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Este trabalho tem o objetivo de avaliar o uso da ferramenta Numba na otimização do tempo de processamento de códigos Python utilizados para reconstrução de imagens com dados oriundos de inspeções não destrutivas por ultrassom. Foram avaliados somente os algoritmos de reconstrução de imagens baseados no princípio de atraso-e-soma e que são amplamente utilizados: Synthetic Aperture Focusing Technique (SAFT) e o Total Focusing Method (TFM). O Numba é um compilador just in time usado para melhorar o tempo de execução, principalmente em códigos que fazem uso extensivo de operações matemáticas, estruturas de repetição e usam recursos da biblioteca NumPy. Como os algoritmos de reconstrução de imagens usados atendem essas características, este trabalho propõe técnicas de adaptação dos códigos para utilizar o Numba, e a avaliação das implementações dessas técnicas pela medição e comparação dos tempos de execução. Foi observado uma melhora de aproximadamente 2 vezes para o SAFT e 6 vezes para o TFM nos tempos de execução com aplicação das técnicas, mostrando que o Numba é uma ótima alternativa para melhorar o desempenho na execução dos algoritmos de reconstrução de imagens.

Ensaios não destrutivos; Ultrassom; Reconstrução de imagens