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Identificação de fibras com Inteligência Artificial (IA) - FiberFind

O módulo FiberFind é o próximo passo para o reconhecimento preciso de objetos em imagens µCT, combinando o poder da previsão rápida de parâmetros com a velocidade das redes neurais para detecção precisa de fibra e fichário. O FiberFind incorpora o trabalho no GeoDict que visa entender as varreduras 3D de materiais fibrosos, como não-tecidos e compósitos fibrosos.

Os modelos 3D são obtidos após a importação e segmentação de tomografia computadorizada ou varreduras FIB/SEM de um material, e três abordagens distintas são seguidas no FiberFind:

• Identificação de fibras individuais por métodos clássicos de processamento de imagem 
• FiberFind-AI e BinderFind-AI: Identificação de fibras individuais e ligantes por abordagens de Inteligência Artificial (IA) 
• Análise de propriedades estatísticas de fibras: distribuição de diâmetro, distribuição de orientação, distribuição de curvatura

Exemplos de aplicações

• Modelagem: Na modelagem de materiais, juntamente com o módulo FiberGeo, para criar modelos de estrutura correspondentes a uma amostra física. 
• Análise do conteúdo do aglutinante: Identifique e separe o aglutinante das fibras em varreduras 3D e estude o efeito da variação do conteúdo do aglutinante no desempenho de um material fibroso (por exemplo, não tecido) ou material granular. 
• Otimização de materiais: Redução de custos experimentais simulando e determinando os efeitos previstos de mudanças nos parâmetros de materiais antes de fabricar protótipos de materiais. 
• Controle de qualidade do material: Estudo das heterogeneidades e desvios dos valores alvo de diâmetro, orientação e curvatura das fibras durante a produção.

Recursos do FiberFind

Distribuição de orientação de fibra

A distribuição de orientação calcula um tensor de orientação que caracteriza a orientação das fibras. Essa análise pode ser realizada globalmente, em toda a amostra ou para sub-regiões individuais no modelo. A última funcionalidade pode ser usada, por exemplo, para analisar cada camada de um material em camadas separadamente ou para estudar a heterogeneidade na orientação da fibra ao longo do volume da amostra. Conforme explicado anteriormente para o diâmetro da fibra, o tensor de orientação pode ser inserido diretamente no módulo FiberGeo para reproduzir estruturas com essas distribuições de orientação. As orientações também podem ser calculadas por voxel e armazenadas como um campo de orientação 3D. Este campo pode ser carregado no módulo ElastoDict ou ConductoDict para considerar o comportamento do material isotrópico transversal (diferentes constantes de material ao longo da fibra).

Estimativa de curvatura

A estimativa de curvatura produz um histograma de curvaturas de fibra extraindo fibras individuais da imagem µCT.

Estimativa do diâmetro da fibra

A estimativa do diâmetro da fibra calcula o diâmetro médio da fibra para um número escolhido de diferentes tipos de fibra, bem como seu desvio padrão, que pode ser suficiente para distribuições unimodais. Resultados mais detalhados são fornecidos na forma de um histograma de diâmetro representando o diâmetro da fibra versus a fração de volume das fibras desse diâmetro. As distribuições de diâmetro de fibra (discretas ou contínuas) podem então ser inseridas no módulo FiberGeo para reproduzir modelos de estrutura com distribuições correspondentes.

BinderFind-AI e FiberFind-AI

BinderFind-AI e FiberFind-AI são baseados em redes neurais treinadas para diferenciar entre fibras e ligantes e para identificar fibras separadas. Os recursos exclusivos de geração de estrutura do GeoDict ( módulo FiberGeo ) fornecem os dados básicos para treinar as redes neurais.