A evolução dos Ensaios Não Destrutivos (END) está diretamente relacionada ao desenvolvimento de tecnologias capazes de fornecer informações mais precisas sobre a integridade de equipamentos e estruturas industriais.

Nos últimos anos, o Ultrassom Phased Array (PAUT) e métodos avançados como o Total Focusing Method (TFM/FMC) consolidaram-se como importantes recursos para a inspeção de soldas, tubulações, vasos de pressão e outros componentes críticos. Em determinadas aplicações, essas tecnologias vêm ampliando as possibilidades de análise e reduzindo a dependência de métodos convencionais ou da radiografia industrial.

Agora, um novo elemento começa a transformar a forma como os dados dessas inspeções são processados e interpretados: a Inteligência Artificial (IA).

A aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina à análise de imagens ultrassônicas representa uma das tendências mais relevantes do setor de END em 2026. Seu objetivo não é substituir o inspetor qualificado, mas oferecer uma ferramenta de apoio capaz de agilizar a triagem dos dados, reduzir variações interpretativas e contribuir para decisões técnicas mais consistentes.

A evolução do PAUT e do TFM/FMC na inspeção industrial

O PAUT utiliza múltiplos elementos ultrassônicos controlados eletronicamente para direcionar e focalizar o feixe em diferentes ângulos e profundidades. Essa capacidade possibilita uma análise detalhada da região inspecionada e favorece a identificação de descontinuidades em geometrias complexas.

O TFM/FMC amplia esse potencial ao processar uma grande quantidade de combinações de emissão e recepção dos elementos do transdutor. Como resultado, são produzidas imagens de alta resolução, capazes de apoiar avaliações mais completas da condição do componente.

Entretanto, o aumento da quantidade e da qualidade dos dados também gera um desafio: analisar grandes volumes de informações com rapidez, precisão e uniformidade.

É nesse ponto que a Inteligência Artificial começa a assumir um papel estratégico.

Como a Inteligência Artificial pode ser aplicada ao Ultrassom Phased Array?

Tradicionalmente, a interpretação de varreduras como S-scan e B-scan depende fortemente da experiência do inspetor. O profissional precisa diferenciar sinais relevantes de ruídos, reconhecer padrões e avaliar corretamente as características das indicações encontradas.

Sistemas baseados em Inteligência Artificial podem ser treinados a partir de grandes volumes de imagens e dados de referência. Com esse aprendizado, passam a auxiliar na identificação de padrões compatíveis com possíveis descontinuidades.

Na prática, a IA pode contribuir para:

• Realizar a triagem automática dos dados, destacando regiões com maior probabilidade de apresentar indicações relevantes;
• Reduzir a subjetividade da interpretação, contribuindo para a padronização dos critérios utilizados por diferentes profissionais e equipamentos;
• Acelerar a elaboração de laudos técnicos, diminuindo o intervalo entre a coleta realizada em campo e a emissão do relatório;
• Comparar resultados de inspeções anteriores, permitindo acompanhar possíveis padrões de degradação ao longo do tempo;
• Apoiar programas de Inspeção Baseada em Risco (RBI), fornecendo dados mais organizados, consistentes e rastreáveis;
• Otimizar o trabalho do inspetor, direcionando sua atenção para as regiões que exigem uma avaliação técnica mais detalhada.

É importante observar que uma descontinuidade identificada não representa automaticamente um defeito. A classificação final depende dos procedimentos adotados e dos critérios de aceitação estabelecidos pelas normas aplicáveis.

Como funciona o fluxo de inspeção com IA aplicada ao PAUT?

A Inteligência Artificial pode ser integrada ao processo de inspeção sem eliminar as etapas de validação e responsabilidade profissional.

O fluxo pode ser organizado em quatro fases principais:

1. Coleta dos dados

A varredura PAUT ou TFM é realizada em campo, seguindo o procedimento de inspeção, a geometria do componente e os requisitos técnicos estabelecidos.

2. Processamento

O sistema analisa os dados coletados, incluindo imagens S-scan, B-scan ou reconstruções obtidas por TFM/FMC.

3. Triagem automatizada

O algoritmo sinaliza regiões que apresentam padrões compatíveis com possíveis descontinuidades, facilitando a priorização da análise.

4. Validação técnica

O inspetor qualificado avalia as indicações, aplica os critérios previstos no procedimento e emite o laudo técnico.

Inserir Figura 1 — Fluxo de inspeção com Inteligência Artificial aplicada ao PAUT/TFM.

Legenda sugerida: Figura 1 — A Inteligência Artificial auxilia no processamento e na triagem dos dados, enquanto a validação e a responsabilidade pelo laudo permanecem com o inspetor qualificado.

Por que essa tecnologia é importante para a indústria?

Setores como óleo e gás, energia, petroquímico, naval e infraestrutura operam com ativos cuja integridade está diretamente relacionada à segurança, à disponibilidade operacional e à continuidade dos processos produtivos.

Tubulações, vasos de pressão, estruturas soldadas e outros componentes críticos precisam ser avaliados periodicamente. Uma falha não identificada pode provocar paralisações, perdas financeiras, impactos ambientais e riscos para as pessoas envolvidas na operação.

Nesse contexto, qualquer avanço que aumente a confiabilidade da análise pode contribuir diretamente para:

• Planejamento mais eficiente das paradas de manutenção;
• Priorização de equipamentos com maior nível de criticidade;
• Redução do tempo necessário para avaliação dos dados;
• Melhoria da rastreabilidade das inspeções;
• Acompanhamento da evolução das indicações;
• Fortalecimento dos programas de integridade estrutural;
• Tomada de decisão baseada em dados técnicos mais consistentes.

A combinação entre PAUT, TFM/FMC e Inteligência Artificial cria a possibilidade de transformar a inspeção em uma fonte contínua de informações sobre a condição dos ativos, e não apenas em um evento isolado de verificação.

A Inteligência Artificial substitui o inspetor qualificado?

Não. A Inteligência Artificial deve ser entendida como uma ferramenta de apoio à decisão técnica.

Mesmo com o avanço dos algoritmos, a interpretação final precisa considerar fatores como geometria do componente, processo de fabricação, tipo de material, condições de inspeção, histórico operacional e critérios de aceitação.

A tecnologia também não elimina a necessidade de conformidade com normas, códigos e requisitos aplicáveis, incluindo referências como ASME, API, ISO e NR-13, conforme o tipo de equipamento e o escopo da inspeção.

O laudo técnico e a responsabilidade pela interpretação dos resultados continuam sendo do profissional qualificado. A tendência é que a IA seja incorporada ao fluxo de trabalho dos inspetores para aumentar a produtividade e a consistência das análises, sem substituir o julgamento técnico especializado.

O futuro dos Ensaios Não Destrutivos será orientado por dados

A integração entre Inteligência Artificial e Ultrassom Phased Array representa mais uma etapa na evolução dos Ensaios Não Destrutivos.

Entre os principais benefícios esperados estão a redução da leitura manual exaustiva, a maior consistência na classificação das indicações, o aproveitamento do histórico de inspeções e a possibilidade de gerar mais valor a partir dos dados coletados em campo.

À medida que essas soluções evoluem, o setor industrial poderá contar com processos de inspeção mais ágeis, rastreáveis e integrados aos programas de gestão de integridade.

Mero Inspeções: tecnologia, confiabilidade e conformidade

Na Mero Inspeções, acompanhamos de perto as principais evoluções tecnológicas do setor para oferecer serviços de Ensaios Não Destrutivos com elevado padrão de confiabilidade, segurança e conformidade normativa.

Nossa atuação combina tecnologia de inspeção, procedimentos técnicos e profissionais qualificados para apoiar a avaliação da integridade de ativos industriais.

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Mero Inspeções – Ensaios Não Destrutivos
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