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Electrochemical CO2 reduction reaction (CO2R) is a promising route to help reduce greenhouse gas emissions and reach carbon dioxide net zero emissions to combat global warming. Currently, in order to investigate catalytically produced products from CO2R offline methods such as gas chromatography (GC) and nuclear magnetic resonance (NMR) are used. These offline methods have a time resolution on the minutes to hours scale which leads to uncertainty of evaluating how products are produced from CO2R, such as knowing if a product is produced from electrochemical means or chemical conversion, and if a product is being produced in a linear rate of production or a different rate. This is where the ability to have real-time analysis of the products generated from CO2R is desirable, as it can more definitively answer many of these questions. Yet few analytical techniques have been developed in detail so far to achieve real-time analysis. Herein, we show the use of selected-ion flow-tube mass spectrometry (SIFT-MS) that quantitatively measures in realtime an array of 10 C1, C2, and C3 products from CO2R such as ethanol, ethylene or methane. The custom-developed SIFT-MS selected ion mode scan measures the concentration of gas and liquid-phase products of CO2R at the same time and is compatible with any electrolyzer cell. We demonstrate that the SIFT-MS technique can reliably and accurately determine product concentration in real-time through the evaluation of Cu foil and its comparison to traditional techniques. Considering the narrow range of developed and deployed techniques for real-time quantitative product analysis for CO2R, this study on SIFT-MS is a critical tool for future research in accelerating and optimizing catalyst design for electrochemical CO2R applications. / Thesis / Master of Applied Science (MASc) / The electrochemical reduction of carbon dioxide can be used within electrolyzer devices to help mitigate greenhouse gas emissions to combat global warming. The process is when carbon dioxide is extracted from sources such as industrial plants and undergoes electrochemical reduction to be converted into 16 or more products that can be then sold within the market for profit. The common analysis methods currently used to analyze how much of each product is produced from an electrolyzer device does not reveal all the information needed to best design electrolyzer devices. This has led way to new analysis methods that are being explored that can find all the information needed for product analysis that leads to optimal electrolyzer design. This work investigated uses a special type of mass spectrometry that will allow for the full information to be found on the products from electrochemical carbon dioxide reduction leading to enhanced electrolyzer designs.

Nesta dissertação, foi utilizada a técnica SIFT (Scale Invariant Feature Transform) para o reconhecimento de imagens da área dos olhos (região periorbital). Foi implementada uma classificação das imagens em subgrupos internos ao banco de dados, utilizando-se das informações estatísticas provenientes dos padrões invariantes produzidos pela técnica SIFT. Procedeu-se a uma busca categorizada pelo banco de dados, ao invés da procura de um determinado padrão apresentado, através da comparação deste com cada padrão presente no banco de dados. A tais padrões foi aplicada uma abordagem estatística, através da geração da matriz de covariâncias dos padrões gerados, sendo esta utilizada para a categorização, tendo por base uma rede neural híbrida. A rede neural classifica e categoriza o banco de dados de imagens, criando uma topologia de busca. Foram obtidos resultados corretos de classificação de 76,3% pela rede neural híbrida, sendo que um algoritmo auxiliar determina uma hierarquia de busca, onde, ocorrendo uma errônea classificação, a busca segue em grupos de pesquisas mais prováveis.

Nesta dissertação, foi utilizada a técnica SIFT (Scale Invariant Feature Transform) para o reconhecimento de imagens da área dos olhos (região periorbital). Foi implementada uma classificação das imagens em subgrupos internos ao banco de dados, utilizando-se das informações estatísticas provenientes dos padrões invariantes produzidos pela técnica SIFT. Procedeu-se a uma busca categorizada pelo banco de dados, ao invés da procura de um determinado padrão apresentado, através da comparação deste com cada padrão presente no banco de dados. A tais padrões foi aplicada uma abordagem estatística, através da geração da matriz de covariâncias dos padrões gerados, sendo esta utilizada para a categorização, tendo por base uma rede neural híbrida. A rede neural classifica e categoriza o banco de dados de imagens, criando uma topologia de busca. Foram obtidos resultados corretos de classificação de 76,3% pela rede neural híbrida, sendo que um algoritmo auxiliar determina uma hierarquia de busca, onde, ocorrendo uma errônea classificação, a busca segue em grupos de pesquisas mais prováveis.

[pt] A análise de deformações em torno de regiões de concentração de tensões é uma importante ferramenta na avaliação da integridade estrutural de peças e componentes mecânicos. Todavia, esta análise se torna mais complexa quando o material atinge a plastificação junto ao entalhe. Neste trabalho, uma nova metodologia numérico-experimental para medição de deformações na superfície de um material, combinando métodos sem malha e visão computacional, é apresentada. A parte experimental da técnica é baseada na captura de imagens de um material em estados diferentes de deformação durante um ensaio mecânico. A técnica de visão computacional conhecida como Scale Invariant Feature Tecnique (SIFT) é utilizada aqui para extrair pontos característicos nas imagens capturadas. Para tanto, uma textura aleatória foi pintada na superfície do corpo de prova. Em seguida, os deslocamentos são obtidos experimentalmente, através do seguimento das posições dos pontos SIFT corretamente correspondidos no par de imagens capturadas do ensaio, antes e depois da aplicação da carga. Os pontos fornecidos pelo algoritmo SIFT são selecionados como nós de uma formulação sem malha, e o método de mínimos quadrados móveis é utilizado para gerar uma aproximação numérica do campo de deslocamentos e as suas derivadas. Assim, deformações na região próxima ao entalhe são devidamente quantificadas para posterior análise. Na validação da metodologia proposta, corpos de prova entalhados foram utilizados para estudar o comportamento da deformação plástica nas regiões de concentração de tensões. Os resultados dos testes mostraram boa concordância e precisão quando comparados com soluções analíticas, simulações pelo método dos elementos finitos (ANSYS) e soluções obtidas através de um software comercial de correlação de imagens digitais. / [en] Strain analysis near stress concentration regions is an important tool for structural integrity of mechanical components. However, this analysis becomes more complex when the material starts to deform plastically near the notch root. In this work, a novel experimental-numerical technique for the measurement of the strain distribution on the surface of a deformable body is described, which uses meshless methods and computer vision. The experimental part of this technique is based on the capture of images at different stages of material deformation during a mechanical test. The Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is a computer vision algorithm used here to extract distinctive points or features in the captured images. For this purpose, a random texture was painted on the specimen surface. Then, the displacements are experimentally obtained by tracking the positions of successfully matched SIFT points in an undeformeddeformed pair of images. The points provided by SIFT are selected as nodes in a meshless formulation and the moving least square method is used to generate a numerical approximation for the displacement field and its derivates. Thus, the corresponding strain field close to the notch is calculated. To validate the proposed methodology, notched specimens were employed to study the deformation behavior on regions of stress concentration. Experimental results showed good agreement and accuracy when compared to analytical solutions, to simulations by finite elements (ANSYS) and to solutions obtained by using a commercial software based on the digital image correlation technique.

Cette thèse traite de l’utilisation de la couleur en vision par ordinateur. Deux problèmes sont étudiés : - l’estimation d’illuminants, - la mise en correspondance de descripteurs locaux pour la comparaison d’images couleur. Les surfaces achromatiques renvoient un spectre lumineux ayant la même distribution fréquentielle que le spectre de l’illuminant. Les détecter permet donc de recouvrer l'illuminant. En supposant que l’ensemble des couleurs que peut prendre un illuminant est limité (équation de Planck), il est possible de sélectionner les pixels appartenant à une surface potentiellement grise. Une méthode de vote est alors appliquée, permettant de sélectionner un ou plusieurs illuminants. L’algorithme final possède de nombreux avantages : il est efficace, intuitif, ne nécessite pas de phase d’apprentissage et requiert peu de paramètres, qui s’avèrent stables. De plus, la méthode de vote permet de s’adapter aux cas où plusieurs sources lumineuses éclairent la scène photographiée. Les descripteurs locaux sont des outils puissants pour comparer les images. Cependant, le rôle de la couleur dans l’étape d’appariement a fait l’objet de peu d’études. Le problème principal que nous considérons ici est celui de l’apport de la couleur pour l’appariement de descripteurs locaux. Un usage local de la couleur permet-il de désambiguïser les situations où la luminance seule est insuffisante ? Et si oui, dans quelles proportions ? Nous proposons quatre descripteurs permettant de décrire de manière détaillée le contexte local de points clés dans l’optique de les apparier. Les expériences proposées montrent clairement l’apport de la couleur pour la mise en correspondance locale. / This thesis addresses the use of color in image processing and computer vision. Two problems are studied: - illuminant estimation, - local descriptors matching for color images comparison. Achromatic surfaces are defined as surfaces reflecting a spectrum with the same frequency dsitribution than the illuminant. Consequently, revovering these surfaces allows to estimate the illuminant. Assuming that the range of colors taken by an illuminant is limited (Planck equation), it is possible to select the pixels belonging to a potentially gray surface. A voting procedure is then applied to select one or more illuminants. The proposed algorithm has many advantages: it is effective, intuitive, does not rely on a learning phase and requires only few parameters. In addition, the voting procedure can be adapted to handle cases where multiple light sources of different colors illuminate the scene. Local descriptors are powerful tools to compare images. However, few studies concern the influence of color in the matching step. The main problem that we consider here is the contribution of the color matching of local descriptors. Does the local use of color allow to disambiguate situations where the luminance alone is insufficient ? And if so, how much? We propose four descriptors to precisely describe the local context of key points in the matching step. The main idea developed here is that accurate information can only be obtained by describing both the color distributions and transitions between colors. The many experiences presented clearly show the positive contribution of color to the reliability of the local matching.

[pt] A maioria dos robôs industriais da atualidade são programados para seguir uma trajetória pré-definida. Isto é suficiente quando o robô está trabalhando em um ambiente imutável onde todos os objetos estão em uma posição conhecida em relação à base do manipulador. No entanto, se a posição da base do robô é alterada, todas as trajetórias precisam ser reprogramadas para que ele seja capaz de cumprir suas tarefas. Outra opção é a teleoperação, onde um operador humano conduz todos os movimento durante a operação em uma arquitetura mestre-escravo. Uma vez que qualquer erro de posicionamento pode ser visualmente compensado pelo operador humano, essa configuração não requer que o robô possua alta precisão absoluta. No entanto, a desvantagem deste enfoque é a baixa velocidade e precisão se comparado com um sistema totalmente automatizado. O manipulador considerado nesta dissertação está fixo em um ROV (Remote Operating Vehicle) e é trazido até seu ambiente de trabalho por um teleoperador. A cada vez que a base do manipulador é reposicionada, este precisa estimar sua posição e orientação relativa ao ambiente de trabalho. O ROV opera em grandes profundidades, e há poucos sensores que podem operar nestas condições adversas. Isto incentiva o uso de visão computacional para estimar a posição relativa do manipulador. A diferença entre a posição real e a desejada é estimada através do uso de câmeras submarinas. A informação é enviada aos controladores para corrigir as trajetórias préprogramadas. Os comandos de movimento do manipulador podem então ser programados off-line por um sistema de CAD, sem a necessidade de ligar o robô, permitindo rapidez na validação das trajetórias. Esse trabalho inclui a calibragem tanto da câmera quanto da estrutura do manipulador. As melhores precisões absolutas obtidas por essas metodologias são combinadas para obter calibração in-situ da base do manipulador. / [en] The majority of today`s industrial robots are programmed to follow a predefined trajectory. This is sufficient when the robot is working in a fixed environment where all objects of interest are situated in a predetermined position relative to the robot base. However, if the robot`s position is altered all the trajectories have to be reprogrammed for the robot to be able to perform its tasks. Another option is teleoperation, where a human operator conducts all the movements during the operation in master-slave architecture. Since any positioning errors can be visually compensated by the human operator, this configuration does not demand that the robot has a high absolute accuracy. However, the drawback is the low speed and low accuracy of the human operator scheme. The manipulator considered in this thesis is attached to a ROV (Remote Operating Vehicle) and is brought to its working environment by the ROV operator. Every time the robot is repositioned, it needs to estimate its position and orientation relative to the work environment. The ROV operates at great depths and there are few sensors which can operate at extreme depths. This is the incentive for the use of computer vision to estimate the relative position of the manipulator. Through cameras the differences between the actual and desired position of the manipulators is estimated. This information is sent to controllers to correct the pre-programmed trajectories. The manipulator movement commands are programmed off-line by a CAD system, without need even to turn on the robot, allowing for greatest speed on its validation, as well as problem solving. This work includes camera calibration and calibration of the structure of the manipulator. The increased accuracies achieved by these steps are merged to achieve in-situ calibration of the manipulator base.