Contagem de fibras em imagens de tomografia ultrassônica em matriz cimentária usando detecção de blobs

Abstract

RESUMO: Atualmente, na construção civil tem sido cada vez mais aplicadas tecnologias nas matrizes cimentícias para aumentar a sua capacidade de resistência. As fibras de reforço mais utilizadas são as de propileno, aço, vidro e poliméricas. A quantidade de fibras de aço alinhadas de forma correta à matriz cimentícia implica em sua capacidade de resistência. Uma forma de análise consiste em realizar uma tomografia ultrassônica na matriz cimentícia, e para cada corte tomográfico, realizar a identificação e localização de cada uma das fibras visualizadas. Este trabalho propõe um sistema para a detecção automática das fibras em imagens tomográficas de uma matriz cimentícia, usando método de processamento de imagem, a detecção de blobs. Dentre as várias técnicas de detecção de blobs, decidiu-se pelo uso do LoG (Laplacian of Gaussian). Percebemos que o método LoG é sensível aos parâmetros da função. Principalmente, na definição do limiar mínimo da intensidade de cinza do máximo local, e portanto foi desenvolvido um algoritmo para seleção do limiar de acordo com a amostra que está sendo processada. Os resultados foram influenciados pelo formato dos blobs, o método não detectou os que tinham formatos ovalados e não muito compridos. Ao mesmo tempo, verificamos que uma vantagem do LoG é que detecta blobs de diferentes tamanhos, característica de seu espaço escala que avalia a imagem sob diferentes máscaras. Das oito amostras avaliadas, 4 delas apresentaram alto valor de precisão (variação entre 76,79% e 94,06%) e de revocação (variação entre 81,5% e 94,06%). Duas amostras apresentaram alto valor de precisão (acima de 96,9%) e baixo valor de revocação (50% e 64,93%). Duas amostras apresentaram baixo valor de precisão (49,38% e 62,31%) e alto valor de revocação (acima de 79,21%).

ABSTRACT: Currently, in civil construction, technologies have been increasingly applied in cement matrices to increase their resistance capacity. The most used reinforcing fibers are propylene, steel, glass and polymeric. The number of steel bars correctly aligned to the cement matrix implies its resistance capacity. One form of analysis consists of performing an ultrasonic tomography on the cement matrix, and for each tomographic slice, identifying and locating each of the fibers visualized. This work proposes a system for the automatic detection of fibers in tomographic images of a cement matrix, using an image processing method, the detection of blobs. Among the various techniques for detecting blobs, it was decided to use LoG (Laplacian of Gaussian). We noticed that the LoG method is sensitive to the parameters of the function. Mainly, in the definition of the minimum threshold of the gray intensity of the local maximum, and therefore an algorithm was developed for the selection of the threshold according to the sample being processed. The results were influenced by the shape of the blobs, the method did not detect those with oval shapes and not too long. At the same time, we verified that an advantage of LoG is that it detects blobs of different sizes, characteristic of its scale space that evaluates the image under different masks. Of the eight samples evaluated, 4 of them showed high precision (variation between 76.79% and 94.06%) and recall (variation between 81.5% and 94.06%). Two samples had a high precision value (above 96.9%) and a low recall value (50% and 64.93%). Two samples had a low precision value (49.38% and 62.31%) and a high recall value (above 79.21%).