Detecção de contornos em imagens de padrões de escoamento bifásico com alta fração de vazio em experimentos de circulação natural com o uso de processamento inteligente
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Autores IPEN
Orientador
Roberto Navarro de Mesquita
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Resumo
Este trabalho desenvolveu um novo método para a detecção de contornos em imagens digitais que apresentam objetos de interesse muito próximos e que contêm complexidades associadas ao fundo da imagem como variação abrupta de intensidade e oscilação de iluminação. O método desenvolvido utiliza lógicafuzzy e desvio padrão da declividade (Desvio padrão da declividade fuzzy - FuzDec) para o processamento de imagens e detecção de contorno. A detecção de contornos é uma tarefa importante para estimar características de escoamento bifásico através da segmentação da imagem das bolhas para obtenção de parâmetros como a fração de vazio e diâmetro de bolhas. FuzDec foi aplicado em imagens de instabilidades de circulação natural adquiridas experimentalmente. A aquisição das imagens foi feita utilizando o Circuito de Circulação Natural (CCN) do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN). Este circuito é completamente constituído de tubos de vidro, o que permite a visualização e imageamento do escoamento monofásico e bifásico nos ciclos de circulação natural sob baixa pressão.Os resultados mostraram que o detector proposto conseguiu melhorar a identificação do contorno eficientemente em comparação aos detectores de contorno clássicos, sem a necessidade de fazer uso de algoritmos de suavização e sem intervenção humana.
Como referenciar
BUENO, REGIS C. Detecção de contornos em imagens de padrões de escoamento bifásico com alta fração de vazio em experimentos de circulação natural com o uso de processamento inteligente. Orientador: Roberto Navarro de Mesquita. 2016. 118 f. t - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. DOI: 10.11606/T.85.2016.tde-22042016-130130. Disponível em: http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/26817. Acesso em: 30 Dec 2025.
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