Ferramenta computacional para medição de deslocamentos em ensaios de carga através de técnicas de processamento de imagem

Dissertação de Mestrado para a obtenção de grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica Ramo de Automação e Eletrónica Industrial

A realização desta dissertação teve como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta computacional, que permita a medição de deslocamentos de uma amostra de um determinado material a analisar (região de interesse - ROI) em um ensaio em carga estático através de processamento de imagem. A ferramenta computacional implementada permite, recorrendo a uma câmara fotográfica (com resolução tanto maior quanto mais precisa se pretenda que seja a medida) e um computador com o software “MATLAB®”, efetuar a medida de deslocamentos através do processamento da informação presente numa imagem original e comparando-a com a sequência de imagens que traduzem o movimento do material ao longo do ensaio. A solução adotada, contrariamente aos ensaios tradicionais, caso ocorra algum comportamento não programado (roturas, flexões não previstas em outras regiões, etc...) toda a região da amostra do material se encontra monitorizada e poderá voltar a ser analisada bastando para isso selecionar uma nova ROI. Esta solução poderá também ser menos dispendiosa, visto evitar a utilização de extensómetros e outros consumíveis usados nos ensaios tradicionais (equipamentos descartáveis). O método proposto através de processamento de imagem, por ser não invasivo, apresentará uma menor influência externa no comportamento da amostra a analisar. Muitas são as técnicas de processamento e manipulação de imagens digitais, assim como os algoritmos para deteção de movimentos através desse mesmo processamento, dos quais foram selecionados para implementação da ferramenta desenvolvida o Adaptive rood pattern search (ARPS) e o Horn/Schunck (HS). As imagens são divididas em blocos e por cada bloco é calculada a sua função de custo. A ideia base é procurar na imagem corrente o bloco que mais se aproxime do mesmo bloco da imagem anterior. O primeiro algoritmo é um algoritmo de correspondência de blocos (block matching) e o segundo é um algoritmo diferencial. Por forma a validar a ferramenta desenvolvida, pretende-se comparar os dados de deslocamento calculados através de processamento de imagem com os registados através de métodos tradicionais.

Abstract: The main subject of this thesis was the development of a computational tool that should be able to measure the displacement of a sample from a specific material (region of interest – ROI) in a static load test by performing image processing technics. Using a high definition camera and a computer working with the “MATLAB®” software, the tool should be able to measure the displacements between a reference image and a sequence of images which represents movements of each material or region along time. In spite of analyzing only a specific region of an image as a traditional methods does, this solution be looking at the entire object. So, if some event occurs (ruptures, abnormal evolution of the displacements, etc.) it will be easy to analyze the specific region, simply by selecting a new ROI. This solution it may also be cheaper because it use less hardware and disposals components when compared with the traditional methods. Furthermore the image processing method tend to have less disturbance because there is no contact between the sample and the tool, so we will have less external influence. There are many image processing technics as well algorithms to detect and measure the displacements. In this work it was selected and implemented the Adaptive rood pattern search (ARPS) and Horn/Schunck (HS) algorithm to perform the tool. In the ARPS algorithm, each ROI is divided by blocks. The target block in the current image is the one who has the minimum cost function when compared with the reference image. This action is perform for each block of the region of interest. The first algorithm is a block matching method and the second is a differential method. In order to validate the performed tool, it will be compared the data obtained by using the image processing method with the traditional methods.