Henrique Coelho Fernandes

Pós-doutorado

Formação complementar

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Organização de eventos

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Orientou

Produções bibliográficas

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• RIVAS, R. E. G. ; MELO, R. S. ; SAIDE, S. M. ; BACKES, A. R. ; FERNANDES, H . Rust Detection in Coffee Leaves Using Otsu's Method and Mathematical Morphology. REVISTA DE INFORMÁTICA TEÓRICA E APLICADA: RITA , v. 32, p. 212-219, 2025.

• VARGAS, I. G. ; FERNANDES, H . Spatial and Temporal Deep Learning Algorithms for Defect Segmentation in Infrared Thermographic Imaging of Carbon Fiber?Reinforced Polymers. Nondestructive Testing and Evaluation , v. 41, p. 1-21, 2025.

• MORAES, M. F. B. ; SFARRA, S. ; FERNANDES, H ; FIGUEIREDO, A. A. A. . Influence of thermal contrast and limitations of a deep-learning based estimation of early-stage tumour parameters in different breast shapes using simulated passive and dynamic thermography. Thermal Science And Engineering Progress , v. 60, p. 103418, 2025.

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• YOUSEFI, B. ; AKBARI, H. ; HERSHMAN, M. ; KAWAKITA, S. ; FERNANDES, H. ; IBARRA-CASTANEDO, C. ; AHADIAN, S. ; MALDAGUE, X. . SPAER: Sparse Deep Convolutional Autoencoder Model to Extract Low Dimensional Imaging Biomarkers for Early Detection of Breast Cancer Using Dynamic Thermography. Applied Sciences-Basel , v. 11, p. 3248-3263, 2021.

• FERNANDES, H. ; SUMMA, J. ; DAUDRE, J. ; RABE, U. ; SFARRA, S. ; GARGIULO, G. ; HERRMANN, H.-G. . Characterization of Ancient Marquetry Using Different Non-Destructive Testing Techniques. Applied Sciences-Basel , v. 11, p. 7979-7991, 2021.

• SILVA, LEANDRO SOARES ; FERNANDES, HENRIQUE ; SCHWARZ, MICHAEL ; HERRMANN, HANS-GEORG ; CAVALINI, ALDEMIR . Numerical and Non-Destructive Analysis of an Aluminum-CFRP Hybrid 3D Structure. Metals , v. 11, p. 1938-1950, 2021.

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• ZHANG, HAI ; SFARRA, STEFANO ; SARASINI, FABRIZIO ; IBARRA-CASTANEDO, CLEMENTE ; PERILLI, STEFANO ; FERNANDES, HENRIQUE ; DUAN, YUXIA ; PEETERS, JEROEN ; AVELIDIS, NICOLAS P. ; MALDAGUE, XAVIER . Optical and Mechanical Excitation Thermography for Impact Response in Basalt-Carbon Hybrid Fiber-Reinforced Composite Laminates. IEEE Transactions on Industrial Informatics , v. 14, p. 1-1, 2017.

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• ZHANG, H. ; HASSLER, U. ; GENEST, M. ; FERNANDES, H. C. ; ROBITAILLE, F. ; JONCAS, S. ; MALDAGUE, X. . Comparative study on submillimeter flaws in stitched T-joint carbon fiber reinforced polymer by infrared thermography, microcomputed tomography, ultrasonic c-scan and microscopic inspection. Optical Engineering (Bellingham. Print) , v. 54, p. 104109, 2015.

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• FERNANDES, H. ; FIGUEIREDO, A. ; MALHEIROS, F. ; IGNACIO, L. H. S. ; GUIMARAES, G. ; SFARRA, S. ; ZHANG, H. ; IBARRA-CASTANEDO, C. ; MALDAGUE, X. . Fiber Orientation Detection on Fiber Reinforced Polymers Mould with Randomly Oriented Strands. In: Progress in Photoacoustic & Photothermal Phenomena Focus on BIOMEDICAL, NANOSCALE, NDE and THERMOPYSICAL PHENOMENA and TECHNOLOGIES, 2018, Erice. Proceedings of Progress in Photoacoustic & Photothermal Phenomena Focus on BIOMEDICAL, NANOSCALE, NDE and THERMOPYSICAL PHENOMENA and TECHNOLOGIES, 2018.

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• MELO, R. S. ; FERNANDES, H ; BACKES, A. R. . Classificação de imagens infravermelhas para detecção de câncer de mama utilizando deep learning. In: XVIII Workshop de Teses e Dissertações em Ciência da Computação (WTDCC), 2024, Uberlândia. Anais do XVIII Workshop de Teses e Dissertações em Ciência da Computação (WTDCC), 2024.

• ARAUJO, D. P. ; PEREIRA, F. S. F. ; FERNANDES, H. C. . Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina aplicados à Extração e Indexação Automática de Informações Textuais. In: XVII Workshop de Teses e Dissertações em Ciência da Computação (WTDCC), 2023, Uberlândia. Anais do XVII Workshop de Teses e Dissertações em Ciência da Computação (WTDCC), 2023.

• WEI, Z. ; ALBERT-WEISS, D. ; OSMAN, A. ; FERNANDES, H. ; BRANDT, C. . Improved U-Net methods for CFRP defect recognition with pulsed thermography. In: International Conference on NDE 4.0, 2022, Berlin. Proceedings of the International Conference on NDE 4.0, 2022.

• SILVA, P. V. C. ; FERNANDES, H. . Classificação de imagens térmicas dinâmicas para detecção do câncer de mama. In: XVI Workshop de Teses e Dissertações em Ciência da Computação (WTDCC), 2022, Uberlândia. Anais do XVI Workshop de Teses e Dissertações em Ciência da Computação (WTDCC), 2022. v. 1.

• SANTOS, V. A. Q. ; FERNANDES, H. . Visão 3D e Termografia Infravermelha para Caracterização de Defeitos em Materiais Compósitos. In: II Seminário de Pesquisa da UFU, 2022, Uberlândia. Anais do II Seminário de Pesquisa da UFU, 2022.

• SILVA, P. V. C. ; FERNANDES, H. . Classificação de imagens térmicas dinâmicas para detecção do câncer de mama. In: II Seminário de Pesquisa da UFU, 2022, Uberlândia. Anais do II Seminário de Pesquisa da UFU, 2022.

• GONCALVES, C. B. ; SOUZA, J. R. ; FERNANDES, H. C. . Imagens infravermelhas e redes convolucionais para detecção de câncer de mama. In: XIV Workshop de Teses e Dissertações em Ciência da Computação - FACOM/UFU, 2020, Uberlândia. Anais do XIV Workshop de Teses e Dissertações em Ciência da Computação, 2020.

• FAGUNDES, P. N. ; SILVA, P. V. C. ; GUILARDUCCI, J. S. ; PIMENTA, L. C. J. P. ; MURGAS, L. D. S. ; RESENDE, L. V. ; FERNANDES, H. ; MALHEIROS, F. C. . A Comparative Study of Artificial Intelligence Classification Models for Analyzing Vitiligo Effects in Zebrafish (Danio rerio) Images. JOURNAL OF THE BRAZILIAN COMPUTER SOCIETY (ONLINE) , 2025.

• ROSA, R. G. ; VARGAS, I. G. ; BARELLA, B. P. ; SCHWARZ, M. ; HERRMANN, H.-G. ; FERNANDES, H . Improving Defect Segmentation in CFRP Laminates through Thermal Data Processing and Deep Learning Approaches. 2025. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERNANDES, H ; TARPANI, J. R. ; HERRMANN, HANS-GEORG . Non-destructive assessment of curved carbon fibre-reinforced composite submitted to thermal-shock cycles and impact damage. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• FERNANDES, H ; ZHANG, H. ; IBARRA-CASTANEDO, C. ; MALDAGUE, X. ; THEODORAKEAS, P. ; SFARRA, S. ; AVDELIDIS, N. . The Invisible Touch: Brief History of Non-Destructive Techniques in the Care of Cultural Heritage. 2024. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• FERNANDES, H. . Techniques for processing thermographic data applied to aeronautical components. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• FERNANDES, H. C. ; HERRMANN, H.-G. ; ZHANG, H. ; BRITO, F. J. G. ; DAL PRA, J. H. N. ; TARPANI, JOSÉ R. . Infrared thermography for impact damage analyses on curved CFRP laminates used in geostationary satellites. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• FERNANDES, H. . Oportunidades e desafios de intercâmbio e pós-graduação fora do Brasil. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• FERNANDES, HENRIQUE ; QUIRIN, S. ; SCHWARZ, M. ; HERRMANN, H.-G. . Infrared thermography for defect detection on aluminium-CFRP hybrid 3D structure. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• FERNANDES, H. C. . AvH Foundation and CAPES: fostering excellence, opening new opportunities.. 2020. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• FERNANDES, H. C. ; SUMMA, J. ; DAUDRE, J. ; RABE, U. ; SFARRA, S. ; GARGIULO, G. ; HERRMANN, H.-G. . Non-destructive inspection of a decorative marquetry sample. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• Malheiros, Fernando Costa ; Figueiredo, Alisson Augusto Azevedo ; Ignacio, Luís Henrique da Silva ; MALHEIROS, N. C. ; FERNANDES, HENRIQUE COELHO . Non-invasive and Non-destructive approach based infrared thermography to estimate thermal properties in vivo. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GONCALVES, C. B. ; LELES, A. C. Q. ; OLIVEIRA, L. ; GUIMARAES, G. ; CUNHA, J. R. ; FERNANDES, H. C. . Machine learning and infrared thermography for breast cancer detection. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FIGUEIREDO, A. A. A. ; MENEGAZ, G. L. ; FERNANDES, H. C. ; GUIMARAES, G. . Thermographic computational analyses of a 3D model of a scanned breast. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERNANDES, H. C. ; ZHANG, H. ; IBARRA-CASTANEDO, C. ; MALDAGUE, X. . Artificial Neural Networks and Infrared Thermography for fiber orientation assessment. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERNANDES, HENRIQUE C. ; GENEST, MARC ; CRABUS, G. ; IBARRA-CASTANEDO, CLEMENTE ; MALDAGUE, X. . COMPARISON OF ACTIVE THERMOGRAPHY TECHNIQUES FOR THE INSPECTION AND DEFECT CHARACTERISATION OF CARBON FIBER COMPOSITES. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERNANDES, HENRIQUE C. ; MALDAGUE, X. . Fiber orientation assessment in complex shaped parts reinforced with carbon fiber. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERNANDES, HENRIQUE C. ; MALDAGUE, X. . Fiber orientation assessment in carbon fiber reinforced composites using infrared thermography. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERNANDES, HENRIQUE C. ; MALDAGUE, X. . Use of infrared thermography to measure fiber orientation on carbon-fiber reinforced composites. 2013. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• PEDROSA, G. V. ; Santos, C. F. dos ; BATISTA, MARCOS A ; FERNANDES, HENRIQUE C. ; BARCELOS, CELIA A Z . An Effective Salience-Based Algorithm for Shape Matching. 2008. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERNANDES, HENRIQUE C. . Projeto de Web Design. 2004. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• FERNANDES, H. C. . Three dimensional qualitative and quantitative analysis of infrared thermography for non-destructive testing and evaluation of metal and composite materials 2019 (Poster).

• Picher-Martel ; Selezneva ; Landry ; Leblanc ; FERNANDES, H. C. ; Kouwonou ; Mohamed ; Gordnian . Thermoplastic Composites Forming Technology for Complex and Integrated Aerospace Components. Motréal: CRIAQ, 2012 (Poster).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Drone Autônomo para Inspeção de Painéis Fotovoltaicos em Usinas Solares, Projeto certificado pela empresa SUBITER TECNOLOGIA LTDA em 15/08/2024., Descrição: FINEP - Subvenção Econômica à Inovação - Empresas Startups em Tecnologias Habilitadoras (Linha Temática Linha Temática V - Robótica 0084/23): O projeto envolve a criação de algoritmos avançados para detecção de defeitos e acúmulo de sujeira, com validação em ambiente operacional. A solução combina câmeras no espectro visível e infravermelho, processamento de imagens em tempo real e otimização de rotas de voo para maximizar a eficiência e reduzir custos na manutenção de usinas solares. Ao final, visa alcançar um nível de maturidade tecnológica TRL 7, oferecendo uma tecnologia inovadora e única no mercado.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Integrante / Fernando Costa Malheiros - Coordenador / Israel de Moraes Pinto Caneca Pereira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2024 - Atual

  IANDT, Projeto certificado pela empresa SUBITER TECNOLOGIA LTDA em 12/03/2025., Descrição: Subvenção Econômica à Inovação - 04/2022 - MCTI/Finep Startups IA: o projeto foca no desenvolvimento de soluções inovadoras para inspeção não destrutiva (NDT) de componentes aeronáuticos fabricados em materiais compósitos, utilizando inteligência artificial. O projeto envolve o avanço da maturidade tecnológica de TRL 3 para TRL 7, com a criação de algoritmos capazes de interpretar dados de ultrassom e termografia ativa. Os resultados esperados incluem aumento de produtividade, qualidade e padronização nas inspeções, além de maior confiabilidade na detecção de descontinuidades estruturais, contribuindo para o desenvolvimento de tecnologias avançadas no setor aeronáutico. Conta com a participação das empresas brasileiras: Embraer e Forza Composites.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Integrante / Renan Garcia Rosa - Integrante / José Jerônimo Rabelo Faria - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

• 2024 - Atual

  Termografia infravermelha e aprendizagem profunda como uma ferramenta para inspeção não-destrutiva de laminados compósitos, Descrição: PQ 2024 CNPq: O projeto aborda a importância dos polímeros reforçados com fibra de carbono (CFRP) em indústrias aeronáuticas, especialmente na construção de componentes estruturais em ambientes hostis, como satélites. Com a necessidade de garantir a segurança e a integridade dessas estruturas, métodos de ensaio não destrutivos (END) são essenciais. Nesse contexto, a termografia infravermelha (IRT) se destaca como uma técnica valiosa para a detecção de danos, como trincas na matriz e delaminações. O principal objetivo do projeto é desenvolver algoritmos baseados em aprendizado de máquina para segmentação e classificação de defeitos em amostras de materiais compósitos, utilizando dados de termografia infravermelha. O desempenho esperado desses algoritmos é superior a 0,95 de F1-Score, uma métrica que considera tanto a precisão quanto a sensibilidade na detecção de defeitos, levando em conta falsos positivos e falsos negativos. Além do objetivo principal, o projeto também visa criar um banco de dados padronizado com dados simulados de termografia infravermelha, disponibilizando-o para a comunidade científica. Isso permitirá uma comparação padronizada entre diferentes algoritmos de segmentação e classificação.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2022 - 2025

  Inteligência artificial para a caracterização de defeitos em compósitos através de termografia infravermelha, Descrição: Universal 2021 CNPq: A termografia infravermelha é um tipo de ensaio não-destrutivo bastante utilizado para a inspeção de descontinuidades em materiais compósitos. Além de produzir, em alguns casos, milhares de imagens em um único ensaio, os perfis de temperatura que são observados são sutis e por isso, algoritmos para melhorar o contraste das imagens são amplamente utilizados. Muitas vezes, esses algoritmos não apresentam uma performance satisfatória pois os dados relativos à condução de calor em sólidos têm padrões não lineares. Por isso, este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de abordagens de aprendizagem profunda para a detecção e classificação de defeitos em materiais compósitos. Mais especificamente, a detecção envolve a segmentação da descontinuidade e a classificação envolve a determinação de sua profundidade. Em ambos os casos, a sequência de imagens capturadas do fenômeno transiente será utilizada. Para isso, redes convolucionais profundas serão aplicadas em dados termográficos obtidos por um experimento de termografia pulsada usado para inspecionar amostras de material compósito. Os corpos de prova que serão analisados incluíram defeitos calibrados, ou seja, amostra manufaturada intencionalmente com o defeito, e defeitos causados por impacto. Uma vez que aprendizagem profunda tem alcançado performances excelentes nos últimos anos em diversas áreas de visão computacional, espera-se que essas abordagens também sejam exitosas na área de termografia infravermelha para detecção de descontinuidades em materiais compósitos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador / OSMAN, AHMAD - Integrante / Jefferson Rodrigo de Souza - Integrante / Raulcezar Maximiano Alves - Integrante / TARPANI, JOSE RICARDO - Integrante / Renner de Assis Garcia Sobrinho - Integrante / Bruno Pereira Barella - Integrante / Renan Garcia Rosa - Integrante / Iago Garcia Vargas - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 22 / Número de orientações: 2

• 2022 - 2022

  Infrared thermography: theory and applications, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador., Financiador(es): Alexander Von Humboldt-Stiftung/Foundation - Auxílio financeiro.

• 2021 - 2024

  Infrared thermography as non-destructive evaluation tool, Descrição: The goal of this research project is to develop efficient algorithms for qualitative and quantitative analysis of infrared thermography data used for non-destructive evaluation of structures. Applications include composite materials, civil engineering and biological tissues.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Mestrado profissional: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador / TARPANI, JOSÉ R. - Integrante / Caroline Barcelos Gonçalves - Integrante / Renner de Assis Garcia Sobrinho - Integrante / Marco Henrique Ferreira - Integrante / Pedro Ferreira Baccelli Reis - Integrante / Paulo Vitor Costa Silva - Integrante / Víctor Alessandro Queiroz dos Santos - Integrante., Financiador(es): Alexander Von Humboldt-Stiftung/Foundation - Auxílio financeiro.

• 2021 - 2024

  Desenvolvimento De Técnicas Em Problemas Inversos Para A Detecção De Cancer De Mama Através Da Identificação De Propriedades Mecânicas, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gilmar Guimaraes em 18/03/2022., Descrição: Programa Pesquisador Mineiro - PPM O desenvolvimento de técnicas de problemas inversos que sejam capazes da modelagem, da obtenção de campos térmicos e das taxas de calor envolvidas em vários processos de bioengenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Integrante / Cleudmar Amaral Araújo - Integrante / Ana Paula Fernandes - Integrante / Alisson Augusto Azevedo Figueiredo - Integrante / Gabriela Lima Menegaz - Integrante / Márcio Bacci da Silva - Integrante / Jefferson Gomes do Nascimento - Integrante / Guimarães, Gilmar - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa.

• 2020 - 2022

  Deep learning-based approaches for infrared thermography inspection of composite materials, Descrição: The goal of this research project is to develop deep learning based algorithms for defect segmentation and classification on composite material specimens using infrared thermography data.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador., Financiador(es): Alexander Von Humboldt-Stiftung/Foundation - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2021

  AI Platform for NDT 4.0: application in automotive and in infrastructure industries, Descrição: Analysis of structural imperfections of materials, spare parts or components of a system, is important in the prevention of malfunctioning devices. This can be done by active thermography, which, besides non-destructive testing, has several other applications such as structural health monitoring, material characterization, or thermal imaging in medicine. In thermographic imaging, the specimen is heated up by flash-lamps, lasers, etc., then the corresponding temperature evolution is measured on its surface. The resulting thermal pattern is used to reconstruct the heat distribution inside the material, which provides the main information for detecting defects. In a general way, every author working with thermography has to deal with image processing issues. In this project, approaches based on artificial intelligence will be developed for infrared thermography inspection. It will be especially applied in automotive and in infrastructure industries.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Integrante / Hans-Georg Herrmann - Integrante / Udo Netzelmann - Integrante / Ahmad Osman - Coordenador.

• 2019 - 2021

  Desenvolvimento De Técnicas Em Problemas Inversos Para A Detecção De Cancer De Mama Através Da Identificação De Propriedades Mecânicas, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gilmar Guimaraes em 28/01/2018., Descrição: Programa Pesquisador Mineiro - PPM O desenvolvimento de técnicas de problemas inversos que sejam capazes da modelagem, da obtenção de campos térmicos e das taxas de calor envolvidas em vários processos de bioengenharia. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Integrante / Gilmar Guimarães - Coordenador / Cleudmar Amaral Araújo - Integrante / Ana Paula Fernandes - Integrante / Fernando Costa Malheiros - Integrante / Alisson Augusto Azevedo Figueiredo - Integrante / Luís Henrique da Silva Ignacio - Integrante / Gabriela Lima Menegaz - Integrante / Márcio Bacci da Silva - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2021

  Three-dimensional qualitative and quantitative analysis of infrared thermography for non-destructive testing and evaluation of metals and composite materials in on-site inspections based on time-lapsed thermography, Descrição: In this project, Time-Lapse Thermography will be applied in the inspection and quantitative characterization of damages in metals and composite materials in components used in the wind energy production (wind turbine blades) and in the automotive industries. In this sense, in order to achieve the best results, a framework will be proposed and will put to the test, which merges results obtained from two-dimensional infrared imaging (IRT-2D) obtained from on-site inspections and three-dimensional computational imaging (3D vision) of the test components. Subsequently, virtual patterns of IRT-3D will be generated allowing accurate characterization of geometry, dimensions and depth damages detected in the inspected samples.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador., Financiador(es): Alexander Von Humboldt-Stiftung/Foundation - Bolsa.

• 2018 - 2024

  Termografia infravermelha aplicada à inspeção de laminados compósitos de matriz termoplástica reforçada por fibras contínuas submetidos a impacto balístico em temperatura criogênica, Descrição: Projeto UNIVERSAL FAPEMIG: (este financiamento foi aprovado em 2018, mas, devido à atual crise fiscal que o estado de Minas Gerais enfrenta, os recursos ainda não foram liberados). Materiais avançados são amplamente utilizados em várias indústrias. Eles desempenham um papel importante, especialmente no setor aeronáutico, onde a redução de peso é necessária para reduzir o consumo de combustível. Os materiais compósitos têm uma alta resistência ao peso e são aplicados na construção de aviões. Para garantir a segurança desses componentes durante seu ciclo de vida, são necessários métodos de teste não destrutivos. Neste projeto, termografia infravermelha na modalidade de pulso rápido (pulsed thermography) na inspeção e caracterização de danos em laminados compósitos termoplásticos estruturais previamente submetidos a impacto balístico em ambiente criogênico. Em seguida, técnicas avançadas de processamento de dados termográficos serão aplicadas para a avaliação quantitativa dos danos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador / Gilmar Guimarães - Integrante / TARPANI, JOSÉ R. - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2018 - 2021

  DESENVOLVIMENTO DE TÉCNICAS DE PROBLEMAS INVERSOS PARA OBTENÇÃO DE CAMPOS TÉRMICOS: DETECÇÃO PRECOCE DE CANCER DE MAMA (IMAGENS TÉRMICAS) E DE TEMPERATURA NA INTERFACE DE CORTE DURANTE PROCESSOS DE FABRICAÇÃO, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gilmar Guimaraes em 18/03/2022., Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de técnicas de problemas inversos para a aplicação em diversos campos de engenharia com especial atenção a: Medições de temperatura usando câmera infravermelho para aplicação em biomecânica com vistas à detecção precoce de câncer de mama. Desenvolvimento de novas técnicas de problemas inversos a partir de soluções analíticas e técnicas não tradicionais. Aplicação em processos de fabricação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Integrante / Gilmar Guimarães - Coordenador / Fernando Costa Malheiros - Integrante / Gabriela Costa de Oliveira - Integrante / Sidney Ribeiro - Integrante / Alisson Augusto Azevedo Figueiredo - Integrante / Gabriela Lima Menegaz - Integrante / Jefferson Gomes do Nascimento - Integrante / Guilherme Ramalho Costa - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2018 - 2019

  Reconhecimento facial utilizando imagens infravermelhas, Descrição: O projeto visa o desenvolvimento de uma aplicação capaz de extrair características e realizar o reconhecimento facial sobre imagens do espectro infravermelho.Além disso o projeto também tem como objetivo a criação de um banco de imagens térmicas faciais, que servirão na realização de testes da aplicação e para futuros trabalhos relacionados ao tema. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador / Eduardo Vieira e Sousa - Integrante / Antônio Ângelo Passini Júnior - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2

• 2017 - 2023

  Infrared thermography and deep learning approaches as support diagnostic tools for breast cancer detection, Descrição: In this project, infrared imagery and deep learning will be studied in order to develop approaches that could be used as a supporting diagnostic toll, i.e. combined with other approaches such as mammography and clinical examinations, for breast cancer detection.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador / Gilmar Guimarães - Integrante / Marcelo Keese Albertini - Integrante / Alisson Augusto Azevedo Figueiredo - Integrante / Caroline Barcelos Gonçalves - Integrante / Jefferson Rodrigo de Souza - Integrante.

• 2017 - 2019

  Desenvolvimento De Técnicas Em Problemas Inversos Para A Detecção De Cancer De Mama Através Da Identificação De Propriedades Mecânicas, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gilmar Guimaraes em 26/01/2018., Descrição: Projeto Universal FAPEMIG O projeto visa elucidar uma parte obscura e ainda inexplorada no campo da biomecânica. O uso de imagens térmicas, embora bastante pesquisado, não é ainda totalmente aceito pela comunidade médica, necessitando ser aprimorado. A obtenção de correlação dessas imagens com a identificação de propriedades térmicas de tecidos (saudáveis e não saudáveis) e cálculo do campo de temperatura no interior, pode representar um avanço no uso de imagens termográficas para a detecção precoce do câncer de mama.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Integrante / Gilmar Guimarães - Coordenador / Cleudmar Amaral Araújo - Integrante / Ana Paula Fernandes - Integrante / Fernando Costa Malheiros - Integrante / Gabriela Costa de Oliveira - Integrante / Sidney Ribeiro - Integrante / Alisson Augusto Azevedo Figueiredo - Integrante / Luís Henrique da Silva Ignacio - Integrante / Gabriela Lima Menegaz - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2016 - 2017

  Desenvolvimento De Procedimento e Análise de Imagens Térmicas para a Identificação Precoce do Câncer de Mama, Descrição: O câncer de mama é o tipo de câncer mais comum entre as mulheres e a segunda maior causa de morte no mundo. O diagnóstico precoce da doença é fundamental para minimizar os danos as pacientes e possibilitar maiores chances de cura e recuperação das mesmas. As imagens termográficas tem-se apresentado uma técnica promissora para auxiliar na detecção do câncer de mama devido a possibilidade de detectar a doença precocemente em mulheres jovens, ausência de radiação, ser um exame indolor e ao baixo custo. Para a análise e reconhecimento de padrões em imagens, existem diversas abordagens disponíveis na literatura. Dentre elas, as técnicas de aprendizagem profunda (deep learning) tem se mostrado bastante promissoras para auxiliar em tarefas de reconhecimento de padrões e classificação. A proposta deste projeto é viabilizar um bom modelo para detecção de câncer de mama a partir de imagens termográficas. Para isso, serão necessários: avaliação de diferentes bases de dados de imagens termográfica da mama encontradas na literatura combinado com avaliação diferentes modelos de redes convolucionais. Como as técnicas de deep learning necessitam de grande quantidade de dados, pode-se validar os modelos desenvolvidos utilizando modelos pre-treinados já disponíveis na literatura e fazendo comparativo entre outras abordagens (técnicas de classificação) que foram amplamente utilizadas na literatura previamente. Além disso, pretende-se trabalhar em modelos que, em caso de paciente com tumor, indicam em qual região da mama se encontra o tumor. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador / Gilmar Guimarães - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2014 - 2018

  DESENVOLVIMENTO DE TÉCNICAS DE PROBLEMAS INVERSOS PARA OBTENÇÃO DE CAMPOS TÉRMICOS: DETECÇÃO PRECOCE DE CANCER DE MAMA (IMAGENS TÉRMICAS) E DE TEMPERATURA NA INTERFACE DE CORTE DURANTE PROCESSOS DE FABRICAÇÃO, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gilmar Guimaraes em 28/01/2018., Descrição: Esta pesquisa é voltada ao estudo de problemas inversos que possam ter aplicação imediata em problemas de Engenharia. São estudados problemas térmicos decorrentes do processo bioquímico existente no corpo humano e de processos de fabricação como corte ortogonal, furação, soldagem ou recozimento. O interesse específico é voltado ao aquecimento não distribuído regularmente em uma mama devido a uma eventual atividade de células tumorais, o alto aquecimento na interface de corte de um processo de corte ortogonal, furação ou de uma peça sendo tratada termicamente em um forno de recozimento. Em todos esses processos a previsão do comportamento térmico é essencial. Nesse caso, tem em comum o fato de estarem presentes no modelo térmico fontes de calor não conhecidas, comportando-se, assim, como um problema inverso. Um problema adicional e importante que surge na obtenção desses modelos é a necessidade de obtenção de propriedades térmicas dos diversos meios em estudo. Por exemplo, a obtenção de propriedades térmicas de tecidos epiteliais, de ferramentas de corte, revestidas ou não ou de peças presentes no interior de fornos. Ou seja, a identificação térmica de amostras condutoras, não condutoras, regulares e irregulares é também imprescindível ao sucesso de qualquer modelo térmico. Este projeto também propõe o desenvolvimento de técnicas inversas para a medição de propriedades térmicas de meios sólidos envolvidos nos processos em estudo. Observa-se ainda que a identificação de propriedades térmicas de tecidos epiteliais como os da mama representa um desafio científico de grandes proporções, uma vez que a identificação in vivo é essencial para a obtenção de modelos térmicos do corpo humano confiáveis. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Integrante / Gilmar Guimarães - Coordenador / Cleudmar Amaral Araújo - Integrante / Ana Paula Fernandes - Integrante / Fernando Costa Malheiros - Integrante / Alisson Augusto Azevedo Figueiredo - Integrante / Luís Henrique da Silva Ignacio - Integrante / Gabriela Lima Menegaz - Integrante / Márcio Bacci da Silva - Integrante / Priscila Ferreira Barbosa de Souza - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2012 - 2018

  Análise da qualidade de matérias compósitos de formas complexas reforçados com fibra de carbono por meio de termografia infravermelha, Descrição: Este projeto visa desenvolver protocolos novos ou existentes para avaliação de qualidade, via termografia infravermelha de materiais compósitos obtidos por meio de moldagem por compressão incluindo detecção de falhas/vazios e orientação/distribuição das fibras. As amostras envolvidas neste projeto são formadas por random-oriented strands (ROS). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador / Xavier Maldague - Integrante / ZHANG, HAI - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 20

• 2011 - 2015

  Thermoplastic Composites Forming Technology for Complex and Integrated Aerospace Components, Descrição: The majority of aerospace composite structures are currently manufactured in autoclaves. This process is most cost effective for large, geometrically simple structures like wing and fuselage skins. For geometrically complex parts such as frames or ribs, complex layups with thickness and orientation variations significantly increase the component costs. New fast and low-cost manufacturing technologies have to be investigated as large number of these types of complex structures will be manufactured in large quantities in a near future. Compression moulding (CM) is a process that encompasses several different moulding technologies differentiated by the material form used, the tooling and pressure application. The short processing time may give CM an advantage over other manufacturing techniques and it lends itself well to the manufacture of complex 3D parts. Recent developments of directional fibre and/or carbon fibre sheet molding compound with long discontinuous fibres have allowed application of CM to structural parts. Furthermore, the emergence of thermoplastic matrix composites could further reduce the processing time and enhance the recyclability of aerospace components. This project is part of the fourth round of the CRIAQ (Consortium for Research and Innovation in Aerospace in Québec) and involves five universities, McGill, The University of British Columbia (UBC), Université du Québec à Trois-Rivières (UQTR), Université Laval, Ecole de Technologie Supérieure (ETS); three National Research Council Research Centers, the Institute of Aerospace Research Structures,Materials and Propulsion Laboratory (NRC-IAR-SMPL), the Aerospace Manufacturing Technologies Center (NRC-IAR-AMTC), the Industrial Material Institute (NRC-IMI); one professional research center, the ?Centre de dévelopement des composites du Québec? (CDCQ) and six industrial partners, Bell Helicopter Textron Canada, Bombardier, Pratt & Whitney Canada, Hutchinson Industries , Avior Integrated Products and Delastek. The main objective of this project is to develop analytical tools and protocols for the design, analysis and manufacturing for forming of thermoplastic composites for aerospace components. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (7) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Integrante / MALDAGUE, XAVIER - Integrante / Pascal Hubert - Coordenador / Larry Lessard - Integrante / Göran Fernlund - Integrante / Anoush Poursartip - Integrante / Gilbert Lebrun - Integrante / Tan Pham - Integrante., Número de produções C, T & A: 8

• 2009 - 2011

  Monitoramento de ambiente externo não controlado através de imagens infravermelhas, Descrição: Este projeto visa o estudo de técnicas para o desenvolvimento de um sistema de vigilância para um estacionamento externo baseado em uma câmera estacionária. Tendo em vista que em um estacionamento externo é de suma importância que a vigilância seja feita tanto de dia quanto de noite, neste trabalho utilizamos uma câmera que captura imagens infravermelhas. Uma câmera infravermelha permite que enxerguemos objetos de interesse na cena até mesmo a noite. Objetos de interesse como humanos e veículos são monitorados bem como eventos que ocorridos entre os mesmos. O evento suspeito: "suspeita de roubo de objeto(s) do interior de um veículo estacionado" será o principal foco deste projeto de pesquisa. As imagens usadas nos experimentos realizados neste trabalho foram colhidas no campus da Université Laval (Canadá) durante um estágio realizado no Canada Research Chair in Multipolar Infrared Vision. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Henrique Coelho Fernandes - Coordenador / CELIA A. ZORZO BARCELOS - Integrante / MALDAGUE, XAVIER - Integrante / BATISTA, MARCOS A - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

Prêmios