Aplicação da técnica SIFT para determinação de campos de deformações de materiais usando visão computacional

Abstract

Esta dissertação apresenta uma metodologia para medição visual de campos de deformações (2D) em materiais, por meio da aplicação da técnica SIFT (Scale Invariant Feature Transform). A análise de imagens capturadas é feita por uma câmera digital em estágios diferentes durante o processo de deformação de um material quando este é submetido a esforços mecânicos. SIFT é uma das técnicas modernas de visão computacional e um eficiente filtro para extração e descrição de pontos de características relevantes em imagens, invariantes a transformações em escala, iluminação e rotação. A metodologia é baseada no cálculo do gradiente de funções que representam o campo de deformações em um material durante um ensaio mecânico sob diferentes condições de contorno. As funções são calibradas com a aplicação da análise inversa sobre o conjunto de pontos homólogos de duas imagens extraídos pelo algoritmo SIFT. A formulação da solução ao problema inverso combina os dados experimentais fornecidos pelo SIFT e o método linear de mínimos quadrados para estimação dos parâmetros de deformação. Os modelos propostos para diferentes corpos de prova são avaliados experimentalmente com a ajuda de extensômetros para medição direta das deformações. O campo de deformações identificado pelo sistema de visão computacional é comparado com os valores obtidos pelos extensômetros e por simulações feitas no programa de Elementos Finitos ANSYS. Os resultados obtidos mostram que o campo de deformações pode ser medido utilizando a técnica SIFT, gerando uma nova ferramenta visual de medição para ensaios mecânicos que não se baseia nas técnicas tradicionais de correlação de imagens.

Esta tesis presenta una metodología para la medición visual de campos de deformación bidimensioales (2D) en materiales dúctiles, mediante la aplicación de la técnica SIFT (Scale Invariant Feature Transform). Las imágenes, adquiridas por una cámara digital, registran distintas etapas de deformación del material sometido a esfuerzo mecánico. SIFT es una de las técnicas modernas de visión computacional y un eficiente filtro para la extracción y descripción de puntos de características relevantes en imágenes. Estos puntos de interés son ampliamente invariantes a transformaciones en escala, iluminación y rotación. La metodología se basa en el cálculo del gradiente de funciones que representan el campo de deformaciones correspondiente en un material durante un ensayo mecánico bajo diferentes condiciones de contorno. Las funciones se calibran con la aplicación del análisis inverso sobre el conjunto de puntos homólogos de dos imágenes extraídas por el algoritmo SIFT. La formulación de la solución al problema inverso combina los datos experimentales proporcionados por SIFT y el método lineal de mínimos cuadrados para la estimación de los parámetros de deformación. Los modelos propuestos para diferentes probetas son evaluados experimentalmente con la ayuda de extensómetros para la medición directa de las deformaciones. El campo de deformaciones identificado por el sistema de visión por computadora se compara con los valores obtenidos mediante extensómetros y con las simulaciones realizadas en el programa de Elementos Finitos. Los resultados obtenidos demuestran que la técnica SIFT permite medir el campo de deformaciones, lo que genera una nueva herramienta visual para ensayos mecánicos que no depende de las técnicas tradicionales de correlación de imágenes.