963 resultados para Processamento : Imagem : Medição : Velocidade : Fluidos


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A maior dificuldade na medição de escoamentos de líquidos é com campos em velocidades acima de 0,5 m/s. O processamento “PIV” (Velocimetria por processamento de Imagens de Partículas) com iluminação a Laser contínua (não pulsada), utilizando câmeras CCD possibilitou a análise de quadros em seqüências de imagens capturadas na velocidade convencional de 30 quadros/s, com bons resultados para deslocamentos lentos < 0,5 m/s. Para velocidades maiores esta técnica torna-se inviável. A imagem das partículas forma um rastro, não permitindo a identificação da partícula singela. Com a introdução recente de câmeras digitais rápidas com velocidade de obturação controlada tornou-se possível a medida de fluidos em deslocamentos rápidos. O presente trabalho apresenta duas técnicas “intraframe” (dentro do quadro de imagem) para análise de escoamentos, em velocidades na ordem 2 m/s, utilizando câmeras CCD-DV e gravação digital em fita DVT (digital video tape). A primeira programando a câmera no modo progressivo, imagens são capturadas em velocidades de obturação diferentes resultando num rastro caracterizado pelo deslocamento das partículas, proporcional ao vetor velocidade. A segunda programando a câmera no modo entrelaçado, a imagem é capturada em dois campos intercalados na velocidade de obturação desejada, obtendo-se uma imagem dupla capturada em tempos diferentes, montada pelo campo ímpar e o campo par, entrelaçado entre um e o outro A câmera captura e grava o evento na velocidade de obturação variável de 1/30 por segundo até 1/10000 por segundo, requerida para observar-se os deslocamentos entre os campos. Uma placa de aquisição digitaliza a imagem a ser processada. Um algoritmo baseado nas técnicas de processamento de imagens, determina os múltiplos deslocamentos das partículas apresentando o diagrama bidimensional com os vetores velocidade.

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A proposta deste trabalho, consiste na elaboração de uma ferramenta computacional para a medição de campos de velocidades em escoamentos com baixas velocidades (< 0,5 m/s) utilizando o processamento digital de imagens. Ao longo dos anos, inúmeras técnicas foram desenvolvidas com este objetivo. Para cada tipo de aplicação, uma técnica se aplica com maior ou menor eficiência do que outras. Para o caso de estudos em fluídos transparentes, onde o escoamento pode ser visualizado, técnicas que utilizam processamento digital de imagens vêm ganhando um grande impulso tecnológico nos últimos anos. Este impulso, é devido a fatores como: câmaras vídeo filmadoras de última geração, dispositivos de aquisição de imagens e componentes de processamento e armazenamento de dados cada vez mais poderosos. Neste contexto, está a velocimetria por processamento de imagens de partículas cuja sigla é PIV (particle image velocimetry). Existem várias formas de se implementar um sistema do tipo PIV. As variantes dependem, basicamente, do equipamento utilizado. Para sua implementação é necessário, inicialmente, um sistema de iluminação que incide em partículas traçadoras adicionadas ao fluido em estudo. Após, as partículas em movimento são filmadas ou fotografadas e suas imagens adquiridas por um computador através de dispositivos de captura de imagens. As imagens das partículas são então processadas, para a obtenção dos vetores velocidade. Existem diferentes formas de processamento para a obtenção das velocidades. Para o trabalho em questão, devido às características dos equipamentos disponíveis, optou-se por uma metodologia de determinação da trajetória de partículas individuais, que, apesar de limitada em termos de módulo de velocidade, pode ser aplicada a muitos escoamentos reais sob condições controladas Para validar a ferramenta computacional desenvolvida, imagens ideais de partículas foram simuladas como se estivessem em escoamento, através do deslocamento conhecido de vários pixels. Seguindo o objetivo de validação, foi utilizada ainda uma imagem real de partículas, obtida com o auxílio de um plano de iluminação de luz coerente (LASER) e câmaras de vídeo tipo CCD. O programa desenvolvido foi aplicado em situações de escoamento real e os resultados obtidos foram satisfatórios dentro da escala de velocidades inicialmente presumida.

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Está sendo implementado, no Instituto de Engenharia Nuclear-IEN, um projeto de estudos de viabilidade da utilização de técnicas ultra-sônicas para medições de escoamentos bifásicos, ampliando as aplicações do ultra-som na área de pesquisa e na área industrial de medição de fluidos. Na primeira etapa do projeto, foi realizado um estudo preliminar do efeito da velocidade do escoamento em um circuito experimental a água fechado, sobre uma onda ultra-sônica que atravessava o líquido. Foi utilizado um sistema capaz de medir a diferença de tempo de trânsito entre ondas ultra-sônicas da ordem de 1 ns, utilizando técnicas de processamento de sinais. As diferentes velocidades da água obtidas, variando-se a vazão do circuito, foram relacionadas com as velocidades da onda ultra-sônica. Foi observado que a variação da temperatura da água influenciava a velocidade da onda ultra-sônica, de maneira inversa à velocidade do líquido. Pelo experimento realizado, concluiu-se que o dispositivo ultra-sônico montado pode ser adequado para medir a velocidade de escoamento da água no circuito experimental.

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica

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A presente tese apresenta a concepção de uma rede neural oscilatória e sua realização em arquitetura maciçamente paralela, a qual é adequada à implementação de chips de visão digitais para segmentação de imagens. A rede proposta, em sua versão final, foi denominada ONNIS-GI (Oscillatory Neural Network for Image Segmentation with Global Inhibition) e foi inspirada em uma rede denominada LEGION (Locally Excitatory Globally Inhibitory Oscillator Network), também de concepção recente. Inicialmente, é apresentada uma introdução aos procedimentos de segmentação de imagens, cujo objetivo é o de situar e enfatizar a importância do tema abordado dentro de um contexto abrangente, o qual inclui aplicações de visão artificial em geral. Outro aspecto abordado diz respeito à utilização de redes neurais artificiais em segmentação de imagens, enfatizando as denominadas redes neurais oscilatórias, as quais têm apresentado resultados estimulantes nesta área. A implementação de chips de visão, integrando sensores de imagens e redes maciçamente paralelas de processadores, é também abordada no texto, ressaltando o objetivo prático da nova rede neural proposta. No estudo da rede LEGION, são apresentados resultados de aplicações originais desenvolvidas em segmentação de imagens, nos quais é verificada sua propriedade de separação temporal dos segmentos. A versão contínua da rede, um arranjo paralelo de neurônios baseados em equações diferenciais, apresenta elevada complexidade computacional para implementação em hardware digital e muitos parâmetros, com procedimento de ajuste pouco prático. Por outro lado, sua arquitetura maciçamente paralela apresenta-se particularmente adequada à implementação de chips de visão analógicos com capacidade de segmentação de imagens. Com base nos bons resultados obtidos nas aplicações desenvolvidas, é proposta uma nova rede neural, em duas versões, ONNIS e ONNIS-GI, as quais suplantam a rede LEGION em diversos aspectos relativos à implementação prática. A estrutura dos elementos de processamento das duas versões da rede, sua implementação em arquitetura maciçamente paralela e resultados de simulações e implementações em FPGA são apresentados, demonstrando a viabilidade da proposta. Como resultado final, conclui-se que a rede ONNIS-GI apresenta maior apelo de ordem prática, sendo uma abordagem inovadora e promissora na solução de problemas de segmentação de imagens, possuindo capacidade para separar temporalmente os segmentos encontrados e facilitando a posterior identificação dos mesmos. Sob o ponto de vista prático, a nova rede pode ser utilizada para implementar chips de visão digitais com arquitetura maciçamente paralela, explorando a velocidade de tais topologias e apresentando também flexibilidade para implementação de procedimentos de segmentação de imagens mais sofisticados.

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Este trabalho discorre no escopo de informática médica, no âmbito da Unidade de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia - Fundação Universitária de Cardiologia do RS. Sabe-se que a medicina gera um grande volume de dados, sejam eles, textuais, numéricos, gráficos ou mesmo imagens ou sons geradas por equipamentos de ultra-som, tomógrafos computadorizados, ressonância magnética, RX, entre outros. Este trabalho desenvolve a integração das imagens ecocardiográficas fetais ao banco de dados. Atualmente, a tendência observada no desenvolvimento de sistemas de informações é a utilização de banco de dados que sejam capazes de manipular informações completas sobre seus pacientes, tais como: consultas, medicamentos, internações, bem como os laudos de exames com suas respectivas imagens quando estes possuírem. É com base nestas tendências que foram definidos os tópicos relevantes a serem estudados e implementados neste trabalho, integrando os estudos ecocardiográficos fetais com as informações do banco de dados da unidade de cardiologia fetal (UCF). Neste trabalho está apresentado o modelo do banco de dados da UCF. Para esta modelagem foram realizados estudos para aquisição de conhecimento da área e também para compreender as necessidades da unidade Da mesma forma, as imagens ecocardiográficas fetais foram estudadas para que fosse possível serem modeladas junto ao banco de dados. Para esta modelagem foi necessário fazer uma breve revisão dos conceitos utilizados pelo paradigma de orientação a objetos, uma vez que o modelo foi desenvolvido utilizando esta metodologia. As imagens ecocardiográficas fetais receberam grande atenção, uma vez que para elas foram criadas classes distintas. Também para aumentar a funcionalidade foram estudados conceitos de imagem digital, para posterior aplicação sobre as imagens do domínio. Foram realizados estudos sob manipulação de imagens, como modificação do brilho, medidas, filtros e formas de armazenamento. Considerando os formatos de gravação, dois padrões foram contemplados neste trabalho: o utilizado pela placa disponível no instituto denominado DT-IRIS e o DICOM que é um padrão internacional de armazenamento e comunicação de imagens médicas. Por fim, a implementação do protótipo procura demonstrar a viabilidade do modelo proposto, disponibilizando dados textuais, imagens e ainda realizando manipulações sobre estas imagens do domínio.

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Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos a realizar diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões em imagens complexas. Técnicas de visão computacional têm encontrado crescente aplicação em estudos e sistemas de controle e monitoração de tráfego de automóveis. Uma das áreas de pesquisa que tem sido objeto de estudo por diferentes grupos é a leitura automática de placas de matrículas como forma de detectar transgressores, encontrar carros roubados ou efetuar estudos de origem/destino [BAR99]. Com o constante crescimento do volume de tráfego de automóvel e a limitada capacidade dos sensores convencionais, especialistas da área recorrem a técnicas de identificação automática de veículos para obter dados relativos ao escoamento de tráfego. A identificação automática de veículos tem tido essencialmente duas abordagens distintas: a utilização de transponders e a utilização de técnicas de visão computacional [INI85] . Estas são essencialmente úteis em casos em que não é viável obrigar os motoristas a instalar transponders em seus automóveis. No entanto, essas técnicas são mais sensíveis às condições atmosféricas e de iluminação tais como nevoeiros, chuva intensa, luz noturna, reflexos em superfícies, etc. Este trabalho apresenta um estudo de diversas técnicas de processamento de imagem objetivando o aperfeiçoamento de um sistema de identificação automática de placas de veículos. Este aperfeiçoamento está relacionado com a diminuição do tempo de execução necessário à localização e reconhecimento dos caracteres contidos nas placas dos veículos bem como a melhorar a taxa de sucesso no seu reconhecimento. A primeira versão do sistema de identificação da placas de veículos descrito em [SOU2000], desenvolvido no CPG-EE da UFRGS, denominado SIAV 1.0, localiza e extrai 91,3% das placas corretamente mas apresenta uma taxa de reconhecimento das placas de 37,3%, assim como um tempo de processamento não satisfatório. Neste trabalho, cujo sistema desenvolvido é denominado SIAV 2.0, a imagem é previamente processada através da aplicação de técnicas de realce da imagem. O principal objetivo das técnicas de realce é processar a imagem de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original [GON93]. O sistema busca melhorar a qualidade da imagem eliminando ou suavizando sombras e reflexos presentes na cena em virtude da iluminação não controlada. Visando um menor tempo de execução durante o tratamento e análise da imagem um estudo estatístico baseado na distribuição gaussiana foi realizado de maneira a restringir a área de análise a ser processada. O SIAV possui duas redes neurais como ferramentas de reconhecimento de caracteres. A partir da análise dos diferentes modelos de redes neurais empregados na atualidade, foi desenvolvida uma nova arquitetura de rede a ser utilizada pelo SIAV 2.0 que oferece uma taxa de reconhecimento superior a rede neural usada no SIAV 1.0. Visando um melhor tempo de execução, a implementação em hardware dedicado para este modelo é abordado. Os testes foram realizados com três bancos de imagens obtidas por câmeras diferentes, inclusive por dispositivo "pardal" comercial. Estes testes foram realizados para verificar a efetividade dos algoritmos aperfeiçoados.

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A filtragem de imagens visando a redução do ruído é uma tarefa muito importante em processamento de imagens, e encontra diversas aplicações. Para que a filtração seja eficiente, ela deve atenuar apenas o ruído na imagem, sem afetar estruturas importantes, como as bordas. Há na literatura uma grande variedade de técnicas propostas para filçtragem de imagens com preservação de bordas, com as mais variadas abordagens, deentrte as quais podem ser citadas a convolução com máscaras, modelos probabilísticos, redes neurais, minimização de funcionais e equações diferenciais parciais. A transformada wavelet é uma ferramenta matemática que permite a decomposição de sinais e imagens em múltiplas resoluções. Essa decomposição é chamada de representação em wavelets, e pode ser calculada atrravés de um algorítmo piramidal baseado em convoluções com filtros passa-bandas e passa-baixas. Com essa transformada, as bordas podem ser calculadas em múltiplas resoluções. Além disso, como filtros passa-baixas são utilizados na decomposição, a atenuação do ruído é um processo intrínseco à transformada. Várias técnicas baseadas na transformada wavelet têm sido propostas nos últimos anos, com resultados promissores. Essas técnicas exploram várias características da transformada wavelet, tais como a magnitude de coeficientes e sua evolução ao longo das escalas. Neste trabalho, essas características da transformada wavelet são exploradas para a obtenção de novas técnicas de filtragem com preservação das bordas.

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Técnicas de Processamento de Imagens e de Computação Gráfica vêm sendo empregadas há bastante tempo para o diagnóstico por imagens em Medicina. Mais recentemente, aplicações baseadas em modelos anatômicos, tanto extraídos de volumes de imagens como criados com base em estudos de anatomia, despontam com força. Tais modelos visam suportar simulação de movimento e de fisiologia. Porém, para que isso se torne realidade, modelos anatômicos do corpo humano precisam ser construídos e aperfeiçoados. Entre outras funcionalidades, esses modelos devem ser capazes de representar o movimento articulado do corpo humano. O problema de modelagem das articulações já foi considerado em diversos trabalhos, principalmente em Robótica e Animação. Entretanto, esses trabalhos não levaram em conta fidelidade anatômica com profundidade suficiente para que pudessem ser utilizados em aplicações de Medicina. O principal objetivo deste trabalho, portanto, é a criação de uma estratégia de representação de articulações embasada em características anatômicas para modelagem de esqueletos humanos virtuais. Um estudo da anatomia do esqueleto humano é apresentado, destacando os tipos de articulações humanas e aspectos do seu movimento. Também é apresentado um estudo dos modelos de articulações encontrados na literatura de Computação Gráfica, e são comentados alguns sistemas de software comercial que implementam corpos articulados. Com base nesses dois estudos, procurou-se identificar as deficiências dos modelos existentes em termos de fidelidade anatômica e, a partir disso, propor uma estratégia de representação para articulações humanas que permitisse a construção de corpos humanos virtuais anatomicamente realísticos. O modelo de articulações proposto foi projetado com o auxílio de técnicas de projeto orientado a objetos e implementado no âmbito do projeto Virtual Patients. Usando as classes do modelo, foi construído um simulador de movimentos, que recebe a descrição de um corpo articulado através de um arquivo em formato XML e apresenta uma animação desse corpo. A descrição do movimento também é especificada no mesmo arquivo. Esse simulador foi utilizado para gerar resultados para verificar a correção e fidelidade do modelo articular. Para isso, um joelho virtual foi construído, seus movimentos foram simulados e comparados com outros joelhos: o modelo de outro simulador, um modelo plástico anatômico e o joelho real.

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As tarefas de visão computacional incentivam uma significativa parte da pesquisa em todas as áreas científicas e industriais, entre as quais, cita-se a área voltada para o desenvolvimento de arquiteturas de computadores. A visão computacional é considerada um dos problemas mais desafiadores para a computação de alto desempenho, pois esta requer um grande desempenho, bem como um alto grau de flexibilidade. A flexibilidade é necessária pois a visão computacional abrange aplicações em que há diferentes tarefas a serem realizadas com diferentes necessidades de desempenho. Esta flexibilidade é particularmente importante em sistemas destinados a atuar como ambientes experimentais para novas técnicas de processamento visual ou para a prototipação de novas aplicações. Computação configurável tem demonstrado, por meio de exemplos implementados pela comunidade científica, fornecer uma boa relação entre alto desempenho e flexibilidade necessária para a implementação de diferentes técnicas utilizadas na área de visão computacional. Contudo, poucos esforços de pesquisa têm sido realizados na concepção de sistemas completos visando a solução de um problema de visão computacional, incluindo ambos os requisitos de software e de hardware. O principal objetivo deste trabalho é mostrar que as técnicas e tecnologias disponíveis na área de computação configurável podem ser empregadas para a concepção de um sistema capaz de implementar um grande número de aplicações da área de visão computacional na pesquisa e no ambiente industrial. Entretanto, não é escopo deste trabalho implementar um sistema de computação que seja suficiente para abordar os requerimentos necessários para todas as aplicações em visão computacional, mas os métodos aqui introduzidos podem ser utilizados como uma base geral de implementação de várias tarefas de visão computacional. Este trabalho utiliza ambientes que permitem implementações conjuntas de hardware e software, pois os mesmos facilitam a validação das técnicas aqui apresentadas, por meio da implementação de um estudo de caso, sendo parte deste estudo de caso implementado em software e outra parte em hardware.

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O presente trabalho implementa um método computacional semi-automático para obter medidas de estruturas cardíacas de fetos humanos através do processamento de imagens de ultra-som. Essas imagens são utilizadas na avaliação cardíaca pré-natal, permitindo que os médicos diagnostiquem problemas antes mesmo do nascimento. A dissertação é parte de um projeto desenvolvido no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, denominado SEGIME (Segmentação de Imagens Médicas). Neste projeto, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para auxiliar na análise de exames ecocardiográficos fetais com o apoio da equipe de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia do Rio Grande do Sul. O processamento de cada imagem é realizado por etapas, divididas em: aquisição, pré-processamento, segmentação e obtenção das medidas. A aquisição das imagens é realizada por especialistas do Instituto de Cardiologia. No pré-processamento, é extraída a região de interesse para a obtenção das medidas e a imagem é filtrada para a extração do ruído característico das imagens de ultra-som. A segmentação das imagens é realizada através de redes neurais artificiais, sendo que a rede neural utilizada é conhecida como Mapa Auto-organizável de Kohonen. Ao final do processo de segmentação, a imagem está pronta para a obtenção das medidas. A técnica desenvolvida nesta dissertação para obtenção das medidas foi baseada nos exames realizados pelos especialistas na extração manual de medidas. Essa técnica consiste na análise da linha referente à estrutura de interesse onde serão detectadas as bordas. Para o início das medidas, é necessário que o usuário indique o ponto inicial sobre uma borda da estrutura. Depois de encontradas as bordas, através da análise da linha, a medida é definida pela soma dos pixels entre os dois pontos de bordas. Foram realizados testes com quatro estruturas cardíacas fetais: a espessura do septo interventricular, o diâmetro do ventrículo esquerdo, a excursão do septum primum para o interior do átrio esquerdo e o diâmetro do átrio esquerdo. Os resultados obtidos pelo método foram avaliados através da comparação com resultados de referência obtidos por especialistas. Nessa avaliação observou-se que a variação foi regular e dentro dos limites aceitáveis, normalmente obtida como variação entre especialistas. Desta forma, um médico não especializado em cardiologia fetal poderia usar esses resultados em um diagnóstico preliminar.

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Vídeos de histeroscopias são usados para avaliar a aparência do útero, e são de importância fundamental para os ginecologistas. Estes vídeos contém uma grande quantidade de informação, porém somente um número reduzido de quadros são úteis para propósitos de diagnóstico (por exemplo, a análise da distribuição espacial de glândulas). Sendo assim, este trabalho propõe um método inovador para a análise de vídeos de histeroscopias, com dois objetivos principais: (a) reduzir o número de quadros necessários para a representação do conteúdo do vídeo, e (b) prover uma medida quantitativa da distribuição das glândulas em tais vídeos. A abordagem proposta para a sumarização do vídeo é baseada na extensão de um princípio estatístico conhecido (decomposição em valor singular), e, segundo resultados preliminares, apresenta vantagens sobre os trabalhos publicados na literatura. Observou-se que a análise quantitativa da distribuição das glândulas também apresenta uma maior discriminação do que relatado na literatura. A abordagem proposta é adaptativa no sentido de minimizar a necessidade do ajuste de parâmetros. Além disso, o método é robusto quanto as condições de iluminação e a presença de artefatos (por exemplo, reflexos), os quais são comuns nestes vídeos. Por fim, os experimentos indicam que os resultados obtidos são compatíveis com os obtidos pelos ginecologistas.

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As modernas aplicações em diversas áreas como multimídia e telecomunicações exigem arquiteturas que ofereçam altas taxas de processamento. Entretanto, os padrões e algoritmos mudam com incrível rapidez o que gera a necessidade de que esses sistemas digitais tenham também por característica uma grande flexibilidade. Dentro desse contexto, tem-se as arquiteturas reconfiguráveis em geral e, mais recentemente, os sistemas reconfiguráveis em um único chip como soluções adequadas que podem oferecer desempenho, sendo, ao mesmo tempo, adaptáveis a novos problemas e a classes mais amplas de algoritmos dentro de um dado escopo de aplicação. Este trabalho apresenta o estado-da-arte em relação a arquiteturas reconfiguráveis nos meios acadêmcio e industrial e descreve todas as etapas de desenvolvimento do processador de imagens reconfigurável DRIP (Dynamically Reconfigurable Image Processor), desde suas origens como um processador estático até sua última versão reconfigurável em tempo de execução. O DRIP possui um pipeline composto por 81 processadores elementares. Esses processadores constituem a chave do processo de reconfiguração e possuem a capacidade de computar um grande número de algoritmos de processamento de imagens, mais específicamente dentro do domínio da filtragem digital de imagens. Durante o projeto, foram desenvolvidos uma série de modelos em linguagem de descrição de hardware da arquitetura e também ferramentas de software para auxiliar nos processos de implementação de novos algorimos, geração automática de modelos VHDL e validação das implementações. O desenvolvimento de mecanismos com o objetivo de incluir a possibilidade de reconfiguração dinâmica, naturalmente, introduz overheads na arquitetura. Contudo, o processo de reconfiguração do DRIP-RTR é da ordem de milhões de vezes mais rápido do que na versão estaticamente reconfigurável implementada em FPGAs Altera. Finalizando este trabalho, é apresentado o projeto lógico e elétrico do processador elementar do DRIP, visando uma futura implementação do sistema diretamente como um circuito VLSI.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)