Imagem da estrutura interna de árvores utilizando ultrassom

• Processo: 11/08286-5
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Vigência (Início): 01 de novembro de 2011
• Vigência (Término): 31 de outubro de 2014
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal
• Pesquisador responsável: Raquel Gonçalves
• Beneficiário: Alex Julio Trinca
• Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Tomografia Florestas Ensaios não destrutivos

Resumo

As técnicas não destrutivas surgiram da necessidade de se avaliar propriedades de materiais sem afetar o objeto sob avaliação. Essa possibilidade permite enormes avanços em termos de inspeção. A aplicação de técnicas de propagação de ondas para a avaliação de propriedades só se tornou possível devido ao desenvolvimento da teoria da elasticidade e dos equipamentos de medição. Com os avanços tecnológicos de instrumentação e de computação as aplicações dessa técnica estão se tornando mais sofisticadas e precisas. No caso da madeira, as aplicações anteriormente somente focadas na determinação do módulo de elasticidade longitudinal, passaram a permitir a determinação das constantes elásticas globais e, atualmente, permitem a avaliação de características diretamente na árvore. Essa avaliação na árvore pode ter foco na determinação de propriedades e/ou na avaliação da integridade, sendo essa última o foco dessa pesquisa. Esse projeto de pesquisa tem como objetivo fornecer subsídios para o desenvolvimento de metodologia e de equipamento com tecnologia nacional para realização de tomografia ultrassônica em árvores vivas. Resultados anteriores obtidos pela equipe do Laboratório de Ensaios Não Destrutivos (LabEND) da Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), demonstraram a viabilidade desse desenvolvimento e apontaram as diretrizes para a continuidade e o aprofundamento da pesquisa. Espera-se, com os resultados, avançar no conhecimento de parâmetros que devem ser levados em conta no modelo que será utilizado para a construção do algoritmo a ser utilizado na elaboração das imagens.