Defesa de mestrado

Candidato: Everton Trento Jr
Título: Contributions to Visual Odometry Applied do Non-Destructive Testing
Orientador: Thiago A. R. Passarin
Co-orientador: Daniel R. Pipa
Quando: 24/04/2023 às 14:00
Local: UTFPR Campus Curitiba, sede Centro, sala CC-301
Link: https://meet.google.com/oqi-pukk-zig

Resumo 

Ensaios não destrutivos (END) com ultrassom são essenciais para avaliar componentes submarinos quanto à integridade estrutural e confiabilidade. A informação de odometria é uma caracteristica inportante para os procedimentos END, tais procedimentos involvem varreduras mecânicas pela suprficie da tubulação. A informação de posição durante o ensaio permite a identificação da posição do sensor transdutor e de possiveis falhas. Uma solução simples é o use de odômetro de quadratura mini-wheel que mensura apenas o eixo de direção do teste. Uma solução é agrupar dois odômetros para com intuito em uma varredura 2D, contudo se transforma em um desafio complexo de engenharia. Para superar a abordagem do arranjo com odômetros mecânicos, a odometria visual baseia-se no uso de câmeras e processamento de imagens, operando com diferentes topologias de câmeras para estimar a posição. Em ambientes subaquáticos o uso de cameras apresenta a presença de distorções nas imagens devido à refração que afeta significativamente a precisão na estimativa de posição. Métodos de regressão ou interpolação são aplicados para modelar as distorções inversas e são usados para corrigir os pontos distorcidos. Este estudo se concentra na utilização de técnicas de odometria e odometria visual em ensaios não destrutivos subaquáticos com ultrassom, explorando especificamente a estimativa de posição e direção de objetos, também métodos de correção de distorções subaquáticas. Além disso, estudamos a teoria básica da aplicação de métodos de correlação de fase para uma configuração usando uma câmera monocular e unidade inercial para estimativa de posição e direção de um objeto. Outro objeto de estudos iniciais são câmeras RGB-D para estimar posições em 3D e como primeiro passo a proposta de métodos de correção de distorção para mapa de profundidade.