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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.85.2020.tde-18092020-145342
Document
Author
Full name
Marcones Cleber Brito da Silva
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2020
Supervisor
Committee
Mesquita, Roberto Navarro de (President)
Fumagalli, Marco Antonio
Vieira, Marcelo Andrade da Costa
Title in Portuguese
Metodologia para medida de foco de imageamento de escoamento bifásico utilizando técnicas de processamento inteligente
Keywords in Portuguese
Circuito de Circulação Natural
escoamento bifásico
inferência fuzzy
métricas de foco
profundidade de campo
regiões de interesse
Abstract in Portuguese
Uma das necessidades comuns em parcela significativa das aplicações cientificas que utilizam imagens, é a avaliação objetiva da qualidade com base no nível de nitidez. Utilizando imagens capturadas experimentalmente sob condições de aquisição semelhantes a experimentos de escoamento bifásico em um Circuito de Circulação Natural (CCN) do Centro de Engenharia Nuclear (CEN) do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN-CNEN / SP), foi desenvolvida uma metodologia para avaliação de nitidez de região de interesse (ROI) baseada em inferência fuzzy entre diferentes métricas de foco de baixa complexidade computacional, utilizando uma ferramenta de aquisição e processamento de imagens denominada FFE. Experimentos que utilizaram um padrão de foco na aquisição, demonstraram a utilidade do FFE para avaliar calibrações e ajustes de profundidade de campo estimadas entre 4 a 10 mm, permitindo um melhor ajuste do ponto máximo de foco em regiões de interesse (ROI) nos circuitos experimentais de escoamento, levando em consideração variações de distância de aquisição e condições de refração. Com a aplicação da metodologia é possível parametrizar, numericamente, a profundidade de campo (DOF) em experimentos que utilizam o foco de objetos de interesse como parâmetro para segmentação de imagens. A metodologia mostrou-se eficiente na calibração dos parâmetros de aquisição de imagens em condições variáveis de escoamento bifásico. Este trabalho demonstrou a eficácia de uma nova metodologia de estudo de métricas de foco que possibilitará desenvolvimento de novas técnicas e métricas de avaliação da qualidade de imagens que possam ser aplicadas em experimentos científicos.
Title in English
Methodology for measuring focus of two-phse flow imaging using intelligent processing techniques
Keywords in English
biphasic flow
depth of field
focus metrics
fuzzy inference
Natural Circulation Circuit
regions of interest
Abstract in English
One of the common needs in a significant portion of scientific applications that use images is the objective assessment of quality based on the level of sharpness. Using images captured experimentally under acquisition conditions similar to biphasic flow experiments in a Natural Circulation Circuit (CCN) of the Nuclear Engineering Center (CEN) of the Institute for Energy and Nuclear Research (IPEN-CNEN / SP), a methodology was developed to assess the sharpness of the region of interest (ROI) of experimental images, based on fuzzy inference between different focus metrics, using a computational image acquisition and processing tool (FFE). Experiments that used a focus pattern in the acquisition, demonstrated the usefulness of the FFE to evaluate calibrations and adjustments of depth of field estimated between 4 to 10 mm, allowing a better adjustment of the maximum point of focus in regions of strategic interest in the experimental flow circuits , taking into account variations in acquisition distance and refraction conditions. With the application of the methodology it is possible to parameterize, numerically, the depth of field (DOF) in experiments that use the focus of objects of interest as a parameter for image segmentation. The methodology proved to be efficient in the calibration of the image acquisition parameters under variable conditions of biphasic flow. This work demonstrated the effectiveness of a new methodology for studying focus metrics that will enable the development of new techniques and metrics for evaluating the quality of images that can be applied in scientific experiments.
 
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Publishing Date
2020-09-22
 
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