Reconstrução de imagens em tomografia de capacitância elétrica por representações esparsas

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Moura, Hector Lise de
• Orientador(a): Pipa, Daniel Rodrigues
• Banca de defesa: Pipa, Daniel Rodrigues, Guarneri, Giovanni Alfredo, Duarte, Leonardo Tomazeli
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Reconstrução de imagens; Tomografia - Aplicações industriais; Modelos matemáticos; Matrizes; Capacitadores; Detectores; Eletrodos; Escoamento bifásico; Engenharia elétrica; Image reconstruction; Tomography - Industrial applications; Mathematical models; Pattern-making; Capacitors; Detectors; Electrodes; Two-phase flow; Electric engineering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS INSTRUMENTACAO::SISTEMAS ELETRONICOS DE MEDIDA E DE CONTROLE
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3151

A Tomografia de Processos é uma importante ferramenta para diversos setores da indústria. Tal importância vem da necessidade de obter informações sobre determinada propriedade física em regiões de complicado acesso, por exemplo, o interior de um duto. A tomografia é uma ferramenta muito versátil, podendo ser adaptada para investigar diversas propriedades físicas. Entre as diversas modalidades tomográficas está a elétrica, conhecida como Tomografia de Impedância Elétrica (EIT). A EIT pode ainda ser dividida em duas partes: Tomografia de Resistência Elétrica (ERT) e Tomografia de Capacitância Elétrica (ECT). Enquanto a ERT é capaz de distinguir materiais condutivos de não-condutivos, a ECT é capaz de diferenciar dois materiais não-condutivos pela sua permissividade elétrica. A modalidade de tomografia elétrica possui vantagens como: baixo tempo de aquisição, baixo custo e não-radioatividade. Os principais desafios enfrentados na tomografia elétrica são: a dependência da trajetória do campo em relação ao meio (efeito de campo mole) e a pouca quantidade de eletrodos disponı́veis para medições devido às dimensões dos mesmos. Em decorrência do efeito de campo mole, a soma da contribuição individual de cada pixel em uma região é diferente da contribuição real da região, em outras palavras, é um problema não-linear. Devido a pequena quantidade de eletrodos, em geral 8 ou 12, reconstruir uma imagem com resolução prática é um problema mal-posto. Muitos métodos foram propostos para contornar essas dificuldades, grande parte se baseia em um modelo linearizado do sistema e na resolução de um problema inverso. Neste trabalho é proposto um método de reconstrução de imagens com representação esparsa, no qual busca-se reconstruir uma imagem composta de poucos elementos de uma base redundante. Esses elementos são aprendidos a partir de sinais de treinamento e usados como entrada para um modelo de ECT. As respostas, em capacitância, desse modelo formam uma matriz de sensibilidade redundante. Tal matriz pode ser interpretada como uma linearização por partes do problema direto. Para validação desse algoritmo foram realizados experimentos em escoamentos bifásicos ar-água. Os sinais de treinamento foram obtidos com o uso de um sensor de ECT em conjunto com um sensor wire-mesh capacitivo. Os resultados obtidos demonstram a capacidade do método proposto em reconstruir imagens a partir de 8 medições de capacitâncias. As imagens reconstruı́das apresentam melhores resultados, segundo diferentes métricas, quando comparados a outros métodos com representações esparsas.