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DETECÇÃO DE VARIAÇÃO DE RUGOSIDADE POR ANÁLISE DE IMAGENS DIGITAIS DE PADRÕES DE SPECKLE VIA ENTROPIA DE TSALLIS
Superfícies metálicas rugosas
Imagens digitais
Padrões de speckle
Segmentação entrópica
Entropia de Tsallis
Processamento de imagem
Speckle
Roughness
Rough metal surfaces
Digital images
Speckle patterns
Entropic segmentation
Tsallis entropy
Abstract
O 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
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Document type
Trabalho de conclusão de cursoSource
DIAS, Clarissa de Paula. Detecção de variação de rugosidade por análise de imagens digitais de padrões de speckle via entropia de Tsallis. 2018. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Física com Ênfase em Física Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Fluminense, Volta Redonda, 2018.Subject(s)
RugosidadeSuperfícies metálicas rugosas
Imagens digitais
Padrões de speckle
Segmentação entrópica
Entropia de Tsallis
Processamento de imagem
Speckle
Roughness
Rough metal surfaces
Digital images
Speckle patterns
Entropic segmentation
Tsallis entropy