Descrição:
Trata-se de um equipamento que contém 2 câmeras monoculares responsáveis pela imagem stéreo(3D) e uma câmera térmica para capturar pontos de temperatura do ativo a ser analisado e posteriormente estes pontos de temperatura são adicionados na imagem visual em 3D . Este equipamento possui uma IHM que possibilita a visualização em tempo real das imagens térmicas ou visuais , podendo ser programado para visualizações automáticas de acordo com a coordenada geográfica ou podendo ser manipuladas manualmente para outro dispositivo ou local que não tenha a princípio as coordenadas . Este equipamento está em fase de configurações finais na ferrovia de acordo com os ativos que serão escaneados e é resultado de um projeto de P&D entra a MRS e UFJF.
Declaramos que o presente trabalho é inédito, não tendo sido publicado em livro, revistas especializadas ou na imprensa em geral.
Alexandre Lima de Carvalho
2015 Doutorado em Engenharia Elétrica.
Universidade Federal de Juiz de Fora, UFJF, Juiz De Fora, Brasil
2011 2014
Mestrado em Engenharia Elétrica Energia.
2Universidade Federal de Juiz de Fora, UFJF, Juiz De Fora, Brasil
Título: ANÁLISES E SOLUÇÕES DE PROBLEMAS EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO FERROVIÁRIOS BIFÁSICOS E ISOLADOS, Ano de obtenção: 2014
Orientador: Leandro Ramos de Araújo Dsc , Débora Rosana R. Dsc
2009 2010
Especialização em Engenharia de Segurança.
Universidade Federal de Juiz de Fora, UFJF, Juiz De Fora, Brasil
Título: Aplicação da NR10
no AHE Simplício
2006 2008
Especialização em Gestão da Qualidade e Certificação.
Universidade Estácio de Sá, ESTÁCIO DE SÁ, Brasil
Título: Comunicação Organizacional
1989 1993
Graduação em Engenharia Elétrica.
Universidade Federal de Juiz de Fora, UFJF, Juiz De Fora, Brasil
1984 1986
Leonardo de Mello Honório
Grad.Eng. Elétr. UFJF (1993), Mestre UNIFEI (1999), Doutor.UNIFEI (2002), pesq.visit. na UCI, Irvine (2006) e pesq. visit.na FEUP no Porto (2012). Prof. da UNIFEI entre 2002 e 2010, coord. de pós-graduação de 2005 a 2010(UNIFEI). Prof. Assoc. UFJF.Exp. em Transm. e Distr.,TI e Robótica,temas: alg. evolucionários, mét.prob., fluxo ótimo de pot., veíc. aut., fuzzy, rec. de padrões e otimização. Coord. do primeiro projeto de carro aut. nac..
Coord. de projeto internac. de desenv. de veíc. aut. subaquático vist. de barragens de UHE.
Felipe Meneguitti Dias
Graduado em engenharia elétrica com ênfase em sistemas eletrônicos pela Universidade Federal de Juiz de Fora, com período sanduíche de um ano na Illinois Institute of Technology localizada na cidade de Chicago nos Estados Unidos. Participou de um projeto de iniciação científica com foco em instrumentação eletrônico com o uso do software LabVIEW. Atua, atualmente, na área de visão computacional focado em reconstrução tridimensional no Grupo de Robótica Inteligente (GRIn).
Vinícius Vidal
Graduado em Engenharia Elétrica – Robótica e Automação Industrial pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). Atualmente cursa o mestrado em Engenharia Elétrica pelo PPEE – UFJF e atua em projetos de P&D no Grupo de Robótica Inteligente – GRIn, englobando as áreas de Visão Computacional, Deep Learning e veículos aéreos autônomos não tripulados (VAANTS).
Alexandre lima de Carvalho
Mestre em Eng. Elétrica – UFJF (2014), doutorando em processamento de sinais. 25 anos de experiência , atua nos setores de distribuição de energia , telefonia , tv a cabo , fibra óptica ,obras de grande porte e geração de energia dentro de diversos estados do país . Experiência em obras ref. a implantação , gestão e conhecimento de materiais aplicados.Experiência em implantação de NR-10 , orientação , ensino e manutenção da norma.Experiência em planejamento de obras, eficiência energética , estudos de usinas fotovoltaicas e migração para o mercado livre.
Luiz Augusto Zillmann da Silva
Graduado em Engenharia Elétrica – Robótica e Automação Industrial pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). Atualmente cursa o mestrado em Engenharia Elétrica pelo PPEE – UFJF e atua em projetos de P&D no Grupo de Robótica Inteligente – GRIn, englobando as áreas de Visão Computacional, Deep Learning e veículos aéreos autônomos não tripulados (VAANTS).