinado com avaliação diferentes modelos de redes convolucionais. Como as técnicas de deep learning necessitam de grande quantidade de dados, pode-se validar os modelos desenvolvidos utilizando modelos pre-treinados já disponíveis na literatura e fazendo comparativo entre outras abordagens (técnicas de classificação) que foram amplamente utilizadas na literatura previamente. Além disso, pretende-se trabalhar em modelos que, em caso de paciente com tumor, indicam em qual região da mama se encontra o tumor.

Reconhecimento facial utilizando imagens infravermelhas

  • O projeto visa o desenvolvimento de uma aplicação capaz de extrair características e realizar o reconhecimento facial sobre imagens do espectro infravermelho. Além disso o projeto também tem como objetivo a criação de um banco de imagens térmicas faciais, que servirão na realização de testes da aplicação e para futuros trabalhos relacionados ao tema.