@MASTERSTHESIS{ 2025:1376491927,
 	title = {Detecção de fissuras em micro tomografia de concreto reforçado por fibras utilizando redes neurais profundas},
 	year = {2025},
 	doi = "FAPEMA",
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/6516",
 	abstract = "O concreto reforçado por fibras é um material crucial para construção civil e monitorar sua
 condição é uma tarefa importante para sua preservação e prevenção de acidentes e perdas
 financeiras. Dentre os vários métodos não destrutivos de monitoramento da condição
 do concreto, destaca-se a análise por imagens de Microtomografia Computadorizada
 (Micro-CT), por se tratar de um método barato e livre de ruídos e de interferências
 externas. Contudo, a identificação manual de fissuras em imagens de Micro-CT é subjetiva
 e requer um esforço humano significante. Algoritmos de aprendizado profundo vem
 sendo utilizados constantemente para a detecção automática de fissuras em concreto,
 porém apenas em regiões superficiais. Detectar fissuras em toda a estrutura do concreto
 reforçado por fibras, incluindo a parte interna, como em volumes de Micro-CT de alta
 resolução, permanece um desafio. Este estudo, portanto, propõe um método automático
 para detecção de fissuras especificamente para imagens de Micro-CT de concreto reforçado
 por fibra, integrando técnica de pré-processamento utilizando super-resolução, Detection
 Transformers (DETR) e pós-processamento baseadas em comitê para aprimorar a precisão
 e confiabilidade das detecções de fissuras. O modelo foi treinado e validado usando uma
 base de dados criada e publicada a partir de imagens Micro-CT de experimentos de tração
 fibra/matriz denominada FIRECON Dataset, composta de 4,064 imagens anotadas por
 especialistas. alcançando métricas de 86,098% de Interseção sobre União(IoU), 89,37% de
 Precisão, 83,26% de Recall, 84,99% de F1-Score e 44,69% de Precisão Média (AP). Este
 método portanto reduz significativamente o tempo de análise, esforço humano e melhora a
 consistência dos resultados em comparação com uma inspeção visual. O método proposto
 mostra o potencial do aprendizado profundo no auxílio do monitoramento da condição e
 compreensão dos mecanismos de fissuração do concreto reforçado por fibras e oferece uma
 ferramenta valiosa para o desenvolvimento de materiais de engenharia duráveis e de alto
 desempenho.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET}
}