Como dados estão redefinindo a detecção de defeitos em materiais compósitos

A aplicação de Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados na inspeção de materiais vem se consolidando como uma alternativa prática para aumentar a confiabilidade de análises técnicas. Em setores como o aeronáutico, naval e industrial, a detecção de defeitos em materiais compósitos, como fibra de vidro e fibra de carbono, é fundamental para garantir segurança e desempenho estrutural.

A termografia ativa é uma das técnicas mais utilizadas nesse contexto. Ela consiste em aplicar um estímulo térmico ao material e observar como o calor se propaga ao longo do tempo. Defeitos internos alteram essa propagação, gerando padrões que podem ser identificados nas imagens térmicas.

O principal desafio está na interpretação desses dados. Ensaios termográficos geram grandes volumes de imagens, muitas vezes com variações térmicas sutis. A análise manual exige experiência e pode gerar inconsistências entre diferentes operadores.

A IA entra como uma ferramenta para automatizar essa interpretação. Modelos de aprendizado profundo conseguem identificar padrões térmicos complexos e destacar regiões com potencial presença de defeitos.

Entre as principais aplicações, destacam-se:

• Segmentação de imagens para identificar defeitos pixel a pixel 

• Classificação para determinar presença ou ausência de falhas 

• Detecção de regiões de interesse com base em padrões térmicos

A Ciência de Dados estrutura todo esse processo. Ela organiza desde a preparação dos dados até a validação dos modelos. O pré-processamento inclui etapas como normalização térmica, redução de ruído e aplicação de transformações como TSR. Essas etapas são essenciais para melhorar a qualidade do sinal antes da análise.

Outro ponto importante é a engenharia de atributos. Mesmo com modelos avançados, a forma como os dados são apresentados influencia diretamente o desempenho. A análise temporal da resposta térmica, por exemplo, é um diferencial importante na detecção de defeitos mais profundos.

Na validação dos modelos, são utilizadas métricas como:

• Precisão 

• Recall • F1-score

 • IoU

Essas métricas permitem comparar o desempenho dos modelos com métodos tradicionais de inspeção, como o ultrassom, garantindo que a solução seja tecnicamente confiável.

A integração entre IA e termografia traz ganhos claros para a indústria:

• Aumento da precisão na detecção 

• Redução da subjetividade na análise 

• Maior velocidade de processamento 

• Padronização dos resultados 

• Escalabilidade das inspeções

Apesar dos avanços, existem limitações. A dependência de bases de dados rotuladas ainda é um desafio. Variações nas condições de aquisição, como temperatura ambiente e emissividade, podem afetar os resultados. Além disso, modelos treinados em um tipo de material nem sempre generalizam bem para outros.

Outro ponto relevante é a interpretabilidade. Em aplicações industriais, não basta identificar o defeito. É necessário entender e justificar tecnicamente a decisão do modelo.

As tendências apontam para sistemas cada vez mais integrados. A combinação de termografia com outras técnicas, como ultrassom, e o uso de modelos multimodais devem ampliar a capacidade de detecção. A automação com robótica e a geração automática de relatórios também estão avançando rapidamente.

Nesse cenário, a Subiter atua no desenvolvimento de soluções que integram IA e inspeção de materiais compósitos. Nós trabalhamos com pipelines completos que envolvem aquisição de dados, processamento, análise automatizada e geração de relatórios técnicos.

Com essa abordagem, a Subiter não apenas executa inspeções, mas estrutura um fluxo completo orientado por dados. Isso permite maior rastreabilidade dos resultados, padronização dos critérios técnicos e apoio direto à tomada de decisão em engenharia, consolidando a empresa como uma iniciativa alinhada com a transformação digital dos ensaios não destrutivos.