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Versão Atualizada Tese Eric Ferreira de Oliveira.pdf: 1865683 bytes, checksum: 517608a245f6372afd45b3bba78733d6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-11T18:10:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2
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Previous issue date: 2016-02-29 / CNEN / O estado da arte dos métodos aplicados para processos industriais é atualmente
baseado em princípios de reconstruções tomográficas clássicas desenvolvidos para padrões
tomográficos de distribuições estáticas, ou seja, são limitados a processos de pouca variabilidade.
Ruídos e artefatos de movimento são os principais problemas causados pela incompatibilidade nos
dados gerada pelo movimento. Além disso, em processos tomográficos industriais é comum um
número limitado de dados podendo produzir ruído, artefatos e não concordância com a distribuição
em estudo. Um dos objetivos do presente trabalho é discutir as dificuldades que surgem da
implementação de algoritmos de reconstrução em tomografia dinâmica que foram originalmente
desenvolvidos para distribuições estáticas. Outro objetivo é propor soluções que visam reduzir a
perda de informação temporal devido a utilização de técnicas estáticas em processos dinâmicos. No
que diz respeito à reconstrução de imagem dinâmica foi realizada uma comparação entre diferentes
métodos de reconstrução estáticos, como MART e FBP, quando usado para cenários dinâmicos.
Esta comparação foi baseada em simulações por MCNPX, e também analiticamente, de um cilindro
de alumínio que se move durante o processo de aquisição, e também com base em imagens de
cortes transversais de técnicas de CFD. Outra contribuição foi aproveitar o canal triplo de cores
necessário para exibir imagens coloridas na maioria dos monitores, de modo que, dimensionando
adequadamente os valores adquiridos de cada vista no sistema linear de reconstrução, foi possível
imprimir traços temporais na imagem tradicionalmente reconstruída. Finalmente, uma técnica de
correção de movimento usado no campo da medicina foi proposto para aplicações industriais,
considerando-se que a distribuição de densidade nestes cenários pode apresentar variações
compatíveis com movimentos rígidos ou alterações na escala de certos objetos. A ideia é usar dados
conhecidos a priori ou durante o processo, como vetor deslocamento, e então usar essas
informações para melhorar a qualidade da reconstrução. Isto é feito através da manipulação
adequada da matriz peso no método algébrico, isto é, ajustando-se os valores para refletir o
movimento objeto do previsto ou deformação. Os resultados de todas essas técnicas aplicadas em
vários experimentos e simulações são discutidos neste trabalho. / The state of the art methods applied to industrial processes is currently based on the principles of
classical tomographic reconstructions developed for tomographic patterns of static distributions, or
is limited to cases of low variability of the density distribution function of the tomographed object.
Noise and motion artifacts are the main problems caused by a mismatch in the data from views
acquired in different instants. All of these add to the known fact that using a limited amount of data
can result in the presence of noise, artifacts and some inconsistencies with the distribution under
study. One of the objectives of the present work is to discuss the difficulties that arise from
implementing reconstruction algorithms in dynamic tomography that were originally developed for
static distributions. Another objective is to propose solutions that aim at reducing a temporal type of
information loss caused by employing regular acquisition systems to dynamic processes. With
respect to dynamic image reconstruction it was conducted a comparison between different static
reconstruction methods, like MART and FBP, when used for dynamic scenarios. This comparison
was based on a MCNPx simulation as well as an analytical setup of an aluminum cylinder that
moves along the section of a riser during the process of acquisition, and also based on cross section
images from CFD techniques. As for the adaptation of current tomographic acquisition systems for
dynamic processes, this work established a sequence of tomographic views in a just-in-time fashion
for visualization purposes, a form of visually disposing density information as soon as it becomes
amenable to image reconstruction. A third contribution was to take advantage of the triple color
channel necessary to display colored images in most displays, so that, by appropriately scaling the
acquired values of each view in the linear system of the reconstruction, it was possible to imprint a
temporal trace into the regularly reconstructed image, where the temporal trace utilizes a channel
and the regular reconstruction utilizes a different one. Finally, a motion correction technique used in
the medical field was proposed for industrial applications, considering that the density distribution
in these scenarios may present variations compatible with rigid motions or changes in scale of
certain objects. The idea is to identify in some configurations of the temporarily distributed data
clues of the type of motion or deformation suffered by the object during the data acquisition, and
then use this information to improve the quality of the reconstruction. This is done by appropriately
manipulating the weight matrix in the algebraic method, i.e., by adjusting the values to reflect the
predicted object motion or deformation. The results of all these techniques applied in several
experiments and simulations are discussed in this work.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/18767 |
| Date | 29 February 2016 |
| Creators | OLIVEIRA, Eric Ferreira de |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/6187057688601197, MELO, Sílvio Barros, HAMADA, Margarida Mizue, DANTAS, Carlos Costa |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Tecnologias Energeticas e Nuclear, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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