Graças às propriedades físicas e mecânicas, além da aparência e da resistência à corrosão, o alumínio e suas ligas tornaram- -se importantes concorrentes econômicos entre os materiais metálicos aplicados em engenharia. A sua densidade é de apenas 2,7 g/cm3, aproximadamente 1/3 da do aço (7,83 g/cm3 ) e do cobre (8,53 g/cm3)[1].

Essa liga quaternária (Al-Zn- -Cu-Mg) processada necessita de um tratamento térmico de solubilização, seguido de envelhecimento artificial, para aumentar a resistência mecânica por precipitação. Durante o tratamento térmico de solubilização, ocorre um processo de recristalização parcial, condição que cria contornos de grão de alto ângulo e separam a região recristalizada da população de subgrãos. Os precipitados formados durante a solubilização são relativamente grosseiros incoerentes, com a maior parte dos contornos de grãos de alto ângulo. Dessa forma, o subsequente tratamento térmico pode empobrecer a resistência à fadiga e à corrosão[12].

Nos processos de usinagem, as análises das superfícies acabadas e do aspecto do cavaco podem trazer muitas informações. Análises dos valores de rugosidade com apoios tecnológicos podem representar um grande avanço no controle de qualidade. As medidas de rugosidade podem representar parâmetros geométricos correlativos a análises limitantes de projetos, como, por exemplo, tensão superficial e corrosão.

Segundo Dabade et al[3], o mecanismo de corte de ferramentas rotacionais é um processo complexo e influenciado por parâmetros como avanço, diâmetro da pastilha e ângulo de inclinação. Com o aumento da inclinação do ângulo, elevam-se o comprimento de contato e o raio efetivo de contato da pastilha. Como a rugosidade é inversamente proporcional a esse raio de ponta, o seu valor pode diminuir, como demonstrado pela expressão 1:

Por natureza, a geometria de uma superfície é tridimensional; os detalhes existentes expressam a topografia. As características da topografia da superfície, como amplitude espacial e desenho da superfície, dominam a aplicação funcional nos campos do desgaste, fricção, lubrificação, fadiga, superfície sustentadora, pinturas e propriedades ópticas. Medidas e análises topográficas de superfície têm, portanto, atraído muita atenção e interesse da indústria e dos meios acadêmicos[11].

A necessidade de fabricação de produtos cada vez menores, mais leves, com maior exatidão, confiabilidade e, se possível, com baixo custo, lança desafios constantes à engenharia de fabricação[4]. A importância do estudo do acabamento superficial aumenta à medida que cresce a precisão de ajuste entre as peças a serem acopladas, nas quais somente a precisão dimensional e de forma e posição não são suficientes para garantir a funcionalidade do par acoplado. Para peças em que houver atrito, desgaste, corrosão, necessidade de boa aparência e de resistência à fadiga, transmissão de calor, propriedades ópticas, escoamento de fluidos (paredes de dutos e tubos), ou em superfícies de medição (blocos-padrão, micrômetros), é fundamental a especificação do acabamento das superfícies por meio da medida da rugosidade.

Essa exigência é alvo do controle de qualidade no planejamento de processo, e o apoio da Engenharia de Materiais pode ser um elo no controle de superfícies. Empresas como as de aviação, por exemplo, necessitam em geral de peças com rugosidade dimensionada e controlada, pois suas peças estão expostas a processos como fadiga, corrosão sob tensão e fluência. A rugosidade não controlada pode tornar-se um problema, pois as imperfeições das superfícies podem dar início a trincas e comprometer a estrutura das aeronaves.

A rugosidade da superfície final, obtida durante a operação de usinagem, pode ser considerada como a soma de dois efeitos independentes[9]:

 

 

Em diversos países foram desenvolvidos critérios de medida de rugosidade, que deram origem a várias normas. No Brasil, por exemplo, o padrão é regido pela NBR-6405/1988 (Rugosidade das superfícies).

As expressões para cálculo da rugosidade teórica nas operações de torneamento são consideradas teóricas por se tratarem apenas de uma relação geométrica entre as marcas geradas pelo avanço e pelo raio de ponta da ferramenta, não considerando os demais fatores que influenciam na geração da rugosidade de uma superfície usinada[9].

No domínio do espaço, o processamento de imagens pode transformar as intensidades de brilho para cada ponto, com o uso de filtros espaciais. E o processamento também pode estar no domínio da frequência, em que as transformações são baseadas em operadores de frequência espaciais, como Hough, Walsh, Hadamard, Harr, Slant e, principalmente, Fourier[10].

Os programas para processamentos envolvem operações simples, em que alteração em um de-

Qualidade superficial

terminado pixel depende dos pixels vizinhos. Um potencial de variedades de métodos de processamento de imagens utiliza operações de multipixel, em que cada pixel fi nal é alterado por contribuições de um número de pixels adjuntos de entrada. O termo usual para essa semelhante operação é convolução ou convolução espacial.

Convoluções envolvem multiplicações de um conjunto de pixels selecionados na entrada da imagem, com uma variedade de pixels correspondentes que são fornecidos em uma máscara de convolução ou convolução kernel. As convoluções kernel podem ser designadas à suavização de ruídos em imagens no espaço (média espacial). Para realçar contornos das imagens, podem ser usados fi ltros gradiente e laplaciano passa-alta e, para ajuste de contraste local, o ideal são fi ltros máximos, mínimos ou medianos. Para transformação da imagem espacial no domínio da frequência, utiliza-se transformada de Fourier ou Hartley[10].

O domínio espacial representa a resolução, isto é, o conjunto de pixels dentro de um plano bidimensional, enquanto o domínio da frequência (u, ν) para uma dada função está associado ao domínio do espaço (x, y) por uma operação de transformação (ℑ).

Dentro de uma imagem podem haver variações locais de intensidade de brilho, com maior ou menor intensidade. Essas variações locais no domínio do espaço podem ser representadas no domínio da frequência, com base no espectro de magnitude obtido pela transformada de Fourier, onde as regiões de maior contraste são representadas por picos de magnitude no domínio da frequência e regiões de baixo contraste têm amplitudes menores. O espectro de magnitude é o resultado dessa transformação[5].

A transformada de Fourier para uma imagem bidimensional, em sua forma contínua, é expressa por[8]:


Se f(x, y) é uma função real, então I(u, ν) será uma função complexa equivalente, que aparece na forma de uma soma dos termos real R(u) e imaginário I(u, ν) [5]:

Em casos de imagens digitais bidimensionais descritas por matrizes de NxN pixels, a transformada de Fourier de duas dimensões na forma discreta é defi nida por [2]:

E tem a interessante propriedade de separabilidade, isto é:


Essa propriedade de separabilidade é explorada na implementação do algoritmo da transformada rápida de Fourier (FFT, de fast Fourier transform)[7].

Materiais e métodos

As medidas de rugosidade foram relacionadas aos perfi s determinados. Os avanços foram escolhidos segundo os catálogos de fabricantes de ferramentas de corte, e a velocidade de corte foi selecionada de acordo com a literatura.

Como os avanços estão relacionados diretamente com a rugosidade, a sua discussão é de suma importância. A medida do avanço é determinada pela aplicação de um programa de processamento de imagens de domínio público, o Scion Image. A ferramenta utilizada nesse programa chama-se transformada de Fourier. A morfologia apresentada nas imagens microscópicas feitas nas regiões usinadas apresenta marcas de avanços deixadas pela ferramenta de corte. Visualmente, essas marcas possuem certo espaçamento médio dentro das imagens selecionadas.

Assim, essas micrografi as digitalizadas são transformadas de valores em pixels para micrômetros e regiões quadráticas são seleciona-

Qualidade superficial

Figura 1 – Corpo de prova de AA 7050 para subsistema de seleção de ferramentas de corte

dos dentro da imagem, para um processamento que resulte em melhor apresentação. A transformada rápida de Fourier é então aplicada. Os picos representativos de maior intensidade no espectro gerado representam um valor da maior média de espaçamento das marcas. Esses valores foram confrontados com os parâmetros de usinagem e com as características inerentes do material.

Os valores obtidos dessas análises poderão ser úteis na produção de materiais que exigem melhor acabamento. Ou seja, na sua aplicação específica, a rugosidade pode ser fator limitante de vida. Os métodos propostos poderão, no futuro, serem viáveis na aplicação em ambiente produtivo, e os valores das análises poderão servir como comparativos de qualidade dos produtos, principalmente quando se trata de análise de integridade estrutural dos materiais.

O corpo de prova para teste pode ser visualizado na figura 1 . Com as ferramentas escolhidas, o corpo de prova foi fragmentado e analisado por meio de medidas de rugosidade e de análises digitais de imagens para cada seção feita.

Os perfis foram divididos utilizando uma máquina policorte. Um dos corpos de prova foi seccionado em 10 partes, para análises de parâmetros de rugosidade e de integridade estrutural. A máquina-ferramenta utilizada foi um torno CNC, marca Romi, modelo Centur 30D, com comando Mach 9, rotação máxima de 4.000 rpm e potência de 7,3 kW.

Foi utilizado um rugosímetro portátil Surftest SJ-201, da Mitutoyo, com apalpador mecânico tipo estilete e raio de ponta de 5 µm. Para as análises micrográficas, utilizou-se um microscópio eletrônico de varredura (MEV) Leo, modelo 1450-VP com filamento de tungstênio, pertencente ao Laboratório de Microscopia Eletrônica (LME) da Escola de Engenharia de Lorena da Universidade de São Paulo (EEL/USP). Também foi utilizado para as análises um microscópio óptico metalúrgico da marca Leica, modelo Leica DMIRM, com aumento de 50x a 1.000x, ligado ao software de análise de imagens Qwin.

O diagrama da figura 2 (pág. 46) mostra de que for - ma ocorreu o planejamento que procedeu as análises e medidas propostas pela aplicação das técnicas de processamento de análises de imagens.

Resultados e discussão

A qualidade superficial das peças metálicas acabadas pode ser avaliada por meio da rugosidade. As alterações na textura das superfícies de peças usinadas são causadas por vários fatores e também são conhecidas como erros microgeométricos, classificados como erros de terceira e quarta ordem. Esses desvios microgeométricos, ou microirregularidades, constituem a rugosidade das superfícies e são o desvio mais importante na qualificação do acabamento. O instrumento utilizado para essa medição é o rugosímetro, constituído por um apalpador mecânico que reproduz os erros geométricos durante sua varredura.

Uma das principais desvantagens em se utilizar esses apalpadores é o seu contato com a peça. Como a área de contato é muito pequena, mesmo com pequenas forças de medição a pressão de contato é elevada e pode causar danos não admissíveis, no caso de superfícies de materiais

Figura 2 – Diagrama das técnicas aplicadas

 

macios, e dificuldades de análise de algum revestimento.

A outra desvantagem pode ser relacionada aos perfi s não longitudinais, isto é, perfis como faceamento, cônico e de concordância não devem ser analisados. Além do espaço limitante medido, a forma de medir pode ficar prejudicada.

Para confirmação dos problemas apresentados, como a versatilidade de medição perante várias geometrias na usinagem por torneamento, foram feitas medidas utilizando o rugosímetro de apalpador mecânico portátil.

Foram usinados três eixos escalonados para três avanços: 0,1, 0,2 e 0,3 mm/volta, totalizando nove amostras. Os corpos de provas possuíam algumas seções complexas para medidas no rugosímetro.

Os perfi s foram divididos utilizando uma máquina policorte. A seção de concordância foi dividida em três partes, na tentativa de facilitar as medições. Para essas seções, o espaço varrido pelo rugosímetro foi menor, devido às ondulações próprias dos perfi s. No total, foram usinada 10 seções para as análises de cada amostra.

As regiões de concordância e de faceamento foram as mais desniveladas, o que impossibilitou o seu uso como medidas de superfícies acabadas. O presente trabalho propõe um método de medidas da rugosidade utilizando ferramentas de um programa de domínio público de processamento e análise de imagens digitais.

As amostras secionadas então foram analisadas via microscopia óptica e eletrônica de varredura. A microscopia óptica é ideal para as análises de pouca ampliação, já que as marcas de avanço da ferramenta não precisam de muita ampliação. Mas havia difi culdade para manusear essas amostras no microscópio óptico, em virtude das geometrias dos perfis. Em contrapartida, os perfis longitudinais ficaram ideais para análises, e algumas imagens foram feitas.

Outra desvantagem em se utilizar o microscópio óptico é a questão da ampliação, que necessitaria de grandes regiões

Figura 3 – Superfície usinada de uma região longitudinal do AA 7050

 

para as análises e poderia gerar maior quantidade de marcas de avanço da ferramenta. Em meio a essas difi culdades, as imagens em microscopia eletrônica de varredura foram bem-sucedidas, como mostrado na fi gura 3.

A fi gura 4 (pág. 48) representa a imagem mais ampliada da superfície usinada do corpo de prova. A imagem dessa figura representa a seção 2 de perfi l cônico. Essa imagem é um exemplo de como a ferramenta interage com o perfi l que pode gerar variações nos resultados. Pode ser observada também a variação de brilho, que foi inerente a todas as análises das amostras feitas.

Como já discutido anteriormente, o avanço da ferramenta deixa sulcos nas peças e as irregularidades surgem durante o processo de usinagem. Esses sulcos ou vales formados podem

Qualidade superficial

ser visualizados em forma de imagens de microscopias. Utilizando feixe de elétrons secundários do MEV, pode-se obter imagens de forma perpendicular, que mostram a marca do avanço da ferramenta.

A diferença de níveis de cinza dá o aspecto de fundo e pico dos vales formados pela ferramenta de corte. As marcas mais escuras representam o fundo do vale ou a ponta de contato da ferramenta, e as regiões de maior brilho são os picos dos vales. As distâncias entre as marcas deixadas pela ponta da ferramenta de corte podem ser consideradas como o avanço da ferramenta. Essas distâncias podem ser manualmente determinadas, por meio das ferramentas disponíveis no programa de processamento de imagens utilizado.

As distâncias entre essas marcas, que representam o avanço da ferramenta, não podem ser relacionadas às rugosidades, segundo características geométricas propostas em norma. Por

Figura 4 – Ampliação da região cônica do AA 7050

 

outro lado, a rugosidade pode ser representada por parâmetros usados para a sua quantifi cação, com destaque para três grupos:

Assim, a determinação da rugosidade pela amplitude é feita pelas relações de alturas entre picos e vales, para uma determinada linha média e distância. Em virtude das possibilidades oferecidas

Figura 5 – Espectro gerado pela aplicação da FFT

pelas ferramentas do programa de processamento e análises de imagens digitais, e pelas características geométricas da própria rugosidade, foi desenvolvida uma proposta de análises das imagens das superfícies usinadas geradas por MEV e microscopia óptica.

O programa de processamento de imagem Scion Image Beta 3b possui uma ferramenta poderosa para análises estereológicas quantitativas e processamento, a transformada rápida de Fourier. O espectro de magnitude fornecido por essa ferramenta representa a frequência de repetições imposta pela imagem analisada. Como foi citado anteriormente, essa frequência é obtida pela transformação da imagem quadrática espacial (x, y) para coordenadas de frequência u e ν.

Neste trabalho foi aplicado o fi ltro passa-alta, que tem característica de realçar detalhes fi nos em uma imagem ou melhorar o contraste de objetos apagados, entre erros, ou dos efeitos naturais de

Qualidade superficial

Figura 6 – Espectro gerado pela aplicação da FFT na imagem fi ltrada e método de análise

 

um método particular de aquisição. Portanto, com o objetivo de melhorar as condições de análises, aplicou-se um fi ltro de convolução nas regiões selecionadas, como mostra a fi gura 5 (pág. 48). Observando as mesmas condições, foi utilizado um operador Laplace 5x5 e um fi ltro passa-alta não direcional. Com isso, as marcas de avanço da ferramenta de corte são acentuadas. Ou seja, consegue-se melhor defi nição dos sinais de interesse.

A figura 5a mostra o ambiente de trabalho do programa para as análises e, ao fundo, uma imagem 512 x 512 da superfície usinada. Como pode ser observado, a aplicação da FFT gerou o espectro de magnitude, onde foram pesquisados e analisados os valores das frequências. Pode-se, ainda, obter informações das fases do espectro e, assim, igualar as inclinações das marcas deixadas. Isso pode ser visualizado no quadro de informações gerado pelo programa.

Na figura 5b observa-se a aplicação do filtro passa-alta, seguido da seleção da região quadrática de aplicação direta da FFT. Assim, obtém-se uma imagem de maior contraste aplicada às imagens tratadas pela FFT, gerando outro espectro.

Os métodos de obtenção dos valores de rugosidade nas micrografi as foram feitos diretamente nos espectros gerados, conforme exposto anteriormente. Porém, surgiu uma difi culdade. Junto às marcas principais de avanço, algumas marcas secundárias estavam presentes, evidenciadas nos espectros, o que dificultou as análises e as torna pouco confiáveis.

O programa utilizado possui também uma ferramenta de plotagem linear e tridimensional de área, onde os picos podem ser apresentados também em forma de diagramas espectrais. Com a calibração ideal, o diagrama apresentado possuía como ordenada valores de pixels e a abscissa à distância em valores micrométricos, ou seja, a medida da seleção do espectro. A diferença entre os valores máximos e mínimos da ordenada foi considerada como uma média representativa.

Os valores entre picos e vales no diagrama plotado para cada pequena região pode ser comparados às marcas secundárias que eventualmente apareciam nas seleções no espectro da FFT. Portanto, as marcas de maior nível de cinza representam o maior tamanho de pico. As de menor intensidade foram consideradas como rugosidade média. Essa nova forma de análise pode ser observada nas figuras 6a e 6b.

Como em qualquer processo de transformação, a microestrutura está ligada diretamente com as etapas de conformação mecânica, nas quais as análises de rugosidade apresentaram variações de

Qualidade superficial

Figura 7 – Imagem gerada por microscópio óptico da liga AA-7050 em ataque por solução química de ácido fosfórico (a) e imagem feita em MEV utilizando ataque pela mesma solução a 10% (b)

 

valores obtidos após o processo de usinagem. A microestrutura típica da liga utilizada no trabalho é mostrada nas fi guras 7a e 7b.

Considerações finais

A aplicação da nova técnica proposta neste trabalho pode sinalizar caminho diferente para análises de acabamento de superfícies usinadas em perfis diferentes, já que o rugosímetro se limita a perfi s horizontais.

Apesar de as medições estarem próximas, algumas seções diferenciaram muito nas três aplicações.

Entre os detalhes considerados, as imagens microscópicas revelaram regiões de contornos de grão totalmente não uniformes, talvez pela defi ciência do tratamento térmico inerentes ao processo de fabricação da liga utilizada neste caso.

Conforme discutido na revisão, a aplicação dos fi ltros atenuaria os riscos secundários, mas os riscos entre as marcas principais de avanço foram melhor revelados. A técnica comprovou que os riscos gerados pela ferramenta fi cam mais visíveis e que pode se tornar uma alternativa para análise da superfície usinada, tal como desgaste de ferramentas.

Referências

 

  1. American Society of Metals: Metals handbook.: Fractography, v. 12, 9a ed., ASM, 1987.

  2. Brigham, E. R.: The Fast Fourier Transform and its aplications. Prentice Hall, 448 p., 1988.

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  4. Di Raimo, E.; Porto, A. J. V.: Rugosidade e espalhamento luminoso em superfícies de alumínio torneadas com ferramenta de diamante monocristalino. XVI Congresso Brasileiro de Engenharia Mecânica, 2001.

  5. Facon, J.: Processamento e análises de imagens. VI Escola Brasileira – Argentina de Informática, Universidade Nacional de Córdoba, 198 p., julho de 1993.

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  7. Neves, H. P.: Desenvolvimento de um analisador espectral utilizando FFT. V Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, v. 1, p. 394-405, 1985.

  8. Rafael, G. C.; Woods, R. E.: Digital image processing. AddisonWesley, 2a ed., 716 p., 1993.

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  10. Spring, K.; Inoué, S.: Video microscopy the fundamentals. New York: Plenum Press, 2a ed. 1997.

  11. Tay, F. E. H. et al.: Topography of the flank wear surface. Journal of Materials Processing Technology, 120, p. 243-248, 2002.

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