Detecção de variação de rugosidade por análise de imagens digitais de padrões de speckle via entropia de Tsallis

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSilva, Ladário da-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/3743563498830737-
Autor(es): dc.contributorCosta, Dionísio José Rodrigues da-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/0740855081290458-
Autor(es): dc.contributorAuler, Luiz Telmo da Silva-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/7964458773966012-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/7101735044781024-
Autor(es): dc.creatorDias, Clarissa de Paula-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-01-03T11:35:28Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-01-03T11:35:28Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-09-24-
Data de envio: dc.date.issued2024-09-24-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/34791-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/918854-
Descrição: dc.descriptionO presente trabalho propõe a detecção da variação de rugosidade de superfícies metálicas em movimento, através da análise de imagens digitais de padrões speckle, produzidos pela incidência de laser e com a utilização da segmentação entrópica, usando a Entropia de Tsallis. Tal entropia foi introduzida como uma generalização da entropia de Boltzmann-Gibbs-Shannon, com um parâmetro de extensividade. As imagens dos padrões de speckle foram capturadas por uma câmera CCD como um filme e tratadas como um conjunto de matrizes. O experimento foi realizado para diferentes valores de q . Foi possível identificar que os limiares ótimos obtidos pela Entropia de Tsallis são sensíveis à rugosidade da superfície, sendo capaz de detectar mudanças de rugosidade em superfícies metálicas em movimento. Os resultados, ainda que provas de princípio, mostram uma nova concepção para detectar variação de rugosidade em materiais de forma indireta e eficaz-
Descrição: dc.descriptionIn this work we propose a new method fot the detection of roughness variation of moving metallic surfaces using. Detection occurs through the analysis of speckle patterns produced by laser incidence, using entropic segmentation with Tsallis Entropy. Such entropy was introduced as a generalization of the Boltzmann-Gibbs-Shannon entropy, with a parameter of extensivity. The speckle pattern images were captured by a CCD camera as a movie and treated as a set of sequential matrixes. The experiment was performed for different values of q. It was possible to identify that the optimal thresholds, obtained by the Tsallis Entropy, are sensitive to surface roughness, being able to detect changes in roughness on moving metallic surfaces. The results, although proof of principle, show a new process to detect indirectly variation of roughness in materials with efficiency-
Descrição: dc.description37 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherVolta Redonda-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectRugosidade-
Palavras-chave: dc.subjectSuperfícies metálicas rugosas-
Palavras-chave: dc.subjectImagens digitais-
Palavras-chave: dc.subjectPadrões de speckle-
Palavras-chave: dc.subjectSegmentação entrópica-
Palavras-chave: dc.subjectEntropia de Tsallis-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de imagem-
Palavras-chave: dc.subjectSpeckle-
Palavras-chave: dc.subjectRoughness-
Palavras-chave: dc.subjectRough metal surfaces-
Palavras-chave: dc.subjectDigital images-
Palavras-chave: dc.subjectSpeckle patterns-
Palavras-chave: dc.subjectEntropic segmentation-
Palavras-chave: dc.subjectTsallis entropy-
Título: dc.titleDetecção de variação de rugosidade por análise de imagens digitais de padrões de speckle via entropia de Tsallis-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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