Desenvolvimento de um método de análise de desgaste de flanco em ferramentas de corte com ImageJ
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Data
2026-02-10
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Resumo
O desgaste de ferramentas de corte é um fator determinante na eficiência dos processos de usinagem, influenciando a vida útil da ferramenta, a qualidade da peça e os custos industriais. Métodos tradicionais de avaliação, como medições lineares e inspeção visual, podem apresentar subjetividade e baixa reprodutibilidade. Diante disso, este trabalho propõe uma metodologia objetiva e acessível para a quantificação da área de desgaste em ferramentas de metal duro revestidas, utilizando o software ImageJ e técnicas de processamento digital de imagens. Foram analisadas micrografias de MEV provenientes do estudo de Ávila (2011), referentes a ferramentas K10 revestidas com CrAlN em duas composições: CrAlN-AA (alto teor de alumínio) e CrAlN-BA (baixo teor de alumínio). As imagens, obtidas nos tempos de usinagem de 2, 4, 6 e 8 minutos, foram tratadas por três métodos: medição manual, limiarização automática (threshold) e um método híbrido desenvolvido neste trabalho. Este último combina a seleção manual da região de interesse com a segmentação automática, proporcionando maior precisão e consistência nas leituras. Os resultados indicaram aumento progressivo da área desgastada para ambos os revestimentos, com diferenças relevantes entre os métodos. O método manual apresentou maior variabilidade, enquanto o método semiautomático mostrou boa repetibilidade, porém sensibilidade a irregularidades de brilho. O método híbrido destacou-se como a abordagem mais robusta, permitindo análises mais padronizadas.
Observou-se ainda que, diferentemente da métrica linear VB utilizada por Ávila, a quantificação por área revelou comportamento mais estável para o CrAlN-AA em maiores tempos de corte, demonstrando que métricas distintas podem levar a interpretações complementares do desempenho dos revestimentos. Conclui-se que a metodologia proposta é eficaz, reprodutível e aplicável em estudos acadêmicos e industriais, ampliando as possibilidades de análise quantitativa do desgaste de ferramentas.
Resumen
El desgaste de las herramientas de corte es un factor determinante en la eficiencia de los procesos de mecanizado, ya que influye en la vida útil de la herramienta, la calidad de la pieza y los costos industriales. Los métodos tradicionales de evaluación, como las mediciones lineales y la inspección visual, pueden presentar subjetividad y baja reproducibilidad. Ante esto, este trabajo propone una metodología objetiva y accesible para cuantificar el área de desgaste en herramientas de metal duro recubiertas, utilizando el software ImageJ y técnicas de procesamiento digital de imágenes. Se analizaron micrografías de SEM procedentes del estudio de Ávila (2011), referidas a herramientas K10 recubiertas con CrAlN en dos composiciones: CrAlN-AA (alto contenido de aluminio) y CrAlN-BA (bajo contenido de aluminio). Las imágenes, obtenidas en tiempos de mecanizado de 2, 4, 6 y 8 minutos, se trataron mediante tres métodos: medición manual, umbralización automática (threshold) y un método híbrido desarrollado en este trabajo. Este último combina la selección manual de la región de interés con la segmentación automática, lo que proporciona una mayor precisión y consistencia en las lecturas. Los resultados indicaron un aumento progresivo del área desgastada para ambos recubrimientos, con diferencias relevantes entre los métodos. El método manual presentó una mayor variabilidad, mientras que el método semiautomático mostró una buena repetibilidad, pero sensibilidad a las irregularidades de brillo. El método híbrido se destacó como el enfoque más robusto, permitiendo análisis más estandarizados. También se observó que, a diferencia de la métrica lineal VB utilizada por Ávila, la cuantificación por área reveló un comportamiento más estable para el CrAlN-AA en tiempos de corte más largos, lo que demuestra que métricas diferentes pueden llevar a interpretaciones complementarias del rendimiento de los recubrimientos. Se concluye que la metodología propuesta es eficaz, reproducible y aplicable en estudios académicos e industriales, ampliando las posibilidades de análisis cuantitativo del desgaste de herramientas.
The wear of cutting tools is a determining factor in the efficiency of machining processes, influencing tool life, part quality, and industrial costs. Traditional evaluation methods, such as linear measurements and visual inspection, can be subjective and have low reproducibility. Given this, this study proposes an objective and accessible methodology for quantifying the wear area in coated carbide tools, using ImageJ software and digital image processing techniques. SEM micrographs from the study by Ávila (2011) were analyzed, referring to K10 tools coated with CrAlN in two compositions: CrAlN-AA (high aluminum content) and CrAlN-BA (low aluminum content). The images, obtained at machining times of 2, 4, 6, and 8 minutes, were processed using three methods: manual measurement, automatic thresholding, and a hybrid method developed in this study. The latter combines manual selection of the region of interest with automatic segmentation, providing greater accuracy and consistency in readings. The results indicated a progressive increase in the worn area for both coatings, with significant differences between the methods. The manual method showed greater variability, while the semi-automatic method showed good repeatability but sensitivity to gloss irregularities. The hybrid method stood out as the most robust approach, allowing for more standardized analyses. It was also observed that, unlike the linear VB metric used by Ávila, quantification by area revealed more stable behavior for CrAlN-AA at longer cutting times, demonstrating that different metrics can lead to complementary interpretations of coating performance. It is concluded that the proposed methodology is effective, reproducible, and applicable in academic and industrial studies, expanding the possibilities for quantitative analysis of tool wear.
The wear of cutting tools is a determining factor in the efficiency of machining processes, influencing tool life, part quality, and industrial costs. Traditional evaluation methods, such as linear measurements and visual inspection, can be subjective and have low reproducibility. Given this, this study proposes an objective and accessible methodology for quantifying the wear area in coated carbide tools, using ImageJ software and digital image processing techniques. SEM micrographs from the study by Ávila (2011) were analyzed, referring to K10 tools coated with CrAlN in two compositions: CrAlN-AA (high aluminum content) and CrAlN-BA (low aluminum content). The images, obtained at machining times of 2, 4, 6, and 8 minutes, were processed using three methods: manual measurement, automatic thresholding, and a hybrid method developed in this study. The latter combines manual selection of the region of interest with automatic segmentation, providing greater accuracy and consistency in readings. The results indicated a progressive increase in the worn area for both coatings, with significant differences between the methods. The manual method showed greater variability, while the semi-automatic method showed good repeatability but sensitivity to gloss irregularities. The hybrid method stood out as the most robust approach, allowing for more standardized analyses. It was also observed that, unlike the linear VB metric used by Ávila, quantification by area revealed more stable behavior for CrAlN-AA at longer cutting times, demonstrating that different metrics can lead to complementary interpretations of coating performance. It is concluded that the proposed methodology is effective, reproducible, and applicable in academic and industrial studies, expanding the possibilities for quantitative analysis of tool wear.
Abstract
Descrição
Trabalho de Conclusão do Curso apresentado ao Instituto Latino-Americano de Tecnologia, Infraestruturae Território da Universidade Federal da Integração Latino-Americana, como requisito parcial para à obtenção do título de bacharel em Engenharia de Materiais.
Palavras-chave
ferramentas de metal, softwares, desgaste, processamento digital de imagens