- PGMEC - Universidade Federal Fluminense
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PROGRAMA FRANCISCO EDUARDO MOURÃO SABOYA PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECÂNICA ESCOLA DE ENGENHARIA UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE Dissertação de Mestrado METODOLOGIA PARA UTILIZAÇÃO DE SISTEMAS DE VISÃO COMPUTACIONAL EM CALIBRAÇÕES DA METROLOGIA DE FLUIDOS FELIPE DE OLIVEIRA BALDNER JANEIRO DE 2014 DE ii FELIPE DE OLIVEIRA BALDNER METODOLOGIA PARA UTILIZAÇÃO DE SISTEMAS DE VISÃO COMPUTACIONAL EM CALIBRAÇÕES DA METROLOGIA DE FLUIDOS Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa Francisco Eduardo Mourão Saboya de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica da UFF como parte dos requisitos para a obtenção do título de Mestre em Ciências em Engenharia Mecânica Orientadora: Prof.ª Fabiana Rodrigues Leta, D.Sc. (PGMEC/UFF) UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE NITERÓI, 17 DE JANEIRO DE 2014 iii METODOLOGIA PARA UTILIZAÇÃO DE SISTEMAS DE VISÃO COMPUTACIONAL EM CALIBRAÇÕES DA METROLOGIA DE FLUIDOS Esta Dissertação é parte dos pré-requisitos para a obtenção do título de MESTRE EM ENGENHARIA MECÂNICA Área de concentração: Mecânica Computacional Aprovada em sua forma final pela Banca Examinadora formada pelos professores: Prof.ª Fabiana Rodrigues Leta (D.Sc.) Universidade Federal Fluminense – PGMEC/UFF (Orientadora) Prof. Juan Manuel Pardal (D.Sc.) Universidade Federal Fluminense – PGMEC/UFF Prof. Marcello Filgueira (D.Sc.) Universidade Estadual do Norte Fluminense - UENF iv Aos Meus Pais v AGRADECIMENTOS À minha Mãe, meu Pai e meu irmão Arthur por fazerem com que tudo seja possível. Ao Renato Reis por ter me ajudado a ir pro caminho certo. À minha orientadora Fabiana por me mostrar o caminho certo nestes destes dois anos de pesquisa. Ao Pedro e à Juliana por me ajudarem a medir desde pixels às cores. Ao Dalni, Alex, Cláudio, Rodrigo, Evelyn e a todos dos Laboratórios de Fluidos e de Força por toda a força na Metrologia. Ao Filipe, Davi e a todo o Laboratório de Metrologia Dimensional por tornarem os pixels concretos e rastreáveis. A todos da Divisão de Metrologia Mecânica. Ao Guilherme, Marcela, Mariana e Mário por todos os momentos em que eu não estava contando pixels. vi RESUMO A Visão Computacional é uma área da computação gráfica que trata da extração de informações de uma imagem digital, sejam estas qualitativas ou quantitativas, englobando sistemas de inspeção visuais e medições metrológicas em suas aplicações. A metrologia, sendo a ciência responsável por prover confiabilidade nos resultados de todas as medições, incluindo aquelas pertinentes à produção industrial, busca sempre inovar nos seus procedimentos de medição com novas técnicas e instrumentos, diminuindo a incerteza de medição dos resultados. Em geral, quaisquer grandezas físico-químicas são influenciadas por outras, como temperatura, tensão superficial, massa específica, pressão atmosférica, etc. É papel de um Instituto Nacional de Metrologia estudar a fundo cada uma destas grandezas, utilizando métodos de ponta a fim de prover resultados com alta exatidão e baixa incerteza. Assim, a Visão Computacional surge como uma ferramenta para a execução de medidas dimensionais sem contato físico com o objeto, mostrando-se a ideal para situações onde o objetivo da medição, o mensurando, não pode ser medido de maneira convencional, seja por inacessibilidade ao mesmo ou fragilidade do material. Na Metrologia de Fluidos, as grandezas viscosidade cinemática e massa específica utilizam, respectivamente, viscosímetros capilares e densímetros de vidro em algumas de suas medições. Estes instrumentos, como exigidos em seus respectivos modelos matemáticos, têm como grandezas de influência em seu modelo matemático, diversos parâmetros dimensionais. Com a popularização cada vez maior das câmeras digitais pessoais, sua aplicação científica sempre foi deixada de lado. Contudo, toda câmera digital, seja ela enquadrada como industrial ou fotográfica, tem o mesmo princípio de funcionamento, apenas apresentando parâmetros adicionais. O objetivo desta dissertação é desenvolver uma metodologia que torne possível a utilização de câmeras digitais fotográficas em aplicações científicas, estudando a influência de seus parâmetros no resultado final da medição. O sistema provê uma cadeia de rastreabilidade metrológica que permite, por comparação, que sejam feitas medidas que possam ser representadas por uma imagem digital. Além disso, é proposto um modelo matemático da incerteza de medição do sistema, quantificando-a e tornando este sistema de Visão Computacional metrologicamente rastreado. vii ABSTRACT Computer Vision is an area of computer graphics that deals with the extraction of information from a digital image, be those qualitative or quantitative, encompassing visual inspection systems e metrological measurements in its applications. Metrology being the science responsible for providing reliability in the results on all measurements, including those of the industrial production, is always in search of innovations for its measurement procedures, with new techniques and instruments, lowering the measurement uncertainty of the results. In general, any physicochemical quantity is influenced by others such as temperature, surface tension, density, atmospheric pressure, etc. It is the role of a National Metrology Institute to study deeply each and every one of these quantities using state of the art methods in order to provide results with high accuracy and low uncertainty. Thus, Computer Vision arises as a tool for executing dimensional measurements without physical contact with the object, showing itself ideal for situation where the objective of the measurement, the measurand, cannot be measured with the conventional methods, either due to inaccessibility or due to material fragility. In Fluids Metrology, the quantities kinematic viscosity and density use, respectively, capillary viscometers and hydrometers in some of their measurements. These instruments, as required by their respective mathematical models, have as influence quantities many dimensional parameters. With the increasing popularity of personal digital cameras, its scientific application has always been left aside. However, every digital camera, be it classified as industrial or photographic, has the same principle of operation, only presenting additional parameters. The objective of this dissertation is to develop a methodology that will enable the use of photographic digital cameras in scientific applications, studying the influence of its parameters in the final measurement result. The system provides a metrological traceability chain that allows measurements to be made by comparison, which are represented by a digital image. Furthermore, it is proposed a mathematical model of the system’s measurement uncertainty, quantifying it and making this Computer Vision system metrologically traced. viii SUMÁRIO RESUMO .................................................................................................................................... VI ABSTRACT ............................................................................................................................... VII LISTA DE FIGURAS ......................................................................................................................X LISTA DE TABELAS ................................................................................................................. XIII LISTA DE SÍMBOLOS ............................................................................................................... XIV 1. INTRODUÇÃO .......................................................................................................................... 1 1.1. Motivação ........................................................................................................................ 2 1.2. Objetivo ........................................................................................................................... 5 1.3. Organização da dissertação .............................................................................................. 6 2. METROLOGIA DE FLUIDOS ..................................................................................................... 7 2.1. Metrologia de viscosidade ............................................................................................... 8 2.1.1. Instrumentos de medição de viscosidade .................................................................. 8 2.1.2. Viscosímetros capilares ........................................................................................... 12 2.2. Metrologia de massa específica ..................................................................................... 15 2.2.1. Instrumentos de medição ......................................................................................... 16 2.2.2. Densímetros de vidro .............................................................................................. 20 2.3. Incerteza de medição...................................................................................................... 23 3. MEDIÇÃO POR IMAGEM ....................................................................................................... 28 3.1. Aquisição ....................................................................................................................... 28 3.1.1. Câmeras ................................................................................................................... 29 3.1.1.1. Sensores de câmeras digitais ........................................................................... 29 3.1.2. Lentes ...................................................................................................................... 31 3.1.2.1. Lentes objetivas ............................................................................................... 32 3.1.2.2. Distância focal ................................................................................................. 32 3.1.2.3. Abertura ........................................................................................................... 33 3.1.2.4. Profundidade de campo ................................................................................... 34 3.1.3. Parâmetros de câmeras fotográficas ........................................................................ 36 3.1.3.1. Tempo de exposição ........................................................................................ 37 3.1.3.2. Sensibilidade do filme ..................................................................................... 37 ix 3.1.3.3. Valor de exposição .......................................................................................... 37 3.1.4. Iluminação ............................................................................................................... 38 3.2. Processamento de imagens ............................................................................................ 39 3.2.1. Segmentação de imagens ........................................................................................ 39 4. METODOLOGIA ..................................................................................................................... 44 4.1. Sistema de Visão Computacional .................................................................................. 45 4.1.1. Aquisição ................................................................................................................. 46 4.1.2. Segmentação............................................................................................................ 50 4.1.3. Processamento ......................................................................................................... 52 4.1.4. Medição ................................................................................................................... 54 4.2. Avaliação da influência da abertura ............................................................................... 56 4.3. Avaliação da influência do tempo de exposição ............................................................ 57 4.4. Quantificação e rastreabilidade dos resultados .............................................................. 58 4.4.1. Modelagem da incerteza de medição ...................................................................... 60 5. RESULTADOS ........................................................................................................................ 65 5.1. Aplicação da metodologia e validação .......................................................................... 65 5.1.1. Determinação do valor da abertura ......................................................................... 65 5.1.2. Determinação do tempo de exposição ..................................................................... 69 5.2. Densímetros de vidro ..................................................................................................... 72 5.2.1. Incerteza do densímetro de vidro ............................................................................ 74 5.3. Viscosímetros capilares ................................................................................................. 76 5.3.1. Incerteza do viscosímetro capilar ............................................................................ 79 5.4. Contribuição das grandezas na incerteza combinada..................................................... 81 5.5. Discussão dos resultados ............................................................................................... 82 6. CONCLUSÕES ........................................................................................................................ 86 6.1. Trabalhos futuros ........................................................................................................... 87 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .............................................................................................. 88 x LISTA DE FIGURAS Figura 2.1 – Organização das grandezas no Laboratório de Fluidos do Inmetro. ...................... 7 Figura 2.2 – A viscosidade como o cisalhamento de duas placas (Adaptado de Viswanath et al. (2007)). .................................................................................................................................. 8 Figura 2.3 – Exemplo de viscosímetro de queda de bola (THERMO FISCHER SCIENTIFIC, 2013). .......................................................................................................................................... 9 Figura 2.4 – Exemplo de viscosímetro de orifício (FUNGILAB, 2013). ................................. 10 Figura 2.5 – Exemplo de viscosímetro rotacional (Inmetro, Laboratório de Fluidos). ............ 10 Figura 2.6 – Exemplo de viscosímetro vibracional (COLE-PARMER, 2013). ....................... 11 Figura 2.7 – Exemplo de viscosímetro ultrassônico (FUJI ULTRASONIC ENGINEERING CO. LTD., 2013). ..................................................................................................................... 11 Figura 2.8 – Bulbo de um viscosímetro capilar com os meniscos em destaque (Inmetro, Laboratório de Fluidos). ........................................................................................................... 12 Figura 2.9 – Exemplos de viscosímetros capilares (CANNON INSTRUMENT COMPANY, 2013). ........................................................................................................................................ 12 Figura 2.10 – Viscosímetros capilares em um banho termostático; da esquerda para direita: Zeith-Fuchs, Cannon-Fenske de fluxo reverso, Cannon-Fenske (Inmetro, Laboratório de Fluidos). .................................................................................................................................... 13 Figura 2.11 – Sistema de pesagem hidrostática do Inmetro (Inmetro, Laboratório de Fluidos). .................................................................................................................................................. 17 Figura 2.12 – Exemplos de picnômetros (Inmetro, Laboratório de Fluidos). .......................... 17 Figura 2.13 – Picnômetro com destaque no capilar (Inmetro, Laboratório de Fluidos)........... 17 Figura 2.14 – Exemplo de densímetro digital (Inmetro, Laboratório de Fluidos).................... 18 Figura 2.15 – Esquema de densímetro de vidro de volume constante (Adaptado de Gupta (2002)). ..................................................................................................................................... 19 Figura 2.16 – Exemplos de densímetros de vidro (Inmetro, Laboratório de Fluidos). ............ 19 Figura 2.17 – Densímetros de vidro (Adaptador de Gupta (2002)). ........................................ 20 Figura 2.18 – Menisco formado por densímetro em equilíbrio em líquido e detalhe do menisco (Adaptado de Gupta (2002)). ..................................................................................... 20 Figura 2.19 – Diagrama de corpo livre do densímetro de vidro (Adaptado de Gupta (2002)). 22 xi Figura 3.1 – Diagrama de blocos de um sistema de Visão Computacional geral. ................... 28 Figura 3.2 – Esquema básico de um sistema de aquisição de imagem. ................................... 28 Figura 3.3 – Componentes básicos de uma câmera. ................................................................. 29 Figura 3.4 – Principais etapas de um sensor de imagem. ......................................................... 30 Figura 3.5 – Comparação de arquitetura de aquisição de imagens de sensores CCD e CMOS (Adaptado de Hedgecoe (2005))............................................................................................... 30 Figura 3.6 – Refração da luz nos tipos de lentes (Adaptado de Halliday, Resnick e Walker (2006)). ..................................................................................................................................... 31 Figura 3.7 – Alguns tipos de aberrações cromáticas (Baseado em Smith (2006)). .................. 32 Figura 3.8 – Distância focal em uma lente objetiva. ................................................................ 33 Figura 3.9 – Comparação de duas distâncias de focalizações diferentes. ................................ 33 Figura 3.10 – Abertura e distância focal de uma lente. ............................................................ 34 Figura 3.11 – Exemplo de alteração de profundidade de campo.............................................. 35 Figura 3.12 – Diagrama de blocos dos elementos de uma DSLR. ........................................... 36 Figura 3.13 – Sistema de iluminação para realce de objetos de vidro...................................... 39 Figura 3.14 – Imagem de exemplo, em escala de cinza. .......................................................... 40 Figura 3.15 – Histograma da imagem de exemplo. .................................................................. 40 Figura 3.16 – Histograma com destaque no limiar de segmentação e indicação das classes. .. 43 Figura 3.17 – Imagem de exemplo segmentada. ...................................................................... 43 Figura 4.1 – Grandezas de influência na medição de massa específica utilizando densímetros de vidro pelo método Cuckow. ................................................................................................. 44 Figura 4.2 – Grandezas de influência na medição de viscosidade cinemática utilizando viscosímetros capilares. ............................................................................................................ 44 Figura 4.3 – Diagrama do sistema de Visão Computacional apresentado. .............................. 45 Figura 4.4 – Esquemático do sistema para aquisição de imagens. ........................................... 46 Figura 4.5 – Sistema de aquisição (sem tampa). ...................................................................... 47 Figura 4.6 – Posicionamento entre câmera, área de interesse do objeto e câmara escura. ....... 47 Figura 4.7 – Tela do EOS Utility mostrando as possibilidades de guias para centralização. ... 48 Figura 4.8 – Posicionamento entre câmara e objeto baseado no plano de foco. ...................... 48 Figura 4.9 – Janela de aproximação e objeto aproximado. ...................................................... 49 Figura 4.10 – Objeto fora de foco e em foco, e os controles de foco. ...................................... 49 Figura 4.11 – Controles dos parâmetros da câmera fotográfica do EOS Utility. ..................... 50 Figura 4.12 – Sistema de Visão Computacional com dimensões e distâncias. ........................ 50 Figura 4.13 – Fluxograma do algoritmo de Otsu. .................................................................... 51 xii Figura 4.14 – Fluxograma da segmentação. ............................................................................. 52 Figura 4.15 – Exemplo de imagens dos casos antes e após o processamento. ......................... 53 Figura 4.16 – Fluxograma para o processamento das imagens. ............................................... 54 Figura 4.17 – Posicionamento do objeto dentro da imagem binarizada. .................................. 55 Figura 4.18 – Fluxograma para medição. ................................................................................. 55 Figura 4.19 – Fluxograma para aquisição de imagens mantendo o EV. .................................. 56 Figura 4.20 – Fluxograma para aquisição de imagens variando o tempo de exposição. ......... 57 Figura 4.21 – Imagens superexposta e subexposta com o objeto ainda aparecendo. ............... 58 Figura 4.22 – Etapas para o processo de determinação do comprimento do pixel e do diâmetro de um objeto. ............................................................................................................................ 59 Figura 4.23 – Cadeia de rastreabilidade do sistema de Visão Computacional. ........................ 59 Figura 5.1 – Provetas usadas para a validação da metodologia desenvolvida. ........................ 65 Figura 5.2 – Imagem adquirida ―adequadamente exposta‖. ..................................................... 66 Figura 5.3 – Histograma da Figura 5.2. .................................................................................... 66 Figura 5.4 – Variação do diâmetro para cada imagem com o mesmo EV. .............................. 68 Figura 5.5 – Variação do erro do objeto B. .............................................................................. 71 Figura 5.6 – Variação do erro do objeto C. .............................................................................. 71 Figura 5.7 – Densímetros de vidro utilizados. .......................................................................... 72 Figura 5.8 – Densímetro para Petróleo em suas três posições.................................................. 73 Figura 5.9 – Densímetro para xarope em suas três posições. ................................................... 73 Figura 5.10 – Viscosímetros capilares utilizados. .................................................................... 76 Figura 5.11 – Viscosímetro tipo II em suas três posições. ....................................................... 77 Figura 5.12 – Viscosímetro tipo III em suas três posições. ...................................................... 77 Figura 5.13 – Indicação dos pontos de medição dos viscosímetros capilares. ......................... 78 Figura 5.14 – Contribuição de cada grandeza de entrada na incerteza combinada (as grandezas de entrada são, da esquerda: xP, diâmetro, em pixels; pD, medida do padrão; pP, medida do padrão em pixels; xD(rep), repetitividade da medição do diâmetro). ...................................... 82 Figura 5.15 – Formas do viscosímetro capilar e do densímetro de vidro. ................................ 83 Figura 5.16 – Comparação das contribuições das grandezas de entrada na calibração de um densímetro de vidro. ................................................................................................................. 84 Figura 5.17 – Comparação da contribuição da grandeza diâmetro da haste na calibração de um densímetro de vidro. ................................................................................................................. 84 xiii LISTA DE TABELAS Tabela 2.1 – Principais séries e subséries de densímetros de vidro. ........................................ 21 Tabela 4.1 – Modelo de tabela para estimativa de incerteza das componentes da incerteza. .. 61 Tabela 5.1 – Conjunto de medidas feitas mantendo o EV........................................................ 67 Tabela 5.2 – Medidas para quantificação dos valores. ............................................................. 67 Tabela 5.3 – Medidas dos diâmetros para cada imagem. ......................................................... 68 Tabela 5.4 – Tempos de exposição utilizados. ......................................................................... 69 Tabela 5.5 – Medidas calculadas e calibradas para cada padrão. ............................................. 70 Tabela 5.6 – Valores medidos para o densímetro para Petróleo. ............................................. 74 Tabela 5.7 – Valores medidos para o densímetro para xarope. ................................................ 74 Tabela 5.8 – Orçamento de incerteza do densímetro para Petróleo. ........................................ 74 Tabela 5.9 – Orçamento de incerteza do densímetro para xarope. ........................................... 75 Tabela 5.10 – Parâmetros da incerteza do densímetro para Petróleo. ...................................... 75 Tabela 5.11 – Parâmetros da incerteza do densímetro para xarope. ......................................... 75 Tabela 5.12 – Valores medidos para o viscosímetro tipo II. .................................................... 78 Tabela 5.13 – Valores medidos para o viscosímetro tipo III. ................................................... 78 Tabela 5.14 – Orçamento de incerteza do viscosímetro tipo II. ............................................... 79 Tabela 5.15 – Orçamento de incerteza do viscosímetro tipo III. .............................................. 80 Tabela 5.16 – Parâmetros da incerteza do viscosímetro tipo II. ............................................... 80 Tabela 5.17 – Parâmetros da incerteza do viscosímetro tipo III. ............................................. 81 xiv LISTA DE SÍMBOLOS Viscosidade dinâmica Tensão de cisalhamento dx Distância infinitesimal dt Tempo infinitesimal Viscosidade cinemática C Constante do viscosímetro t Tempo g Pi h Altura hidrostática d Diâmetro do capilar l Comprimento do capilar V Volume de líquido CEC CTEMP Massa específica Aceleração da gravidade Correção da energia cinética Correção da temperatura Coeficiente de expansão volumétrica T0 Temperatura de referência T Temperatura de medição C ANG Correção do ângulo 1 Ângulo na medição 2 Ângulo na calibração CGRAV Correção da aceleração da gravidade g1 Aceleração da gravidade no local da medição g2 Aceleração da gravidade no local da calibração CTSUP ru Correção da tensão superficial Raio do menisco superior xv rl Raio do menisco inferior 1 Tensão superficial do líquido medido 2 Tensão superficial do líquido de calibração 1 Massa específica do líquido medido 2 Massa específica do líquido de calibração m Massa md Massa do densímetro L Tensão superficial do líquido Ch Circunferência da haste Vh Volume da haste Ar Massa específica do ar Vb Volume do bulbo L Massa específica do líquido dh Diâmetro da haste C Massa específica corrigida CT Correção para temperatura CTS Correção para tensão superficial LM Tensão superficial do líquido medido Y Mensurando Xi Grandezas de entrada xi Estimativa das grandezas de entrada u xi Incerteza padrão uC y Incerteza padrão combinada u 2 xi Variância a Limite superior de uma grandeza de entrada a Limite inferior de uma grandeza de entrada a Metade da amplitude ci Coeficiente de sensibilidade xvi y Estimativa do mensurando U Incerteza expandida k Fator de abrangência eff Graus de liberdade efetivos p Nível de confiança f Abertura numérica F Distância focal da lente D Abertura do diafragma da lente EV Valor de exposição t EXP Tempo de exposição f i, j Imagem g i, j Imagem segmentada T Limiar da segmentação i Tonalidade N Total de pixels da imagem ni Pixels na tonalidade i pi Probabilidade de ocorrência da tonalidade i k Nível de segmentação das classes C0 e C1 0 Probabilidade de ocorrência da classe C0 k Probabilidade da segmentação em um nível k 1 Probabilidade de ocorrência da classe C1 T Nível médio de toda a imagem 0 Nível médio da classe C0 1 Nível médio da classe C1 B2 k Variância entre classes C0 e C1 em um nível k Lin Total de linhas em uma imagem Col Total de colunas em uma imagem d i Diâmetro em pixels B i, j Imagem binarizada xvii l pixel pdimensional , pD p pixel , pP xmetro , xD , xDi x pixel , xP Comprimento do pixel Medida dimensional do padrão Medida em pixels do padrão Medida do mensurando Medida em pixels do mensurando xP e Estimativa de incerteza da medida em pixels do mensurando pD e Estimativa de incerteza da medida dimensional do padrão pP e Estimativa de incerteza da medida em pixels do padrão xD e Estimativa de incerteza da repetitividade xPmax Maior valor da medida em pixels do mensurando xPmin Menor valor da medida em pixels do mensurando pPmax Maior valor da medida em pixels do padrão pPmin Menor valor da medida em pixels do padrão xD Média da medida do mensurando u xP Incerteza padrão do comprimento em pixel do mensurando u pP Incerteza padrão do comprimento em pixel do padrão u pD Incerteza padrão da medida dimensional do padrão U certificado Incerteza expandida do padrão, declarada no certificado kcertificado Fator de abrangência do padrão, declarado no certificado uC xD Incerteza padrão combinada da medida do mensurando keff contribuição X i Fator de abrangência efetivo Contribuição percentual de influência da grandeza de entrada 1 1. INTRODUÇÃO Na indústria, a produção é inteiramente dependente de medições e sua qualidade impacta diretamente no produto a ser entregue ao usuário final. Para que sempre possam ser oferecidos produtos de alta qualidade, são necessárias medições com acurácia e, para isso, os instrumentos devem ter alta confiabilidade e exatidão nos seus resultados. A Metrologia é a ciência encarregada de prover tais resultados, e os Institutos Nacionais de Metrologia (INMs) são os detentores dos padrões que possibilitam garantir os melhores resultados disponíveis nas calibrações destes instrumentos. Um exemplo atual disto pode ser observado na indústria de biocombustíveis onde são necessárias medidas de diversas grandezas (AGÊNCIA NACIONAL DO PETRÓLEO GÁS NATURAL E BIOCOMBUSTÍVEIS, 2012) para assegurar que o produto comercializado é de qualidade e não trará danos ao veículo. De acordo com o Vocabulário Internacional de Metrologia (INMETRO; IPQ, 2012), a definição de calibração de um instrumento de medição é: Operação que estabelece, sob condições especificadas, numa primeira etapa, uma relação entre os valores e as incertezas de medição fornecidos por padrões e as indicações correspondentes com as incertezas associadas; numa segunda etapa, utiliza esta informação para estabelecer uma relação visando a obtenção dum resultado de medição a partir duma indicação. Este processo, portanto, depende da medição de um ou mais pontos que serão aplicadas a um modelo matemático que descreve a grandeza de interesse. Após a calibração, diz-se então, que o instrumento esta rastreado aos padrões utilizados. Sem esta confiabilidade, não se tem garantia da veracidade do valor indicado. A inexatidão numa medida pode causar desde prejuízos até a perda de vidas. Contudo, em alguns casos a execução da medida torna-se impossível devido ou à falta de acesso direto a essa medida ou devido à fragilidade estrutural do equipamento a ser medido. Em muitos casos, acabam-se usando valores pré-definidos como verdadeiros devido a estes motivos. Com o intuito de melhorar o resultado de suas calibrações, os INMs estão sempre buscando inovar seus procedimentos, técnicas e equipamentos. Isso permite cada vez mais que medições possam ser feitas com maior exatidão e em escalas cada vez menores. Visando o aprimoramento dos sistemas de medição e calibração, técnicas de Visão Computacional vêm sendo aplicadas, possibilitando a redução de erros e da incerteza de medição. A Visão Computacional é uma área da computação gráfica que trata da extração de informações de uma imagem digital, sejam estas qualitativas (reconhecimento de padrões) ou quantitativas (medidas) (CONCI; AZEVEDO; LETA, 2008). Atuando em sistemas de inspeção visuais (GOMES, 2013) e medições metrológicas (COSTA, 2012), a Visão 2 Computacional é uma ferramenta bem versátil podendo gerar resultados com um alto nível de exatidão e rigor metrológico. A partir de comparações com padrões dimensionais, torna-se possível extrair medidas concretas de características que antes não poderiam ser medidas da maneira convencional, seja devido à inacessibilidade das mesmas por instrumentos de contato direto ou devido à fragilidade do material com a qual são construídos, onde estes seriam deformados por instrumentos convencionais. A Visão Computacional é um método onde não há contato físico entre o instrumento de medição e o objeto a ser medido, mostrando-se uma ferramenta interessante para a realização não somente deste tipo de medições, mas sim de qualquer parâmetro que possa ser digitalizado em uma imagem. O estudo dos parâmetros de câmeras digitais fotográficas possibilita seu uso nos mesmos sistemas onde as câmeras científicas/industriais já atuam, sem distinções nos resultados. 1.1. Motivação Um laboratório de um INM deve sempre investigar todas as grandezas que influenciam um resultado de suas medições. Nas grandezas viscosidade e massa específica, algumas calibrações têm medidas dimensionais como grandezas de influência no modelo matemático que fornece seu resultado. É natural que um laboratório de Metrologia especialize-se em medir as grandezas que têm um maior grau de influência em seus processos, enquanto que, para aquelas cuja influência é menor, utilize valores tabelados e afins. Visando à melhoria contínua, a interação entre laboratórios de diferentes especialidades torna-se necessária para que técnicas de medição sejam desenvolvidas de formar a fornecer medidas ou condições para se determinarem os valores que anteriormente eram oriundos de tabelas e não de um sistema de medição, provendo resultados com maior rastreabilidade metrológica. Um instrumento para a avaliação das condições de medição de laboratórios de um INM consiste na avaliação por pares, onde um laboratório de outro INM é convidado a conhecer todo o processo de medição e avaliá-lo quanto à sua eficiência. Em 2009 o INM do México (CENAM, Centro Nacional de Metrología), avaliando o Laboratório de Fluidos do Inmetro, evidenciou uma não conformidade no modelo de medição de viscosímetros capilares, onde seus parâmetros dimensionais não tinham um processo formal de medição, sendo considerado sempre o valor nominal tabelado da norma como valor medido. Einfeldt e Schmelzer (1982), Gonçalves et al. (1991) e Einfeldt (2001) estabeleceram que os resultados da medição de viscosímetros capilares são influenciados também por parâmetros dimensionais. Nestas referências não há aplicação de Visão Computacional. A 3 partir disso, Baldner et al. (2011) mostraram ser possível, utilizando técnicas de Visão Computacional, efetuar as medidas dimensionais necessárias de acordo com as normas ISO 3105 (1994) e ASTM D446 (2012). A Visão Computacional pode ser encontrada na extração de parâmetros qualitativos em outros instrumentos de medição feitos de vidro. Lorefice e Malengo (2006) descrevem a construção de seu sistema de pesagem hidrostática para calibração de densímetros de vidro utilizando o método Cuckow (1949). O processo utiliza uma câmera digital visualizando um densímetro de vidro submerso em um banho termostático. O sistema de Visão Computacional processa as imagens dos traços do densímetro de vidro na superfície do líquido e atua em um sistema de controle que posiciona o banho termostático de forma que o traço coincida com a superfície do líquido. Como o processo de calibração de densímetros de vidro pelo método Cuckow depende da leitura da haste do instrumento na superfície de um líquido, o uso de Visão Computacional enfrenta alguns problemas, como o efeito da tensão superficial e o efeito de capilaridade. Lorefice e Malengo (2004) implementaram um algoritmo de Visão Computacional, de modo a eliminar a subjetividade do operador humano. A partir de uma imagem do densímetro de vidro sendo adquirida por baixo da superfície do líquido, este algoritmo detecta três marcações: uma é o ponto de calibração que estará alinhado no plano horizontal do líquido, outra é o ponto adjacente abaixo deste e a última é a reflexão deste ponto adjacente no plano horizontal do líquido que aparecerá acima do ponto de calibração. A rastreabilidade dimensional é feita utilizando-se um paquímetro na marcação sendo calibrada. Um sistema para posicionamento e alinhamento do densímetro de vidro em um líquido é descrito por Lee et al. (LEE et al., 2004) onde um algoritmo de Visão Computacional tem como primeira função detectar o menisco formado na densímetro. Esta detecção é feita assumindo que, com o posicionamento da câmera inclinada com relação ao plano horizontal, o menisco obtido pela imagem tem a forma de uma elipse. Após calcular o centroide desta elipse, o sistema de posicionamento atua de modo que a marcação do ponto de calibração seja alinhado com o centroide. Nesta segunda etapa, o sistema de Visão Computacional extrai cada uma das marcações na região do menisco para que, a cada movimento do sistema, o fundo da marcação coincida com o centroide do menisco. Aguilera, Wright e Bean (2008) propõem um sistema de Visão Computacional alternativo para fazer a detecção do alinhamento do densímetro de vidro e controle do posicionamento da altura do banho termostático. Um laser é posicionado de modo a estar 4 sempre apontado para a marcação a ser medida, cujo aumento na potência do laser indica mudança de meio (ar para fluido). Contudo, nem todas as aplicações de Visão Computacional na Metrologia são qualitativas. Diversas aplicações em metrologia dimensional aplicam algoritmos de Visão Computacional, como pode ser visto em Kim et al. (2008) na calibração de trenas, onde a câmera é movimentada em uma guia linear de modo que seja sempre visualizado o centro de um traço, com a distância entre a origem e o traço sendo medida utilizando um laser. Em outra aplicação deste tipo, a câmera é utilizada como detector de arestas para medição de aberturas circulares em uma mesa de coordenadas XY provendo rastreabilidade aos resultados. Costa e Barros (2009) modelaram a incerteza de medição para este sistema enquanto Costa e Leta (COSTA; LETA, 2010) comparam diversas técnicas de detecção de arestas para o cálculo da área destas aberturas circulares. O sistema consiste em detectar o contorno de uma abertura circular a partir de alguns pares de pontos que possibilitarão o cálculo do centro desta circunferência. Com estas medidas, é possível calcular o raio médio e a área da abertura. A qualidade da definição das bordas afeta diretamente a quantidade de pontos corretos a serem extraídos e utilizados na equação de área. Costa et al. (COSTA et al., 2008) apresentam uma comparação entre dois sistemas de medição para impressões de dureza. Em cada caso, a rastreabilidade às dimensões medidas era fornecida de maneira diferente: em um caso foi utilizado um equipamento comercial composto de um transdutor linear; no outro caso foi utilizado um laser interferométrico calibrado e uma mesa de deslocamento. O algoritmo de Visão Computacional consiste na extração de alguns pontos que formam as dimensões da impressão de dureza utilizando as técnicas de detecção de bordas e da diferença de cores em uma dada linha. A Visão Computacional também é utilizada em diversos outros tipos de aplicações na indústria. Malamas et al. (2003) mostram várias aplicações em processos industriais de fabricação, na fabricação de componentes eletrônicos, na inspeção de granito e até na indústria alimentícia. Os sistemas de Visão Computacional foram classificados em quatro áreas: inspeção da qualidade dimensional; inspeção da qualidade superficial; inspeção da qualidade estrutural (incluindo montagem) e; inspeção de qualidade operacional. Além das aplicações, são analisados diversos softwares e hardwares usados nestas aplicações, classificando-os quanto às suas características. É mostrada também uma nova tendência na implementação de técnicas de inteligência computacional, como Redes Neurais e Lógica Nebulosa, assim como sua combinação como uma poderosa ferramenta de tomada de decisão. 5 Gadelmawla (2011) desenvolveu um sistema para medição e inspeção de engrenagens. Utilizando as técnicas segmentação e de detecção de bordas para destacar a engrenagem do fundo e para ter suas coordenadas, o autor pode então desenvolver algoritmos matemáticos para o cálculo das diversas medidas necessárias em uma engrenagem. A calibração do sistema é feita a partir do fornecimento do diâmetro externo da própria engrenagem ao software, não a rastreando a nenhum padrão. Além da medição, o sistema também tem o papel de inspecionar engrenagens para determinar se seus parâmetros estão dentro das tolerâncias necessárias. Montague, Watton e Brown (2005) desenvolveram dois sistemas para a avaliação da curvatura de vigas de aço na sua manufatura. O primeiro sistema parte das vigas já frias e, com o auxílio de guias de alumínio um algoritmo de transformação de projeção transforma as imagens feitas em campo, com problemas de perspectiva devido à sua longa extensão em imagens planas para o algoritmo de determinação da curvatura. O segundo sistema encontrase durante a fabricação. Com uma câmera posicionada acima do sistema de transporte das vigas, estas eram analisadas já após um primeiro tratamento. Enquanto sua medição não oferece nenhum tipo de rastreabilidade metrológica para as medições, os autores avaliam os resultados com um estudo de repetitividade e de incerteza sistemática, onde são utilizadas medidas de dez imagens em um nível de confiança de 95%. A calibração de instrumentos de medição é a maneira de se garantir que os resultados de uma medida sejam reais e confiáveis. Assim, pela rastreabilidade metrológica, garante-se que os resultados dos processos industriais também terão confiabilidade nos seus resultados. Na Metrologia de Fluidos em particular, a calibração dos seus instrumentos faz com que as a indústria de combustíveis e a indústria farmacêutica, por exemplo, forneçam produtos de qualidade para a população. 1.2. Objetivo Diante das necessidades cada vez maiores de diminuição da incerteza de medição dos seus sistemas, os INM buscam modernizar cada parte da cadeia de rastreabilidade de suas grandezas. Cada grandeza de influência é cuidadosamente analisada e estudada de modo a se achar uma maneira de se medir melhor e com maior exatidão. Esta dissertação tem como objetivo propor técnicas de medições dimensionais quantitativas para os padrões de viscosidade cinemática (viscosímetros Ubbelohde) e de massa específica (densímetros de vidro) considerando algoritmos de Visão Computacional. 6 Visando a redução da incerteza de medição através do uso destes algoritmos, torna-se fundamental avaliar as limitações e erros oriundos da fase de aquisição das imagens. Portanto, analisa-se a utilização de câmeras fotográficas com maior controle de parâmetros, as chamadas reflex monoobjetivas digitais (digital single-lens reflex – DSLR), tipicamente utilizadas no ramo da fotografia. Estas câmeras, mesmo tendo maiores recursos técnicos, possuem princípio de funcionamento igual às câmeras usualmente empregadas em laboratórios e indústrias. Ainda relacionada à etapa de aquisição, é definido um sistema de iluminação de modo a lidar com as particularidades óticas de objetos feitos de vidro de forma a realçar os instrumentos e marcações possibilitando uma medição mais exata. A dissertação visa garantir rastreabilidade metrológica para os melhores padrões dimensionais disponíveis, aperfeiçoando o cálculo de incerteza destas grandezas de influência, esperando melhorias nas incertezas de medição das grandezas finais. 1.3. Organização da dissertação O Capítulo 2 define a Metrologia de Fluidos e seus conceitos relacionados à definição de viscosidade e massa específica, à modelagem matemática destas grandezas e dos modelos de incerteza de medição. As técnicas de Visão Computacional relacionadas às medições apresentadas são descritas no Capítulo 3, com as definições dos equipamentos, parâmetros utilizados na aquisição da imagem e os algoritmos utilizados no processamento e medição das imagens. A metodologia de aquisição de imagens e os algoritmos desenvolvidos para processamento, segmentação e medição são apresentados no Capítulo 4. O Capítulo 5 valida o processo descrito no Capítulo 4, através de sua aplicação em vidrarias pré-calibradas dimensionalmente. Após a validação, é feita a aplicação nos objetos de estudo desta dissertação: os viscosímetros capilares e os densímetros de vidro. Por fim, o Capítulo 6 mostra e analisa os resultados encontrados, apresentando linhas de trabalho futuras para a área de Metrologia de Fluidos. 7 2. METROLOGIA DE FLUIDOS A Metrologia é dividida em diversas áreas, cada uma com diferentes focos. No Brasil o Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia (Inmetro) é o órgão governamental responsável por ―fortalecer as empresas nacionais, aumentando sua produtividade por meio da adoção de mecanismos destinados à melhoria da qualidade de produtos e serviços‖ (INSTITUTO NACIONAL DE METROLOGIA QUALIDADE E TECNOLOGIA, 2013a), podendo ser destacadas as áreas de Metrologia Legal e Científica. A Metrologia Legal tem como objetivo proteger o consumidor coordenando organismos competentes para que exerçam exigências com relação a produtos, medidas e instrumentos de medição. A Metrologia Científica abrange a teoria e prática dos processos de medição em todos os campos científicos e industriais, atuando em prol do desenvolvimento tecnológico. Tem como competência realizar as grandezas do SI, além de reproduzir e disseminá-las, manter os padrões sob sua responsabilidade e garantir a rastreabilidade de suas medições (INSTITUTO NACIONAL DE METROLOGIA QUALIDADE E TECNOLOGIA, 2013b). A Metrologia Científica no Inmetro é dividida em áreas que detêm grandezas relacionadas dos seguintes grupos: acústica e vibrações, elétrica, mecânica, térmica, óptica, química, materiais, dinâmica de fluidos e telecomunicações (INSTITUTO NACIONAL DE METROLOGIA QUALIDADE E TECNOLOGIA, 2013b). A Metrologia Mecânica é responsável pelos seguintes grupos de grandezas afins: dimensional, massa, força, pressão e fluidos (INSTITUTO NACIONAL DE METROLOGIA QUALIDADE E TECNOLOGIA, [s.d.]). No Inmetro, a Metrologia de Fluidos é tratada no Laboratório de Fluidos (Laflu), que detém os padrões nacionais para viscosidade, massa específica, tensão superficial e volume, como mostrado na Figura 2.1, realizando calibrações e ensaios em instrumentos e materiais de referência destas grandezas. Figura 2.1 – Organização das grandezas no Laboratório de Fluidos do Inmetro. 8 2.1. Metrologia de viscosidade A metrologia de viscosidade é a área que garante os resultados das medições de viscosidade cinemática. A viscosidade é definida como a resistência interna de um fluido ao seu fluxo ou cisalhamento. Existem duas maneiras de expressar a viscosidade de um fluido: absoluta, ou dinâmica; e cinemática. A viscosidade absoluta é caracterizada pela tensão de cisalhamento ( ) necessária para mover uma camada de fluido (A), submetida a uma força F durante um infinitésimo de tempo dt , contra outra camada (B), ambas separadas por um infinitésimo de distância dx , como mostrado na Figura 2.2 e equação (2.1). Quando o aumento desse cisalhamento não provoca um aumento de viscosidade, esse fluido é chamado de Newtoniano. A viscosidade cinemática ( ), como demonstrada na equação (2.2), é a relação entre a viscosidade dinâmica ( ) e a massa específica do fluido em questão ( ). Considerando um instrumento para medição de viscosidade, ela é dada em função da taxa de fluxo, do tempo, das dimensões e do agente causador de fluxo (VISWANATH et al., 2007). Figura 2.2 – A viscosidade como o cisalhamento de duas placas (Adaptado de Viswanath et al. (2007)). dx dt 1 (2.1) (2.2) 2.1.1. Instrumentos de medição de viscosidade Existem diversas maneiras de se medir a viscosidade de um fluido, dependendo do tipo de fluxo e do fluido. Os instrumentos de medição de viscosidade são, em um primeiro momento, classificados quanto ao tipo de fluxo. Um viscosímetro mede a viscosidade de um 9 fluido quando este é submetido apenas a um único tipo de fluxo e é usado em fluidos em que a viscosidade não muda com o fluxo. Quando o tipo de fluxo tem alguma influência na viscosidade, os instrumentos utilizados nesse tipo de medição são chamados reômetros. Os fluidos quando submetidos a um reômetro são caracterizados por outros parâmetros além da viscosidade. Em geral, fluidos do tipo Não-Newtoniano1 são medidos em reômetros devido à necessidade de mais parâmetros para caracterizá-los e os fluidos Newtonianos em viscosímetros (MEIRELES, 2009; VISWANATH et al., 2007). Os viscosímetros podem ser dos seguintes tipos: Queda de bola; Orifício; Rotacional; Vibracional; Ultrassônico; Capilar. Os viscosímetros de queda de bola (Figura 2.3) consistem de um recipiente com o fluido a ser medido e de um corpo solido que cai sob a ação da gravidade neste fluido. Quando a resistência viscosa do fluido e a força gravitacional se equilibram, o sólido (esfera) chega a sua velocidade limite, permanecendo com esta velocidade constante, que é diretamente proporcional à viscosidade do fluido (SCHRAMM, 1998). Figura 2.3 – Exemplo de viscosímetro de queda de bola (THERMO FISCHER SCIENTIFIC, 2013). Os viscosímetros de orifício consistem de um reservatório e um coletor, como pode ser visto no esquema da Figura 2.4. O reservatório possui um orifício para permitir o fluxo do 1 Um fluido Não-Newtoniano é aquele cuja viscosidade é proporcional ao cisalhamento aplicado a ele. 10 fluido ao coletor e o comprimento deste não deve exceder seu diâmetro em dez vezes. Em teoria, o tempo de efluxo do fluido seria diretamente proporcional à sua viscosidade. Contudo, vários fatores contribuem para que isso não ocorra, tais como as perdas por atrito na entrada do orifício e a altura hidrostática. A viscosidade é, então, função do tempo de queda para uma altura conhecida e de constantes específicas para o modelo de viscosímetro em questão, inseridas em uma expressão encontrada empiricamente (VISWANATH et al., 2007). Figura 2.4 – Exemplo de viscosímetro de orifício (FUNGILAB, 2013). Os viscosímetros rotacionais medem a taxa de rotação de um sólido (de geometria conhecida) imerso em um fluido onde são conhecidos a força ou o torque necessários para que o sólido tenha uma dada velocidade angular (Figura 2.5). A variação e medição de todos estes parâmetros fazem com que este tipo de viscosímetro seja mais comumente utilizando em fluidos Não-Newtonianos (SCHRAMM, 1998). Figura 2.5 – Exemplo de viscosímetro rotacional (Inmetro, Laboratório de Fluidos). 11 Os viscosímetros vibracionais são aqueles que relacionam o amortecimento de um ressonador eletromecânico imerso em um fluido com sua viscosidade, como pode ser visto na Figura 2.6. Já os viscosímetros ultrassônicos, como o mostrado na Figura 2.7, são aqueles que medem a oscilação de uma esfera em um meio viscoso, quando submetida a ondas sonoras de alta frequência. Ambos os viscosímetros são conhecidos pela sua velocidade na medição de viscosidade de fluidos, sendo muito utilizados em processos industriais. Figura 2.6 – Exemplo de viscosímetro vibracional (COLE-PARMER, 2013). Figura 2.7 – Exemplo de viscosímetro ultrassônico (FUJI ULTRASONIC ENGINEERING CO. LTD., 2013). Por fim, os viscosímetros capilares são aqueles onde um volume conhecido de líquido flui por um canal de pequeno diâmetro, conhecido como capilar, em um dado tempo. O liquido pode fluir apenas pela ação da força de gravidade ou por uma força externa. A medição se dá pelo tempo em que o fluido leva para percorrer o capilar, sendo observado o menisco deste fluido em duas marcações distintas em um reservatório de volume conhecido, como apresentado na Figura 2.8. A Figura 2.9 mostra diferentes tipos de viscosímetros capilares. 12 Figura 2.8 – Bulbo de um viscosímetro capilar com os meniscos em destaque (Inmetro, Laboratório de Fluidos). Figura 2.9 – Exemplos de viscosímetros capilares (CANNON INSTRUMENT COMPANY, 2013). 2.1.2. Viscosímetros capilares Os viscosímetros capilares são instrumentos de vidro em formato de U compostos por um reservatório para o fluido e um capilar, ambos com suas dimensões conhecidas. Estes devem estar em um ambiente com a temperatura controlada no ponto que se deseja fazer a medição. A partir destes componentes básicos, existem diversos tipos de viscosímetros capilares diferentes, cada um com suas particularidades. As normas ASTM D446 (ASTM INTERNATIONAL, 2012) e ISO 3105 (INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR 13 STANDARDIZATION, 1994) descrevem as especificações e instruções de operações para viscosímetros capilares de vidro e os tipos mais comuns são os seguintes, ilustrados na Figura 2.10: Ubbelohde Cannon-Fenske Zeith-Fuchs Figura 2.10 – Viscosímetros capilares em um banho termostático; da esquerda para direita: Zeith-Fuchs, Cannon-Fenske de fluxo reverso, Cannon-Fenske (Inmetro, Laboratório de Fluidos). A viscosidade de um líquido é encontrada pela medição do tempo de fluxo de volume conhecido em um tubo de dimensões conhecidas. A equação de viscosidade é então derivada da equação de Hagen-Poiseuille (SCHRAMM, 1998; VISWANATH et al., 2007) onde são considerados: fluxo paralelo ao tubo; fluxo constante ao longo do tubo; líquido estacionário na parede do tubo; e líquido Newtoniano. Destas considerações, é derivada a equação geral de viscosidade cinemática, mostrada pela equação (2.3), onde a viscosidade cinemática ( , em mm2 s ) é o produto entre a constante do viscosímetro ( C , em mm2 s 2 ) e o tempo ( t , em s ). C t (2.3) 14 A constante do viscosímetro, calculada pela equação (2.4), é função da aceleração da gravidade ( g , em m s 2 ) e das dimensões do instrumento: altura hidrostática ( h , em m ), diâmetro do capilar ( d , em mm ), comprimento do capilar ( l , em mm ) e do volume de líquido ( V , em mm3 ). C 106 ghd 4 128lV (2.4) Contudo, existem diversos outros fatores que influenciam a viscosidade do fluido (ASTM INTERNATIONAL, 2012; INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION, 1994; VISWANATH et al., 2007), não sendo considerados no modelo descrito pelas equações (2.3) e (2.4). Quando são utilizados viscosímetros em que o tempo de fluxo de um dado fluido seja inferior a 200 s, é necessário que o tempo seja corrigido, conforme descrito pela equação (2.5) da correção de energia cinética CEC e pela equação corrigida de viscosidade (2.6). CEC 0, 00166 V 3 1 2 t lC Cd C t CEC (2.5) (2.6) Outros efeitos também afetam o valor final da viscosidade, como por exemplo a dilatação do vidro, com sua correção CTEMP representada pela equação (2.7), função do 1 coeficiente de expansão volumétrica ( , em C ) e das temperaturas de referência ( T0 , em C ) e de medição ( T , em C ). CTEMP 1 (T0 T ) (2.7) A inclinação do viscosímetro e a diferença na aceleração da gravidade entre o local da calibração e o local da medição, também afetam o resultado final de viscosidade, com suas correções representadas, respectivamente por C ANG e CGRAV , pelas equações (2.8) e (2.9). 15 Estas correções são funções do ângulo na medição ( 1 , em ) e calibração ( 2 , em ), e das acelerações da gravidade no local da medição ( g1 , em m s 2 ) e no local da calibração ( g 2 , em m s 2 ). C ANG cos 1 cos 2 (2.8) g1 g2 (2.9) CGRAV Por fim, no caso em que existam diferenças entre os diâmetros dos meniscos superior e inferior do viscosímetro, e também haja alguma diferença entre a tensão superficial do fluido de calibração e do fluido de medição, deve ser aplicada uma correção para a tensão superficial ( CTSUP ), como mostrada na equação (2.10). Esta correção é função dos raios dos meniscos superior ( ru , em m ) e inferior ( rl , em m ), das tensões superficiais do líquido medido ( 1 , em N m ) e do líquido de calibração ( 2 , em N m ) e das massas específicas do líquido medido ( 1 , em kg m3 ) e do líquido de calibração ( 2 , em kg m3 ). CTSUP 1 2 1 1 1 2 g1h ru rl 1 2 (2.10) Assim, o cálculo da viscosidade, sendo aplicadas todas as correções necessárias, é dado pela equação (2.11). C t CEC CTEMP CANG CGRAV CTSUP (2.11) 2.2. Metrologia de massa específica A metrologia de massa específica é aquela que garante os resultados das medições de massa específica de líquidos e sólidos. A massa específica ( ), como mostrada na equação (2.12), é a razão entre a massa ( m ) e o volume ( V ) de um líquido ou sólido. Essa definição é válida para uma determinada condição de temperatura e pressão (GUPTA, 2002). Em 16 condições ideais, a massa específica nunca se altera, mas em determinados casos, a interação com o meio ambiente pode provocar alterações permanentes, como, por exemplo, no caso de materiais higroscópicos2. m V (2.12) 2.2.1. Instrumentos de medição Pela definição, para obter uma medição de massa específica, é necessário que sejam feitas medições tanto de massa quanto de volume do artefato em questão. Para medição da massa são usadas balanças comparadoras ou eletrônicas, onde se determinam através da mesma a massa convencional. Para o volume, no caso de um sólido, este pode ser determinado dimensionalmente ou por um sistema que utilize o princípio de Arquimedes. No caso de líquidos este princípio também pode ser adotado, podendo-se também utilizar um recipiente com volume definido. Fortemente fundamentado no princípio de Arquimedes, a pesagem hidrostática consiste em medir a massa de um sólido quando este é submerso em um líquido. Neste caso, o volume do sólido medido terá como referência a massa específica do líquido em questão. A Figura 2.11 mostra um sistema de pesagem hidrostática. 2 Um material higroscópico é aquele que absorve água do ambiente. 17 Figura 2.11 – Sistema de pesagem hidrostática do Inmetro (Inmetro, Laboratório de Fluidos). Outra maneira de se medir a massa específica de um líquido ou sólido é utilizando um instrumento chamado picnômetro (Figura 2.12), que consiste em um frasco de vidro com uma tampa de vidro. A tampa de vidro apresenta um canal de pequeno diâmetro, chamado de capilar, por onde saem as bolhas presentes no líquido. Com um volume fixo e conhecido, a determinação da massa específica é feita medindo sua massa quando cheio a uma conhecida condição de temperatura. Figura 2.12 – Exemplos de picnômetros (Inmetro, Laboratório de Fluidos). Figura 2.13 – Picnômetro com destaque no capilar (Inmetro, Laboratório de Fluidos). 18 Para a massa específica de líquidos, existem equipamentos que medem a massa específica pelo princípio da vibração. Este princípio diz que um recipiente cheio de fluido tem uma frequência de ressonância que é função de sua forma e da massa específica do fluido que o preenche. A Figura 2.14 mostra um densímetro digital, que funciona por este princípio. Figura 2.14 – Exemplo de densímetro digital (Inmetro, Laboratório de Fluidos). Os densímetros de volume constante (também conhecidos como densímetro de Fahrenheit ou de Nicholson) são instrumentos que podem medir a massa específica tanto de sólidos quanto de líquidos. Sua construção, mostrada na Figura 2.15, compreende de uma plataforma (P) conectada ao corpo B por uma haste circular. Nesta haste, há uma marcação G que indica até onde o densímetro ficará submerso. Abaixo do corpo B há um cone que pode ser preenchido com mercúrio ou bolinhas de chumbo para que ele flutue na vertical. Esse tipo de instrumento é simétrico no eixo XX. Em geral este instrumento é fabricado utilizando uma folha fina de metal não corrosivo. Este instrumento pode ser usado para medir a massa específica tanto de líquidos quanto de pequenos sólidos. O princípio de medição consiste em adicionar massas a P de modo que o corpo do densímetro fique sempre submerso até a marcação G. A medição da massa específica de líquido é feita comparando o valor da massa colocado em P quando este está em um líquido de referência (água destilada, por exemplo) com o valor da massa colocada em P quando o densímetro está no líquido cuja massa específica deseja ser conhecida. As massas são colocadas de modo que, nos dois líquidos, o densímetro flutue até a marcação G. Para a medição da massa específica de sólidos, devem ser computadas a massa do sólido medida no ar, a massa adicionada a P quando o sólido está em P e a massa adicionada a P quando o sólido está no cone inferior. Devido à sua complexidade de operação, este tipo de densímetro não é comumente encontrado. 19 Figura 2.15 – Esquema de densímetro de vidro de volume constante (Adaptado de Gupta (2002)). Outra maneira para se determinar a massa específica de líquidos são os densímetros de vidro (Figura 2.16). Estes são construídos baseando-se no princípio de Arquimedes, onde um fluido exercerá uma força hidrostática sobre um corpo imerso nele. Figura 2.16 – Exemplos de densímetros de vidro (Inmetro, Laboratório de Fluidos). 20 2.2.2. Densímetros de vidro Os densímetros de vidro são construídos para que, através do empuxo exercido por um líquido, sua massa específica seja determinada. São compostos, em geral, por um corpo (A) e uma haste (S). O corpo é cilíndrico com sua extremidade inferior de forma cônica preenchida com bolinhas de chumbo ou mercúrio. Isso garante que o instrumento flutue na vertical. A haste é um tubo fino com diâmetro uniforme onde uma escala de papel é fixada com as indicações de massa específica. A Figura 2.17 mostra dois esquemas de densímetros de vidro, um deles com um bulbo (B) onde ficam as massas. Figura 2.17 – Densímetros de vidro (Adaptador de Gupta (2002)). Quando submerso o bulbo do densímetro, a haste terá parte submersa e parte em contato com o ar. No ponto onde há mudança do líquido para o ar, em contato com a haste será formado um menisco devido à tensão superficial do líquido, como mostrado na Figura 2.19. Figura 2.18 – Menisco formado por densímetro em equilíbrio em líquido e detalhe do menisco (Adaptado de Gupta (2002)). 21 Os densímetros de vidro são classificados pela sua faixa de medição (20 kg/m³ e 50 kg/m³; em alguns casos específicos, existem também de 100 kg/m³, 200 kg/m³ e 1000 kg/m³), pelo comprimento da haste (L, M e S para haste longa, média e pequena, respectivamente) e pelo maior erro permitido (SP para tolerância especial). Os densímetros do tipo L têm, em sua escala, 100 marcações, enquanto os M têm 50 e os S 25. As marcações dividem a faixa de medição. A Tabela 2.1 mostra as cinco principais séries e as três subséries de densímetros de vidro, indicando o tipo de escala, faixa, intervalo e quantidade de graduações. Tabela 2.1 – Principais séries e subséries de densímetros de vidro. Comprimento Faixa Intervalo Quantidade de da escala [kg/m³] [kg/m³] graduações L20 longa 20 0,2 100 L50 longa 50 0,5 100 M50 média 50 1,0 50 M100 média 100 2,0 50 S50 pequena 50 2,0 25 L50SP longa 50 0,25 200 M50SP média 50 0,5 100 S50SP pequena 50 1,0 50 Série A massa específica de um fluido, quando utilizado um densímetro de vidro, é encontrada através do diagrama de corpo livre do densímetro, utilizando as equações da hidrostática. A Figura 2.19 mostra o diagrama de corpo livre com as forças atuantes no corpo, mantendo-o estático. O somatório destas forças é mostrado na equação (2.13), sendo uma parcela referente à força peso (produto da massa do densímetro md pela aceleração da gravidade g ), outra referente à tensão superficial (produto entre a tensão superficial do líquido L e a circunferência da haste Ch ) e duas referentes aos empuxos tanto da haste (produto entre o volume da haste Vh , a massa específica do ar Ar e a aceleração da gravidade) quanto do bulbo (produto entre o volume do bulbo Vb , a massa específica do líquido L e a aceleração da gravidade). A equação considera os parâmetros construtivos do 22 densímetro, ou seja, a massa específica indicada é para um líquido com uma dada tensão superficial e em uma temperatura conhecida. Figura 2.19 – Diagrama de corpo livre do densímetro de vidro (Adaptado de Gupta (2002)). md g LCh Vh Ar g Vb L g (2.13) A equação (2.14) é encontrada dividindo a equação (2.13) pela aceleração da gravidade e colocando a circunferência da haste em função do seu diâmetro ( d h ). md L d h g Vh Ar Vb L (2.14) Contudo, quando o densímetro é utilizado em outro líquido e em outra temperatura, a massa específica do líquido indicada pelo instrumento não é correta devido às diferentes condições na qual o instrumento se encontra. A equação (2.15) descreve a massa específica corrigida C para condições diferentes de temperatura e tensão superficial do líquido medido. C L CT CTS (2.15) A correção para temperatura ( CT ) considera a dilatação do densímetro quando este se encontra numa temperatura diferente da temperatura padrão, e é função destas temperaturas e do coeficiente de expansão térmica do material do densímetro. 23 A correção para tensão superficial ( CTS ) considera a utilização do densímetro em um fluido com uma tensão superficial diferente, o que provocará uma força diferente e a leitura da escala do instrumento não será coerente. Isolando a volume do bulbo ( Vb ) da equação (2.14) obtém-se a equação (2.16). Vb L d h 1 Vh Ar md L g (2.16) Considerando a correção para tensão superficial e a tensão superficial do líquido medido ( LM ), as equações do equilíbrio de forças e do volume do bulbo são apresentadas nas equações (2.17) e (2.18). md Vb LM dh g Vh Ar Vb L CTS LM dh 1 Vh Ar md g L CTS (2.17) (2.18) Igualando as equações (2.16) e (2.18) do volume do bulbo, colocando a equação em função da constante e fazendo as simplificações necessárias, tem-se a equação (2.19): CTS d h L LM L md g (2.19) 2.3. Incerteza de medição De posse do resultado de um processo de medição, a dúvida quanto a sua validade deve ser avaliada, de modo a garantir confiabilidade deste. Para isso, a expressão da incerteza de medição3 permite que os resultados de um processo de medição possam ser avaliados e comparados com outros processos, para uma mesma grandeza (JOINT COMITEE FOR GUIDES IN METROLOGY, 2008). Para que esta incerteza possa ser corretamente quantificada, é necessário descobrir o que a afeta, além das grandezas de influência já 3 Incerteza de medição é definido pelo VIM (INMETRO; IPQ, 2012) como sendo um ―parâmetro não negativo que caracteriza a dispersão dos valores atribuídos a um mensurando, com base nas informações utilizadas‖. 24 conhecidas. Uma melhoria no processo de medição induz uma melhoria na incerteza. Observar a cadeia de rastreabilidade relacionada também é de fundamental importância. Um mensurando Y tem N grandezas de influência X1 , X 2 , , X N relacionadas por um modelo matemático como o da equação (2.20). Y f X1 , X 2 , , XN (2.20) Cada uma destas grandezas de influência são mensurandos provenientes de sistemas de medição distintos que, no fim, serão combinados para se encontrar a saída do modelo matemático da equação (2.20). Cada grandeza de entrada tem uma estimativa x1 , x2 , , xN que também obedece ao modelo matemático da equação (2.20), fornecendo uma estimativa y para a grandeza de saída. A avaliação da dúvida com relação ao valor medido, ou seja, da incerteza de medição, é feita a partir do desvio padrão associado às estimativas das grandezas. Cada uma destas incertezas padrões u xi das grandezas de entrada são combinadas de modo a gerar uma incerteza padrão combinada uC y do mensurando. Cada estimativa xi e sua incerteza padrão associada u xi são obtidas utilizando distribuições dos possíveis valores da grandeza de entrada X i , podendo ser avaliada de duas maneiras: Avaliação do tipo A: é a avaliação que ocorre a partir de valores de medições obedecendo a distribuições estatísticas. Avaliação do tipo B: esta avaliação ocorre quando provenientes de certificados de calibrações, experiência do operador, julgamento científico, etc. Dois documentos são importantes para a modelagem matemática da incerteza de medição de um sistema. São eles o ISO GUM (JOINT COMITEE FOR GUIDES IN METROLOGY, 2008) e a NIT-DICLA-021 (DIVISÃO DE ACREDITAÇÃO DE LABORATÓRIOS, 2013). Uma avaliação do tipo A é baseada nos cálculos estatísticos de um conjunto de medições, sendo a média a melhor estimativa da grandeza xi . Sua incerteza padrão associada u xi é caracterizada pelo desvio padrão do conjunto de medição. Para uma avaliação do tipo B, a incerteza padrão u xi da estimativa xi de uma grandeza X i deve ser avaliada a partir de quaisquer informações pertinentes estiverem disponíveis. Em alguns casos, esta incerteza pode vir da especificação do fabricante ou 25 certificado de calibração. Neste caso, esta incerteza pode ser um múltiplo do desvio padrão. Outra possibilidade para estas fontes é quando são utilizados intervalos de confiança considerando sua distribuição de probabilidade. Nestes casos, é necessário calcular a estimativa da variância u 2 xi com base em sua distribuição e seus limites. Em alguns casos, a incerteza é reportada definindo um intervalo de confiança. Nestes casos, quando uma distribuição não for indicada, ela pode ser considerada como uma distribuição normal. Assim, a incerteza reportada deve ser dividida pelo seu fator de abrangência para a determinação da incerteza padrão. Outra possibilidade é de que apenas os limites superior ( a ) e inferior ( a ) de uma grandeza X i sejam conhecidos e que a probabilidade de que qualquer valor esteja dentro deste intervalor é de 100%. Neste caso, a probabilidade de um valor estar fora desta faixa é nula. Essa distribuição é conhecida como retangular ou uniforme. Assim, a equação (2.21) descreve a estimativa xi de X i e a equação (2.22) sua incerteza padrão. Considerando metade da amplitude ( a a a 2 ), a incerteza padrão pode ser descrita pela equação (2.23). xi a a u xi u xi (2.21) 2 a a 12 (2.22) a 3 (2.23) De posse da incerteza padrão u xi para cada uma das N grandezas de entrada, estas devem ser aplicadas nas equações (2.24) e (2.25) para determinar a incerteza padrão combinada uC y do mensurando Y . ui y ci u xi uC y N u y i 1 i (2.24) 2 (2.25) 26 O termo ci , conhecido como coeficiente de sensibilidade, determina o quanto uma variação da estimativa xi da grandeza X i provoca uma variação na estimativa y do mensurando Y . Este coeficiente é determinado utilizando a equação (2.26). ci y xi (2.26) De posse do resultado da incerteza padrão combinada, já é possível reportar a incerteza no resultado da medição de uma grandeza Y . Existem diversas maneiras de se reportar esta incerteza (JOINT COMITEE FOR GUIDES IN METROLOGY, 2008) e uma delas propõe que ela seja expressada na forma de um intervalo a partir da estimativa y , conhecida como incerteza expandida U . A incerteza expandida pode, então, expressar, para uma grandeza Y , o intervalo de resultados confiáveis, como mostrado pelas equações (2.27) e (2.28). Y y U (2.27) y U Y y U (2.28) A incerteza expandida é encontrada a partir do fator de abrangência, significando o nível de confiança que o intervalo proposto pela equação (2.28) fornece ao usuário, sendo o produto entre a incerteza padrão combinada e o fator de abrangência k , como na equação (2.29). Em geral, o fator de abrangência se encontra na faixa entre 2 e 3, sendo adimensional. U kuc y (2.29) A escolha de um fator de abrangência adequado para a expressão do intervalo de confiabilidade requer grande conhecimento por parte da distribuição de probabilidades da grandeza. Contudo, mesmo dispondo de diversas informações de uma grandeza, como a sua estimativa e incerteza padrão combinada, não é possível estabelecer uma relação inequívoca entre o fator de abrangência e o nível de confiança que se deseja para a expressão do intervalo da incerteza. É necessário o conhecimento de quanto a grandeza pode variar neste intervalo, 27 ou seja, seus graus de liberdade, podendo ser encontrado a partir de uma quantidade n de medições independentes. Assumindo que uma grandeza tem distribuição normal, o fator de abrangência pode ser encontrado utilizando a distribuição t a partir do nível de confiança e dos seus graus de liberdade. Quando esta grandeza é a combinação dos resultados de medição de outras grandezas, seu grau de liberdade efetivo ( eff ) é calculado utilizando a equação (2.30), conhecida como equação de Welch-Satterthwaite. eff uC4 y N 4 ui y i 1 (2.30) i A parcela do grau de liberdade para cada grandeza de influência deve ser analisada caso-a-caso. Se a incerteza obtida for do tipo A, o grau de liberdade para n medições é n 1 . Devido ao tipo de análise do tipo B, a estimativa é tratada como se fosse exatamente conhecida e, para isso, seu grau de liberdade pode ser considerado infinito. Portanto, a equação de Welch-Satterthwaite é simplificada de modo que os termos i são apenas aqueles em que a incerteza for avaliada como do tipo A, pois a parcela do somatório das avaliações do tipo B será nula. Com o valor dos graus de liberdade efetivos, é obtido o fator t da distribuição t para um dado nível de confiança p , encontrando então o fator de abrangência, como mostrado na equação (2.31). k t eff , p (2.31) 28 3. MEDIÇÃO POR IMAGEM Algoritmos de Visão Computacional vem sendo largamente utilizados nos últimos anos em áreas que vão desde a identificação e reconhecimento de alimentos (DELFINO; LETA; GOMES, 2009; GOMES; LETA, 2012) e indicadores de medição analógicos (HEMMING; LEHTO, 2001) e digitais (ESTEBAN et al., 2009), até em medições diretas (BALDNER et al., 2011) e indiretas (COSTA; LETA, 2010; HEMMING; FAGERLUND; LASSILA, 2007). Um sistema de Visão Computacional em geral obedece ao fluxo de informações indicado na Figura 3.1 (CONCI; AZEVEDO; LETA, 2008; JAIN; KASTURI; SCHUNCK, 1995). Figura 3.1 – Diagrama de blocos de um sistema de Visão Computacional geral. 3.1. Aquisição A aquisição da imagem é a primeira etapa de um sistema de Visão Computacional e é nela que é criada uma representação plana de um objeto tridimensional de onde serão extraídas medidas e/ou características importantes nas etapas seguintes. O equipamento mais utilizado para se fazer a aquisição de imagens é a câmera digital. Contudo, o processo de aquisição não consiste apenas da câmera. Uma imagem bem adquirida faz com que a etapa de pré-processamento seja simplificada e não interfira tanto com o objeto em questão. Desde a escolha do fundo ao tipo de iluminação (GOMES, 2013) e o posicionamento da própria iluminação (HUNTER; BIVER; FUQUA, 2007), estas escolhas interferem diretamente com a imagem digital gerada. A Figura 3.2 mostra a composição de um sistema de aquisição. Figura 3.2 – Esquema básico de um sistema de aquisição de imagem. 29 3.1.1. Câmeras A câmera é o dispositivo encarregado de criar uma representação de um objeto utilizando a luz refletida por este. É um sistema complexo onde cada um de seus componentes pode influenciar no resultado final da aquisição, ou seja, na imagem digital gerada. A Figura 3.3 mostra os componentes básicos que toda câmera contêm (HEDGECOE, 2005). Figura 3.3 – Componentes básicos de uma câmera. Mesmo sem haver um consenso quanto à classificação de tipos de câmeras, elas podem ser divididas em dois grandes grupos: as fotográficas, que compreendem desde as câmeras de celulares até as reflex monobjetivas digitais (digital single-lens reflex, DSLR); e as industriais ou científicas, que são aquelas encontradas em linhas de produção e laboratórios de pesquisa. Contudo, essa separação não quer dizer que uma câmera fotográfica não possa ser usada em pesquisa científica, por exemplo. Os componentes básicos, mostrados na Figura 3.3, estão presentes em ambas. A diferença está em certas características que tornam um determinado tipo mais atraente para uma dada aplicação. Um exemplo é a dificuldade de se adaptar uma câmera DSLR em um microscópio, enquanto existem câmeras que são fabricadas para esta finalidade e já tem a interface mecânica (tamanho e tipo de rosca para montagem) apropriada para ser adaptada ao microscópio. Já uma câmera fotográfica convencional, é composta de um hardware muito mais complexo, pois ela deve, por si só, digitalizar a imagem, compactá-la e armazená-la, enquanto uma câmera de laboratório é ligada a um computador que fará todo o processo de captura e armazenamento. 3.1.1.1. Sensores de câmeras digitais Os sensores tem o papel de converter a luz refletida por objetos físicos em sinais elétricos. Estes sinais elétricos passaram por diversos processos, tanto de hardware 30 (amplificação, conversão, etc) como de software (compactação, etc), para então se tornarem imagens digitais. Tanto o menor elemento de uma imagem quando o menor elemento do sensor é denominado pixel e, quanto mais pixels compuserem uma imagem, mais detalhes do objeto serão capturados. A quantidade de pixels de um sensor define a resolução dele. A Figura 3.4 mostra as principais etapas que todo sensor de aquisição de imagens contém. Figura 3.4 – Principais etapas de um sensor de imagem. Existem dois tipos de sensores: CCD (charge coupled device – dispositivo de carga acoplada) e CMOS (complementary metal oxide semiconductor – semicondutor metal-óxido complementar) (SMITH, 2006). O sensor CCD é um arranjo de pequenos elementos semicondutores sensíveis à luz, que induz uma carga elétrica naquele elemento proporcional à intensidade da luz incidida. Estas cargas são movidas linha a linha para serem convertidas em tensão e depois amplificadas e digitalizadas. De maneira similar à CCD, o sensor CMOS é composto por pequenos semicondutores sensíveis à luz. Contudo, ao invés da intensidade de luz ser relacionada à carga, ela é relacionada com a tensão induzida em cada elemento. Os processos de ampliação e filtragem desta tensão são feitos individualmente em cada elemento. A Figura 3.5 compara as etapas de cada um destes tipos de sensores. Figura 3.5 – Comparação de arquitetura de aquisição de imagens de sensores CCD e CMOS (Adaptado de Hedgecoe (2005)). As características de cada sensor que afetam a qualidade final da imagem foram sendo aprimoradas conforme as tecnologias foram se desenvolvendo. Como a tecnologia CCD foi criada cerca de 20 anos antes da tecnologia CMOS, é de se esperar que houvesse 31 uma lacuna muito grande para ser preenchida até que a tecnologia CMOS fosse comparável com a CCD (SMITH, 2006). 3.1.2. Lentes Lentes são dispositivos óticos que tem como função transmitir e refratar luz (TRIGO, 2010). Uma de suas faces em geral é feita a partir de uma calota esférica. Uma lente simples, ou seja, uma única lente, pode ser classificada quanto à maneira com que ela lida com os raios de luz refratados. Desta maneira, ela pode ser dita convergente (de bordas finas) ou divergente (de bordas espessas)(HALLIDAY; RESNICK; WALKER, 2006), como mostrado na Figura 3.6. Figura 3.6 – Refração da luz nos tipos de lentes (Adaptado de Halliday, Resnick e Walker (2006)). O foco de uma lente é o ponto onde, em uma lente convergente, os raios de luz paralelos, depois de refratados, convergem. Em uma lente divergente o foco é o ponto anterior à lente onde a extensão dos raios refratados divergentes se encontra. A distância entre o ponto F e a lente é conhecida como a distância focal da lente (TIPLER; MOSCA, 2006). Contudo, na prática, uma lente simples não consegue formar uma imagem perfeita (TRIGO, 2010), sendo sujeita a distorções devido à construção da lente ou então a aberrações cromáticas devido ao ângulo de refração diferente de feixes de luz de diferentes comprimentos de onda (SMITH, 2006), como mostrados na Figura 3.7. Associando lentes de diferentes formas e materiais, há uma grande redução nestes defeitos da formação de imagem, sendo esta associação chamada de lente composta. 32 Figura 3.7 – Alguns tipos de aberrações cromáticas (Baseado em Smith (2006)). 3.1.2.1. Lentes objetivas É chamada de lente objetiva, ou lente fotográfica, aquela que, além de grupos de lentes, também apresenta um diafragma com mecanismo para seu controle (TRIGO, 2010). Uma objetiva pode ser de distância focal fixa ou móvel, onde esta apresenta um conjunto de lentes móveis que altera sua distância focal efetiva entre um mínimo e um máximo. O papel de uma objetiva em uma câmera digital é o de focar o feixe de luz refletido de um objeto no sensor, que irá ser sensibilizado e formará uma imagem digital (HEDGECOE, 2005). O princípio de funcionamento das objetivas é o mesmo para qualquer tipo de câmera, seja ela fotográfica, filmadora ou para microscópio. As diferenças entre as lentes para estas aplicações estão no tamanho e construção. 3.1.2.2. Distância focal Em lentes simples, como as mostradas na Figura 3.6, a distância focal é aquela entre o foco F e o centro óptico da lente (HALLIDAY; RESNICK; WALKER, 2006). Contudo, em uma lente composta essa distância é medida entre o foco F após a lente (onde em geral se localiza o sensor) e o centro óptico da lente, como mostrado na Figura 3.8. O centro óptico de uma lente objetiva é o foco resultante da associação das lentes simples (TIPLER; MOSCA, 2006). 33 Figura 3.8 – Distância focal em uma lente objetiva. É importante distinguir a distância focal da distância de focalização. A distância focal tem como resultado uma modificação na estrutura das lentes e afetará diretamente no ângulo de visão e na ampliação do objeto no sensor. Já a distância de focalização é aquela ajustada de modo que o objeto tenha nitidez na imagem, não aparecendo borrado (HEDGECOE, 2005). A Figura 3.9 mostra um exemplo onde, para uma mesma distância focal, o objeto está em foco (à esquerda) e fora de foco (à direita), ou seja, em diferentes distâncias de focalização. Ambos os objetos se encontram no mesmo plano paralelo à câmera. Figura 3.9 – Comparação de duas distâncias de focalizações diferentes. 3.1.2.3. Abertura Quando incidindo em uma lente fotográfica, a luz deve ser alinhada de modo que os raios de luz dispersos cheguem de maneira organizada na lente. Esse alinhamento é feito pela abertura da lente. A abertura é determinada pelo diâmetro do diafragma no interior de uma lente. O diafragma é construído com lâminas finas e opacas de modo que a luz passará pela 34 lente apenas por sua abertura. Outra função da abertura do diafragma é controlar a quantidade de luz que chega ao sensor. Na fotografia, o termo abertura também se refere a um número f adimensional, dado pela equação (3.1), sendo a razão entre a distância focal da lente ( F , em mm) e o diâmetro de abertura do diafragma ( D , em mm) (JAIN; KASTURI; SCHUNCK, 1995), como mostrado na Figura 3.10. A escala de números f de abertura é dividida em pontos e meios-pontos (ou stops e half-stops) que representam o dobro da área de abertura entre um ponto e o próximo ponto (ou metade, para o ponto anterior) e aproximadamente metade entre um ponto e um meio-ponto (HEDGECOE, 2005; TRIGO, 2010). Isso implica, no caso do aumento de um ponto na escala de abertura, em um aumento de 2 no diâmetro D e na incidência de o dobro de luz no sensor. f F D (3.1) Figura 3.10 – Abertura e distância focal de uma lente. Para que seja mantida uma mesma abertura do diafragma existem várias combinações de distância focal e abertura numérica. Por exemplo, uma abertura do diafragma de 3,21 mm em 18 mm de distância focal significa uma abertura numérica de 5.6. Para manter estar mesma abertura do diafragma na distância focal de 200 mm, a abertura numérica é 40. 3.1.2.4. Profundidade de campo A distância de focalização de uma lente não é um plano, portanto, existe uma distância à frente e atrás do objeto focalizado que delimitam uma região cuja imagem será 35 nítida. Essa distância é conhecida como profundidade de campo e depende da abertura, da distância focal e da distância de focalização (GOLDBERG, 1992; HEDGECOE, 2005). Para uma distância focal e de focalização, o aumento do número f (diminuição da abertura) implica em um aumento na profundidade de campo. A Figura 3.11 mostra uma imagem com três objetos (azul – A, vermelho – C e verde – C) em planos distintos para uma mesma distância focal e variações na focalização e abertura. Estas mudanças de parâmetros alteram a profundidade de campo e, consequentemente, quais objetos estarão nítidos. Em (a) apenas o objeto C está dentro da profundidade de campo da lente, enquanto em (b) e em (c) estão, respectivamente, os objetos B e A. Já em (d) ambos os objetos A e B encontram-se nítidos, enquanto em (e) os objetos B e C se encontram nesta condição. Em (f) os três objetos encontram-se fora da profundidade de campo da lente. Figura 3.11 – Exemplo de alteração de profundidade de campo. 36 É importante notar que, mesmo que um objeto esteja nítido em diferentes profundidades de campo, a nitidez é maior em uma menor profundidade de campo. Isso pode ser notado no objeto B em (b) e (d). Em (b) a profundidade de campo é menor, fazendo com que B apresente uma nitidez maior do que em (d), cuja profundidade de campo abrange os objetos A e B. 3.1.3. Parâmetros de câmeras fotográficas Câmeras fotográficas são compostas pelos itens indicados na Figura 3.3, oferecendo uma gama de recursos para o usuário. A Figura 3.12 mostra os elementos que compõem uma câmera fotográfica do tipo DSLR. Figura 3.12 – Diagrama de blocos dos elementos de uma DSLR. Seguindo o diagrama, a luz incide na lente, sendo colimada pelo diafragma. A reflexão da luz pelo espelho e no pentaprisma faz com que a ocular exiba o mesmo enquadramento da imagem que será capturada pelo sensor. Contudo, a quantidade de luz que chega ao sensor é definida por outros parâmetros, podendo gerar uma imagem mais clara ou escura de acordo com as configurações de abertura e tempo de exposição (HEDGECOE, 2005). 37 3.1.3.1. Tempo de exposição O tempo de exposição é o tempo na qual o sensor é sensibilizado pela luz que atravessa a lente. O controle deste tempo é feito utilizando um dispositivo chamado de obturador que abre e fecha, sendo o tempo entre ele abrir e fechar, o tempo na qual o sensor é sensibilizado pela luz (TRIGO, 2010). No meio fotográfico, este termo é comumente chamado de velocidade do obturador (HEDGECOE, 2005), termo este incorreto por se tratar de uma medida de tempo e não velocidade. O obturador pode ser localizado dentro da lente ou próximo ao sensor e funciona em paralelo ao diafragma de controle de abertura. Sua escala, assim como na escala de abertura, é caracterizada por pontos e meiospontos. Entre um ponto e o próximo, o tempo aproximadamente dobra (ou reduz à metade para o ponto anterior), e entre um ponto e um meio-ponto o aumento é aproximadamente metade do tempo entre dois pontos. O aumento de um ponto na escala do tempo de exposição faz com que o dobro de luz incida no sensor. 3.1.3.2. Sensibilidade do filme Nas câmeras fotográficas de filme a sensibilidade de um filme definia o mínimo de luz necessária para que fosse possível produzir uma imagem nítida depois da revelação. Conhecido como velocidade do filme, o termo foi também popularizado como valor de ISO baseado nas normas a qual eram referenciados (HEDGECOE, 2005). Em um sensor eletrônico a sensibilidade tem um papel similar, tendo a norma ISO 12232 (INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION, 2006) como referência. Em um sensor essa medida de sensibilidade tem relação direta com o ganho do sinal do sensor e o ruído produzido na imagem final. 3.1.3.3. Valor de exposição A exposição determina a quantidade de luz que chega ao sensor é e uma combinação de diversos fatores como: abertura, tempo de exposição e sensibilidade. O valor de exposição (EV, do inglês exposure value) é uma indicação de um par de valores de tempo de exposição ( t EXP ) e abertura ( f ) para um dado valor de sensibilidade do sensor, como visto na equação (3.2) (GOLDBERG, 1992). 38 EV log 2 f2 (3.2) t EXP Com isso, para uma dada sensibilidade do sensor, existem diversos valores de abertura e tempo de exposição que garantem que a mesma luz chegará ao sensor. As escalas destas duas grandezas não são contínuas. No caso do tempo de exposição, há um fator de 2 entre cada ponto principal significando que entrará uma determinada quantidade de luz pelo dobro do tempo, o que no fim significará que entrará o dobro de luz. Para a abertura, entre cada valor do número f há um fator de, aproximadamente, 2 entre cada ponto principal (e, consequentemente entre cada diâmetro) o que traduz num fator de 2 na área e na intensidade de luz que chega ao sensor. Isso significa que, variando um ponto para cima ou para baixo em apenas uma das duas escalas, para que seja mantido o valor de exposição, ou seja, a mesma iluminação, basta variar a outra escala no sentido contrário. A iluminação fornecida ao sensor por uma exposição de 1/8 s com abertura f/8 é a mesma que aquela fornecida por uma exposição de 1/15 s com abertura f/5,6. 3.1.4. Iluminação A iluminação é uma etapa importante na aquisição que tem como objetivo realçar e/ou não adulterar as características do objeto que se deseja ser analisar. É um processo que, quando bem controlado, gera imagens que deverão passar por poucas etapas de préprocessamento antes de serem segmentadas (HARDING, 2003). Devido ao material de cada objeto, a incidência de luz pode não retratar, imagem adquirida, exatamente o que enxergamos. Vidrarias e instrumentos de vidro em geral são objetos que, devido ao alto índice de reflexão se mostram difíceis até para fotógrafos. Com iluminação adequada é possível realçar o conteúdo do vidro sem gerar reflexões que podem prejudicar o processamento da imagem (HUNTER; BIVER; FUQUA, 2007). A Figura 3.13 mostra um esquema de iluminação com esse propósito específico. Neste, uma fonte luminosa é posicionada atrás do objeto, com um difusor de luz entre eles. O difusor tem o papel de espalhar a luminosidade da fonte luminosa sem concentrá-la em uma pequena área. Evitando que outras fontes luminosas incidam sobre o objeto, este não apresentará qualquer tiro de reflexão de luz na imagem adquirida. 39 Figura 3.13 – Sistema de iluminação para realce de objetos de vidro. 3.2. Processamento de imagens A etapa de processamento de imagens sucede a aquisição da imagem de um objeto. A imagem pode ser descrita como uma matriz bidimensional de dimensões m x n onde seus elementos são denominados pixels. Como dito anteriormente, a resolução de uma imagem é equivalente ao tamanho do sensor e, consequentemente, às dimensões desta matriz. Para cada posição (i,j) da matriz, o valor f(i,j) refere-se à quantização da intensidade luminosa do pixel (CONCI; AZEVEDO; LETA, 2008). A quantização é o processo que atribui valores numéricos para a intensidade de luz em cada pixel, sendo representada por uma determinada quantidade de bits (SONKA; HLAVAC; BOYLE, 1998). Em geral são usados 8 bits para a quantização da intensidade luminosa, fazendo com que cada pixel f(i,j), possa ter 256 valores (faixa de 0 a 255) diferentes de tonalidade, do mais escuro (valor 0) ao mais claro (valor 255). As câmeras fotográficas podem fornecer imagens digitais de duas maneiras: coloridas ou em escala de cinza. Para imagens coloridas, existem diversos sistemas de cor diferentes (GOMES, 2013), sendo o mais usado na geração da imagem pelo equipamento, o RGB, tendo este nome pois, para compor a imagem, são utilizadas três matrizes de dimensões m x n, cada uma representando uma cor diferente: vermelho (R), verde (G) e azul (B). Para a escala de cinza, apenas uma matriz m x n representa a imagem. 3.2.1. Segmentação de imagens Depois de adquirida a imagem e determinado o sistema de cor da imagem, é necessário destacar o objeto de interesse da imagem. Para isso, é usado um processo conhecido como segmentação, ou limiarização (CONCI; AZEVEDO; LETA, 2008; JAIN; KASTURI; SCHUNCK, 1995). A segmentação gera uma imagem binária (apenas preto e 40 branco, 0 e 1). Para gerar esta nova imagem g(i,j) é definido um limiar T ( 0 T 255 ) que define a tonalidade que distingue o objeto do fundo da imagem, de acordo com a equação (3.3): 0, se f i, j T g i, j 1, se f i, j T (3.3) A determinação do limiar T pode ser de diversas maneiras. A mais simples dela se baseia no histograma da imagem. O histograma de uma imagem indica a frequência com que um determinado tom aparece nela (SONKA; HLAVAC; BOYLE, 1998). A Figura 3.14 mostra uma imagem em escala de cinza e seu respectivo histograma é mostrado na Figura 3.15. Figura 3.14 – Imagem de exemplo, em escala de cinza. Figura 3.15 – Histograma da imagem de exemplo. 41 No histograma da Figura 3.15 pode ser notada uma separação em tons claros em um pico à direita e diversos outros tons mais escuros à esquerda, mostrando que o objeto se encontra, no exemplo da Figura 3.14, nos tons mais a esquerda e o fundo, à direita. Porém, a irregularidade da iluminação, a presença de mais objetos na imagem, dentre outros fatores, pode tornar a escolha de T , utilizando simplesmente o histograma, um desafio. O algoritmo de Otsu (OTSU, 1979) é um método automático de definição de limiar para segmentação de imagens com aplicação em diversas áreas, devido à facilidade dos cálculos envolvidos (ESTEBAN et al., 2009; TALLAPALLYA; SUNDARAMA; COOVER, 2003; VALA; BAXI, 2013). Esse algoritmo supõe uma imagem composta apenas por duas classes: o objeto e o fundo. A partir disso, ele trabalha com a relação entre o histograma de uma imagem em escala de cinza e a informação de correlação espacial da imagem, avaliando a maximização da variância entre as classes. Seja uma imagem em escala de cinza, com 8 bits de quantização, fornecendo 256 níveis de cinza, em um dado nível de cinza i , existem ni pixels com essa tonalidade, formando o histograma da imagem. Normalizando o histograma a partir do total de pixels N da imagem, tem-se uma probabilidade pi de que ocorra um nível i na imagem, de acordo com as equações (3.4) e (3.5). 256 N ni (3.4) i 1 pi ni , onde pi 0 e N 256 p i 1 i 1 (3.5) O objetivo da segmentação é o de distinguir entre um objeto e o fundo de uma imagem, ou seja, criar duas classes C0 e C1 onde uma será o fundo e a outra o objeto. Essas classes são divididas por um nível k , fazendo com que os pixels da classe C0 tenham valores entre 1 e k (objeto ou fundo com tons mais escuros) e os pixels da classe C1 tenham valor entre k 1 e 256 (objeto ou fundo com tons mais claros). Assim, a probabilidade de ocorrência da classe C0 e C1 ( 0 e 1 respectivamente) são dadas pelo somatório das probabilidades de cada tom i , mostrado respectivamente, pelas equações (3.6) e (3.7). 42 k 0 pi k (3.6) i 1 1 256 p i i k 1 1 0 (3.7) Por exemplo, supondo que a classe C0 seja aquela que contém o objeto a ser segmentado, k é então a probabilidade de que o objeto seja segmentado corretamente em um nível k . O nível médio de toda a imagem T e os níveis médios das classes C0 e C1 ( 0 e 1 respectivamente) são dados pelas equações (3.8), (3.9) e (3.10). 256 T 256 ipi (3.8) i 1 0 1 1 0 1 k ip i 1 i 256 ip 1 i k 1 i k k (3.9) T k 1 k (3.10) A partir destas estatísticas de ordem zero ( k ) e primeira ordem ( k ), e do nível médio total da imagem ( T ) é possível encontrar um limiar T , tal que este apresente a melhor separabilidade através do calculo da variância entre classes ( B2 ), como mostrado na equação (3.11). T k k B2 k k 1 k 2 (3.11) O limiar ótimo T , é dado, então, como sendo o maior valor da variância entre classes, apresentado pela equação (3.12). 43 B2 T max B2 k 1 k 256 (3.12) De posse do limiar ótimo, e aplicando-o na equação (3.3) na imagem de exemplo, resulta na sua segmentação. Para o exemplo da Figura 3.14 o limiar ótimo calculado pelo algoritmo de Otsu é 175, como pode ser visto no histograma da Figura 3.16 e o resultado de sua segmentação na Figura 3.17. Figura 3.16 – Histograma com destaque no limiar de segmentação e indicação das classes. Figura 3.17 – Imagem de exemplo segmentada. 44 4. METODOLOGIA Em Metrologia, o estudo de uma grandeza cuja medição é indireta, envolve o estudo das melhores maneiras de se medir todas as grandezas que influenciam o resultado final de uma medição (ALBERTAZZI; SOUZA, 2008). Como já visto anteriormente, na medição das grandezas massa específica (utilizando densímetros de vidro) e viscosidade (utilizando viscosímetros capilares), torna-se necessário obter outras grandezas, tais como tempo e temperatura, como pode ser visto nos diagramas de causa e efeito da Figura 4.1 para os densímetros de vidro pelo método Cuckow e da Figura 4.2 para os viscosímetros capilares. Figura 4.1 – Grandezas de influência na medição de massa específica utilizando densímetros de vidro pelo método Cuckow. Figura 4.2 – Grandezas de influência na medição de viscosidade cinemática utilizando viscosímetros capilares. 45 Assim, um laboratório focado em medir tais grandezas (indiretas), deve medir, com um grau de incerteza necessário, também, as grandezas de influência. A Visão Computacional é uma ferramenta para aquisição das medidas dimensionais necessárias para a expressão dos resultados tanto de viscosidade quanto de massa específica, nos seus respectivos modelos matemáticos. Como já visto anteriormente, uma câmera fotográfica digital dispõe de diversos parâmetros que alteram a imagem final a ser digitalizada pelo sensor. Em uma medição, a questão é definir o quanto estes parâmetros alteram o resultado final. A proposta deste capítulo é a de apresentar uma metodologia que permita analisar o que a variação de parâmetros como tempo de exposição e abertura resulta numa medição e calibração de viscosímetros capilares e densímetros de vidro. A metodologia apresentada, no entanto, não é exclusiva para estes instrumentos em particular. Com ela, é possível fazer qualquer tipo de medição, por comparação com um padrão, utilizando câmeras digitais, sejam elas fotográficas ou industriais/científicas. 4.1. Sistema de Visão Computacional Conforme visto no Capitulo 3, um sistema de Visão Computacional envolve desde a iluminação do objeto, a geração da imagem digital até a ação que será tomada com o resultado obtido. A Figura 4.3 descreve as etapas do sistema de Visão Computacional desenvolvido para o propósito da medição dos instrumentos da Metrologia de Fluidos, sendo uma adaptação do diagrama de blocos geral apresentado na Figura 3.1. Figura 4.3 – Diagrama do sistema de Visão Computacional apresentado. A etapa da iluminação é feita seguindo o esquema do item 3.1.4, pois, como os instrumentos são de vidro, qualquer tipo de reflexo da iluminação traria distorções à imagem a ser adquirida. 46 4.1.1. Aquisição Como mostrado no diagrama de blocos de um sistema de Visão Computacional da, a primeira etapa consiste na aquisição da imagem. Para isso, foi utilizada uma câmera fotográfica do tipo DSLR, da marca Canon, modelo 60D. Esta câmera possui um sensor do tipo CMOS, de 18 MPixel e relação de aspecto 3:2. A lente utilizada foi uma Sigma-Canon 18-200 mm, com distância de focalização mínima de 45 cm, abertura máxima de f/3.5 (em 18 mm) e abertura mínima de f/40 (em 200 mm). A câmera foi conectada a um computador para que esta pudesse ser controlada pelo software EOS Utility, e tivesse seus parâmetros alterados sem nenhuma interação física e, consequentemente, nenhum desalinhamento. De modo a controlar a intensidade luminosa que reflete no objeto, foi construída uma caixa escura que isola o objeto, não deixando que qualquer outra fonte luminosa que não seja a de interesse interaja no momento da aquisição da imagem. Esta caixa teve seu interior pintado com tinta preta acrílica fosca, assim como o suporte para os objetos. Como todos os objetos de interesse de medição são feitos de vidro, a iluminação requer a utilização de um fundo difusor para o objeto, como discutido anteriormente. Foi utilizado papel vegetal em uma moldura de madeira para tal propósito. A Figura 4.4 mostra esquematicamente o sistema construído, e a Figura 4.5 mostra o sistema real. Figura 4.4 – Esquemático do sistema para aquisição de imagens. 47 Figura 4.5 – Sistema de aquisição (sem tampa). O posicionamento tanto da câmera quanto do objeto é feito de modo que as seguintes relações sejam observadas: a. Paralelismo entre objeto e a lente da câmera e entre a superfície do objeto e o eixo da lente, como mostrado na Figura 4.6. Figura 4.6 – Posicionamento entre câmera, área de interesse do objeto e câmara escura. b. Centralização do objeto na imagem resultante da câmera, utilizando as guias disponibilizadas pelo software EOS Utility, como mostrado na Figura 4.7. 48 Figura 4.7 – Tela do EOS Utility mostrando as possibilidades de guias para centralização. Após as etapas a e b o sistema físico encontra-se pronto para medições e não sofrerá mais nenhuma interação até o fim do ensaio. Deste ponto em diante, todas as etapas são controladas pelo computador, desde os ajustes dos parâmetros até a aquisição. Com o posicionamento efetuado com sucesso, é importante ajustar o plano de foco para que este esteja exatamente no objetivo da medição, ou seja, no centro do objeto, como mostrado na Figura 4.8. O ajuste de foco é feito através do software EOS Utility, utilizando o recurso de autofoco da lente. Para uma melhor focalização, é feita uma aproximação numa determinada área do objeto, como visto na Figura 4.9. A Figura 4.10 mostra um objeto fora de foco e o mesmo em foco, destacando os controles de foco do software. Figura 4.8 – Posicionamento entre câmara e objeto baseado no plano de foco. 49 Figura 4.9 – Janela de aproximação e objeto aproximado. Figura 4.10 – Objeto fora de foco e em foco, e os controles de foco. Depois de focalizado o objeto, as imagens podem ser adquiridas, seguindo as metodologias a serem descritas nas seções 4.2 e 4.3. Os controles dos parâmetros de abertura e tempo de exposição (além de outros) e a aquisição de imagem também são feitos utilizando o EOS Utility, conforme mostrado na Figura 4.11. 50 Figura 4.11 – Controles dos parâmetros da câmera fotográfica do EOS Utility. As dimensões da caixa e as distâncias entre a fonte luminosa e o difusor e entre a câmera e o objeto são mostrados na Figura 4.12. A distância é dependente da lente utilizada, sendo a menor distância de focalização possível. Figura 4.12 – Sistema de Visão Computacional com dimensões e distâncias. 4.1.2. Segmentação Depois de adquirida a imagem, ela deve passar por um processo de segmentação para que o objeto a ser medido seja destacado do fundo. O algoritmo de Otsu, descrito anteriormente, foi implementado de acordo com o fluxograma da Figura 4.13. Foi encontrado 51 um valor ótimo para o limiar da imagem. A Figura 4.14 mostra o procedimento para a segmentação a partir do limiar. O resultado dessa segmentação é uma imagem binarizada onde os pixels que formam o objeto para medição tem o valor 1 e os pixels do resto da imagem, o valor 0. Figura 4.13 – Fluxograma do algoritmo de Otsu. 52 Figura 4.14 – Fluxograma da segmentação. 4.1.3. Processamento Após a segmentação, a imagem deve ser adequada para que a medição seja efetuada. Foram observados dois casos distintos que precisam de processamentos diferentes: i. O objeto apresenta falhas no meio, mas com seus limites laterais intactos. ii. O objeto está perfeito, mas existem áreas nos cantos da imagem que, durante a segmentação, foram considerados como parte do objeto, mesmo não sendo. 53 Como será visto a seguir no processo de medição, é importante que todo o objeto apresente pixels brancos (valor 1). Como no primeiro caso os limites laterais estão intactos, o algoritmo de processamento apenas preenche todos os pixels entre o limite lateral esquerdo e direito com o valor 1. No caso ii, em nenhum momento o objeto alvo da medição mesclou-se com as outras áreas que são consideradas parte do objeto pelo algoritmo de medição. Por isso, basta detectar os limites laterais e fazer com que os pixels de fora do objeto (fora do limite entre o limite esquerdo e o direito) tenham valor 0. Para determinar qual caso uma determinada figura se encaixa, foi feito o somatório da coluna do meio utilizando a equação (4.1). Caso seu valor seja igual à da altura da imagem, ela encontra-se no caso ii, caso contrário, faz parte do caso i. A Figura 4.15 mostra dois exemplos dos casos descritos acima e o resultado do seu processamento e a Figura 4.16 mostra o fluxograma com as etapas para o processamento. L c B i, h 2 (4.1) i 1 Figura 4.15 – Exemplo de imagens dos casos antes e após o processamento. 54 Figura 4.16 – Fluxograma para o processamento das imagens. 4.1.4. Medição Seguindo o diagrama o diagrama de blocos de um sistema de Visão Computacional da Figura 4.3, após o processamento tem-se a etapa de extração de atributos, onde é feita a medição do diâmetro do objeto. Considerando que o objeto e a região de interesse estejam centralizados, uma imagem digital com Lin linhas e Col colunas apresenta uma quantidade L de diâmetros pontuais, conforme mostrado pela Figura 4.17. 55 Figura 4.17 – Posicionamento do objeto dentro da imagem binarizada. Portanto, a partir da imagem binarizada, a medição do diâmetro em pixels d i consiste no somatório de todos os elementos de uma dada linha i (de 1 até L), conforme equação (4.2) e Figura 4.18. Col d i B i, j (4.2) j 1 Figura 4.18 – Fluxograma para medição. 56 4.2. Avaliação da influência da abertura Enquanto na fotografia uma imagem é chamada de "adequadamente exposta" quando tem um histograma bem dividido (ou seja, nem subexposto nem superexposto), esse aspecto é unicamente estético podendo até ser ignorado para uma fotografia criativa (HEDGECOE, 2005). Assim, cabe determinar o que caracteriza uma exposição adequada do ponto de vista metrológico. Como já é conhecido, o valor de exposição (EV, exposure value) garante que, a partir de uma imagem inicial com um tempo de exposição e uma abertura, a mudança destes parâmetros de forma ordenada gerará uma imagem aparentemente igual. Contudo, é sabido que a alteração da abertura altera a profundidade de campo e, com isso, o plano de foco. O algoritmo mostrado na Figura 4.19 descreve uma metodologia para aquisição de diversas imagens com o mesmo EV. Figura 4.19 – Fluxograma para aquisição de imagens mantendo o EV. Aplicando o fluxograma acima na imagem de um padrão previamente calibrado, é possível, então, calcular seu diâmetro médio para cada valor de EV e, comparando cada valor com o valor da calibração, determinar o quanto a abertura influencia na medição. 57 4.3. Avaliação da influência do tempo de exposição Após a determinação de um valor para a abertura numérica da lente, é necessário descobrir a influência do tempo de exposição na medição. Devido ao material do objeto (vidro) e do conteúdo do objeto (água com corante) a presença de mais ou menos luz no sensor pode vir a alterar a medição. Conforme o procedimento da Figura 4.20, a avaliação da influência do tempo de exposição é feita a partir da primeira imagem que, em um grande tempo de exposição, mostra o objeto (Figura 4.21a) até a última imagem, em um baixo tempo de exposição, em que o objeto aparece (Figura 4.21b). Figura 4.20 – Fluxograma para aquisição de imagens variando o tempo de exposição. 58 Figura 4.21 – Imagens superexposta e subexposta com o objeto ainda aparecendo. A partir desta série de imagens com tempos de exposições decrescentes, a mesma análise utilizada para a avaliação da abertura pode ser feita: com a imagem de um padrão calibrado, seu diâmetro médio é medido para cada imagem e comparado com o valor da calibração para se determinar a variação do diâmetro com a variação de iluminação chegando ao sensor. 4.4. Quantificação e rastreabilidade dos resultados Depois de terminados os processos de preparo do sistema de visão, aquisição das imagens, segmentação e processamento, é disponibilizada uma medida para o diâmetro do objeto, cuja unidade é pixel. Para que a medida possa ser utilizada em um modelo matemático do sistema metrológico, é necessário que essa unidade seja convertida para uma unidade de comprimento adequada, que no SI é o metro e seus múltiplos/submúltiplos. Para isto, é necessário que um objeto seja estabelecido como padrão dimensional do sistema de Visão Computacional. Este objeto padrão é previamente calibrado por um padrão dimensional, estabelecendo sua rastreabilidade. A partir deste padrão, um segundo objeto será então medido, como mostrado na Figura 4.22, e estará obedecendo, portanto, a uma cadeia de rastreabilidade metrológica, como mostrada na Figura 4.23. 59 Figura 4.22 – Etapas para o processo de determinação do comprimento do pixel e do diâmetro de um objeto. Figura 4.23 – Cadeia de rastreabilidade do sistema de Visão Computacional. O comprimento do pixel é a razão entre a medida dimensional e a medida em pixel do padrão, como mostrado na equação (4.3). A determinação da medida real pode ser então, encontrada utilizando a equação (4.4). l pixel pdimensional p pixel xmetro x pixel l pixel (4.3) (4.4) 60 Para que estas equações e a rastreabilidade metrológica sejam válidas, é importante notar que tanto o padrão quanto o objeto devem ser medidos na mesma posição. Tanto o plano de foco quanto a centralização de ambos os objetos devem ser observadas no momento da aquisição das imagens. 4.4.1. Modelagem da incerteza de medição Com as equações para a quantificação das medições dimensionais do sistema de visão, o modelo matemático do mensurando é então obtido combinando as equações (4.3) e (4.4), como mostrado na equação (4.5), aplicando uma simplificação na nomenclatura. xD xP pD pP (4.5) A equação (4.5) descreve o modelo matemático completo para a obtenção do mensurando, ou seja, da medida dimensional em unidades do SI ( xD ), como o produto entre esta medida em pixels ( xP ) e a razão entre a medida de um padrão em unidades do SI ( pD ) e esta mesma medida em pixels ( pP ). Como visto no item 2.3, para se determinar a incerteza padrão combinada do mensurando (no caso, xD ) é necessário, para cada componente da incerteza, determinar sua estimativa, sua incerteza padrão e seu coeficiente de sensibilidade (DIVISÃO DE ACREDITAÇÃO DE LABORATÓRIOS, 2013; JOINT COMITEE FOR GUIDES IN METROLOGY, 2008). Todas estas informações podem ser organizadas em uma tabela, como mostrado pela Tabela 4.1 (DIVISÃO DE ACREDITAÇÃO DE LABORATÓRIOS, 2013), já com alguns campos preenchidos para o modelo matemático descrito na equação (4.5). 61 Tabela 4.1 – Modelo de tabela para estimativa de incerteza das componentes da incerteza. Grandeza i Estimativa Função de de Distribuição incerteza Incerteza Padrão de Probabilidade Coeficiente de sensibilidade Contribuição para Graus de incerteza liberdade padrão u xi ci ui y i Uniforme u xP c1 u1 xD 1 pD e Normal u pD c2 u2 xD 2 X 3 pP pP e Uniforme u pP c3 u3 xD 3 X 4 xD xD e Normal u xD c4 u4 xD 4 Xi xi 1 X1 xP xP e 2 X 2 pD 3 4 As grandezas de entrada, X 1 , X 2 e X 3 , são, respectivamente, a medida do mensurando em pixels ( xP ), a medida do padrão em unidades do SI ( pD ) e esta mesma medida em pixels ( pP ), todas avaliadas como do tipo B. São feitas cinco medidas em três posições diferentes de modo a se avaliar a repetitividade do método, sendo X 4 xD . A estimativa da incerteza para o comprimento em pixel tanto do mensurando ( xP e ) quanto do padrão ( pP e ) é de metade da sua amplitude, ou seja, a diferença entre o maior ( xPmax e pPmax ) e o menor ( xPmin e pPmin ) ponto encontrado em suas respectivas imagens, como mostrado pelas equações (4.6) e (4.7). Para a medida dimensional do padrão ( pD e ), este é o valor de incerteza proveniente do certificado de calibração. Para a repetitividade, por sua avaliação ser do tipo A, a sua contribuição é o desvio padrão das 15 medidas xDi , onde xD é sua média, como mostrada na equação (4.8). xP e xPmax xPmin 2 (4.6) pP e pPmax pPmin 2 (4.7) 62 xD e 1 15 2 xDi xD 14 i 1 (4.8) A incerteza padrão dos comprimentos em pixel do mensurando ( u xP ) e a do padrão ( u pP ) são calculadas a partir da equação (2.23), modificadas para suas variáveis, mostradas, respectivamente, pelas equações (4.9) e (4.11). A incerteza padrão da medida dimensional do padrão ( u pD ) vem da incerteza expandida declarada no certificado ( U certificado ) dividida pelo seu fator de abrangência declarado ( kcertificado ), como na equação (4.10). A incerteza padrão do termo de repetitividade é dada pela equação (4.12) como sendo a razão entre sua estimativa e a raiz do número de medições que foram, no caso, 15. u xP xP e u pD U certificado u pP pP e u xD xD e 3 kcertificado 3 15 (4.9) (4.10) (4.11) (4.12) Os coeficientes de sensibilidade para cada grandeza de entrada são calculados a partir das derivadas parciais do modelo matemático descrito pela equação (4.5), como indicado pela equação (2.26). Os coeficientes c1 , c2 , c3 e c4 referentes, respectivamente, à medida do mensurando em pixels ( xP ), a medida do padrão em unidades do SI ( pD ), esta mesma medida em pixels ( pP ) e à repetitividade da medição ( xD ), são mostrados nas equações (4.13), (4.14), (4.15) e (4.16). 63 c1 xD pD xP pP (4.13) c2 xD xP pD pP (4.14) c3 xD xP pD pP pP2 (4.15) c4 xD 1 xD (4.16) Com a incerteza padrão de cada contribuição ( u xP , u pD , u pP e u xD ) e seus respectivos coeficientes de sensibilidade ( c1 , c2 , c3 e c4 ) é possível então calcular as suas respectivas contribuições para a incerteza padrão u1 xD , u2 xD , u3 xD e u4 xD (com base na equação (2.24)) possibilitando, então, o cálculo da incerteza padrão combinada uC xD utilizando a equação (4.17), modificando a equação (2.25) para o modelo matemático apresentado. uC xD u1 xD u2 xD u3 xD u4 xD 2 2 2 2 uC xD c1u xP c2u pD c3u pP c4u xD 2 2 2 2 (4.17) Para expressar o resultado final como uma faixa de valores, deve-se calcular a incerteza expandida U como na equação (2.29), modificada para o presente modelo matemático, gerando a equação (4.18). Assim, o valor final poderá ser expresso na forma da equação (4.19), sendo xD aquele calculado pelo modelo da equação (4.5). U keff uC xD (4.18) 64 xD xD U (4.19) A determinação do o fator de abrangência efetivo keff , dado pela equação (4.20), depende do nível de confiança p e dos graus de liberdade efetivos eff . keff t eff , p (4.20) Os graus de liberdade efetivos são calculados utilizando a equação de WelchSatterwaite (mostrada anteriormente pela equação (2.30)). Como explicado no item 2.2.2, apenas as grandezas cuja avaliação são do tipo A são utilizadas, uma vez que as grandezas do tipo B são consideradas como se tivessem graus de liberdade infinitos, anulando seus termos do somatório da equação. Assim, no caso da repetitividade, foram medidos quinze pontos no total, fazendo com que ela tenha 14 graus de liberdade. Portanto, a equação de WelchSatterwaite pode ser simplificada para apenas o termo da repetitividade, como mostrada pela equação (4.21). eff uC4 xD uC4 xD uC4 xD 4 4 ui xD u44 xD u44 xD i 4 14 i 1 (4.21) 65 5. RESULTADOS Com a metodologia desenvolvida no Capitulo 4, foram então efetuadas diversas medições utilizando o sistema de Visão Computacional desenvolvido e validadas utilizando resultados obtidos de uma calibração dimensional. Com esta validação, foram feitas medições de instrumentos da metrologia de fluidos em que as medições dimensionais fazem parte de seus modelos matemáticos, como descrito no Capítulo 2. 5.1. Aplicação da metodologia e validação Seguindo a metodologia descrita no Capítulo 4, a primeira etapa é determinar qual seria considerado o valor ideal de abertura para ser usado em uma calibração para que então possa ser determinado o tempo de exposição ideal. Para a aplicação da metodologia, os objetos a serem usados para a validação serão provetas de diferentes diâmetros internos, como mostrado na Figura 5.1. Figura 5.1 – Provetas usadas para a validação da metodologia desenvolvida. 5.1.1. Determinação do valor da abertura Como descrito em 4.2, após ajustado o foco, e a abertura, o tempo de exposição deve ser encontrado de modo que a imagem fique "adequadamente exposta", sem picos em nenhuma das extremidades do histograma. A Figura 5.2 mostra uma imagem adquirida com os parâmetros f/5.6 para a abertura e tempo de exposição de 1/800 s, e a Figura 5.3 mostra seu histograma. 66 Figura 5.2 – Imagem adquirida ―adequadamente exposta‖. Figura 5.3 – Histograma da Figura 5.2. A partir dos parâmetros desta imagem, seguindo o fluxograma da Figura 4.19, aumenta-se a abertura numérica e diminui-se o tempo de exposição, adquirindo as imagens a cada novo par de parâmetros. Todas estas imagens terão o mesmo EV. A Tabela 5.1 mostra os pares abertura e tempo de exposição e o diâmetro médio para cada imagem, em pixel. 67 Tabela 5.1 – Conjunto de medidas feitas mantendo o EV. Abertura f/5.6 f/6.3 f/7.1 f/8.0 f/9.0 f/10 f/11 f/13 f/14 f/16 f/18 f/20 f/22 f/25 f/29 f/32 Tempo de exposição [s] 1/800 1/640 1/500 1/400 1/320 1/250 1/200 1/160 1/125 1/100 1/80 1/60 1/50 1/40 1/30 1/25 Diâmetro médio [pixel] 991,40 991,83 992,06 992,36 992,49 992,66 992,88 993,08 992,99 992,92 993,04 992,95 992,77 992,62 992,68 992,63 Com estes resultados, aplica-se o procedimento do item 4.4 (Figura 4.22). Com um paquímetro foi medido o diâmetro interno do objeto A (vide Figura 5.1) e, aplicando a equação (4.3) a um diâmetro médio geral, foi obtido o comprimento do pixel, como mostrado na Tabela 5.2. Tabela 5.2 – Medidas para quantificação dos valores. Média geral Medida com paquímetro Comprimento do pixel Valor 992,58 21,78 0,0219 Unidade pixels mm mm Assim, com o valor do comprimento do pixel, pode-se aplicar a equação (4.4) nos valores do diâmetro médio em pixels da Tabela 5.1, obtendo-se, para cada valor de EV, uma medida do diâmetro em milímetro, como mostrado na Tabela 5.3. A Figura 5.4 mostra o comportamento destas medidas. 68 Tabela 5.3 – Medidas dos diâmetros para cada imagem. Abertura f/5.6 f/6.3 f/7.1 f/8.0 f/9.0 f/10 f/11 f/13 f/14 f/16 f/18 f/20 f/22 f/25 f/29 f/32 Tempo de exposição [s] 1/800 1/640 1/500 1/400 1/320 1/250 1/200 1/160 1/125 1/100 1/80 1/60 1/50 1/40 1/30 1/25 Diâmetro médio [pixel] [mm] 991,40 21,75398 991,83 21,76354 992,06 21,76849 992,36 21,77506 992,49 21,77785 992,66 21,78162 992,88 21,78651 993,08 21,79087 992,99 21,78885 992,92 21,78733 993,04 21,78993 992,95 21,78807 992,77 21,7841 992,62 21,7807 992,68 21,78215 992,63 21,78094 Figura 5.4 – Variação do diâmetro para cada imagem com o mesmo EV. Pode-se, portanto, observar que conforme a abertura vai diminuindo (número f aumentando) o diâmetro também aumenta até que este se estabilize num determinado ponto e tenha uma variação de apenas 0,04%. Já a diferença percentual entre o menor e o maior valor 69 é de 0,17% que, enquanto baixa, prova a influência entre uma medida e a variação da profundidade de campo. 5.1.2. Determinação do tempo de exposição Depois de encontrado um valor da abertura, como proposto no capítulo 4.3, deve ser determinada a influência que o tempo de exposição tem na medição do diâmetro. Para isso, após ajustada a maior abertura na câmera, o tempo de exposição foi aumentado até encontrar o maior tempo na qual o objeto ainda é reconhecível. A cada tempo de exposição foi adquirida uma imagem, como descrito no fluxograma da Figura 4.20, até que o objeto deixe de ser visível ou não existam mais pontos de tempo de exposição disponíveis. O maior tempo de exposição foi de 1/2 s e o menor 1/8000 s (o mínimo da câmera), como pode ser visto na Tabela 5.4, que mostra todos os tempos de exposição utilizados. Tabela 5.4 – Tempos de exposição utilizados. 1/2 s 2/5 s 1/3 s 1/4 s 1/5 s 1/6 s 1/8 s 1/10 s 1/13 s 1/15 s 1/20 s 1/25 s 1/30 s 1/40 s 1/50 s 1/60 s 1/80 s 1/100 s 1/125 s 1/160 s 1/200 s 1/250 s 1/320 s 1/400 s 1/500 s 1/640 s 1/800 s 1/1000 s 1/1250 s 1/1600 s 1/2000 s 1/2500 s 1/3200 s 1/4000 s 1/5000 s 1/6400 s 1/8000 s Em cada um destes tempos, cada um dos três objetos foi medido em três posições diferentes, 0°, 120° e 240°, de modo a garantir sua circularidade. Depois de adquiridas as imagens, repetem-se os processos de segmentação, processamento e medição conforme descrito, respectivamente, em 4.1.2, 4.1.3 e 4.1.4. Isso resultaria, para cada tempo de exposição, cuja abertura foi fixada, em três medidas, uma para cada posição. Com as informações das medidas em pixel, sua quantificação segue as etapas do capítulo 4.4, conforme Figura 4.22, com os resultados mostrados na Tabela 5.5. Devido ao seu maior tamanho, foi utilizado o objeto A como padrão calibrado para a determinação do comprimento do pixel que será usado para determinação dos diâmetros dos objetos B e C. 70 Seus valores calculados, por sua vez, são comparados com suas calibrações dimensionais para avaliação do erro. Tabela 5.5 – Medidas calculadas e calibradas para cada padrão. Objeto B Objeto C Comprimento Tempo de do pixel pelo Diâmetro Diâmetro Diâmetro Diâmetro exposição Erro Erro objeto A calculado calibrado calculado calibrado [s] [mm] [mm] [mm] [mm] [mm] [mm] [mm] 1/2 2/5 1/3 1/4 1/5 1/6 1/8 1/10 1/13 1/15 1/20 1/25 1/30 1/40 1/50 1/60 1/80 1/100 1/125 1/160 1/200 1/250 1/320 1/400 1/500 1/640 1/800 1/1000 1/1250 1/1600 1/2000 1/2500 1/3200 1/4000 1/5000 1/6400 1/8000 0,0144 0,0142 0,0141 0,0140 0,0138 0,0138 0,0138 0,0137 0,0137 0,0137 0,0136 0,0136 0,0135 0,0135 0,0135 0,0135 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 0,0134 16,3554 16,4161 16,4692 16,4941 16,3736 16,4957 16,5421 16,4555 16,4896 16,5343 16,4685 16,5211 16,4444 16,4805 16,5109 16,5356 16,4348 16,4529 16,4681 16,4820 16,4921 16,5004 16,5065 16,5126 16,5166 16,5205 16,5270 16,5288 16,5312 16,5329 16,5327 16,5356 16,5357 16,5380 16,5446 16,5518 16,5663 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 15,3872 0,9682 1,0289 1,0820 1,1069 0,9864 1,1085 1,1549 1,0683 1,1024 1,1471 1,0813 1,1339 1,0572 1,0933 1,1237 1,1484 1,0476 1,0657 1,0809 1,0948 1,1049 1,1132 1,1193 1,1254 1,1294 1,1333 1,1398 1,1416 1,1440 1,1457 1,1455 1,1484 1,1485 1,1508 1,1574 1,1646 1,1791 11,7999 11,7928 11,8267 11,8537 11,7732 11,8650 11,9170 11,8637 11,8856 11,9180 11,8656 11,9064 11,8546 11,8842 11,9052 11,9235 11,8512 11,8638 11,8756 11,8851 11,8928 11,8996 11,9062 11,9109 11,9143 11,9172 11,9217 11,9245 11,9272 11,9292 11,9315 11,9328 11,9335 11,9312 11,9410 11,9574 11,9745 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 10,3666 1,4333 1,4262 1,4601 1,4871 1,4066 1,4984 1,5504 1,4971 1,5190 1,5514 1,4990 1,5398 1,4880 1,5176 1,5386 1,5569 1,4846 1,4972 1,5090 1,5185 1,5262 1,5330 1,5396 1,5443 1,5477 1,5506 1,5551 1,5579 1,5606 1,5626 1,5649 1,5662 1,5669 1,5646 1,5744 1,5908 1,6079 71 Com base nestas medidas, o tempo de exposição ideal pode ser encontrado graficamente analisando seu comportamento conforme mais luz incide no sensor. Para o objeto B, a Figura 5.5 mostra o comportamento do erro nas medidas, enquanto a Figura 5.6 mostra este comportamento para o objeto C. Figura 5.5 – Variação do erro do objeto B. Figura 5.6 – Variação do erro do objeto C. 72 Em ambos os casos, nota-se que em tempos de exposição maiores (entre 1/2 s e 1/60 s) há muita variação do erro. O trecho entre as exposições de 1/80 s a 1/160 s já exibe uma linearidade, podendo ser considerado como uma região de exposição que apresenta resultados confiáveis, com o tempo de 1/80 s apresentando menor erro. 5.2. Densímetros de vidro Foram utilizados dois densímetros de vidro no sistema, um utilizado em Petróleo (código 2388) e outro na fabricação de xarope, como podem ser vistos na Figura 5.7. Figura 5.7 – Densímetros de vidro utilizados. Foram adquiridas imagens em três posições distintas (0º, 120º e 240º) e, para cada posição, foram adquiridas cinco imagens de modo a avaliar a repetitividade do sistema. A Figura 5.8 mostra as três posições do densímetro de Petróleo, e a Figura 5.9 as três posições do densímetro para xarope. 73 Figura 5.8 – Densímetro para Petróleo em suas três posições. Figura 5.9 – Densímetro para xarope em suas três posições. Após a segmentação das quinze imagens, foi feito o procedimento de medição descrito no item 4.1.4. As grandezas descritas no item 4.4 de modo a completar o modelo matemático da equação (4.5) são mostradas, na Tabela 5.6 para o densímetro para Petróleo e na Tabela 5.7 para o densímetro para xarope. 74 Tabela 5.6 – Valores medidos para o densímetro para Petróleo. Grandeza Variável Valor Unidade Diâmetro, em pixels xP 265,62 pixel Medida do padrão pD 22,98 mm Medida do padrão, em pixels pP 1244,94 pixel Diâmetro xD 4,90 mm Tabela 5.7 – Valores medidos para o densímetro para xarope. Grandeza Variável Valor Unidade Diâmetro, em pixels xP 573,54 pixel Medida do padrão pD 22,98 mm Medida do padrão, em pixels pP 1244,94 pixel Diâmetro xD 10,58 mm 5.2.1. Incerteza do densímetro de vidro Os orçamentos de incerteza para os densímetros de vidro para Petróleo e para xarope são mostrados, respectivamente, na Tabela 5.8 e na Tabela 5.9. Todas as informações foram calculadas seguindo o procedimento do item 4.4.1. Tabela 5.8 – Orçamento de incerteza do densímetro para Petróleo. Estimativa Grandeza i de incerteza Função de Distribuição Incerteza Padrão de Coeficiente de sensibilidade Contribuição para Graus de incerteza liberdade padrão Probabilidade u xi ci ui y i Xi xi 1 X1 xP 6,00 Uniforme 3,46 0,02 0,06 ∞ 2 X 2 pD 0,0007 Normal 0,00034 0,21 0,00007 ∞ 3 X 3 pP 4,59 Uniforme 2,65 -0,0039 -0,01 ∞ 4 X 4 xD 0,07 Normal 0,02 1 0,02 14 75 Tabela 5.9 – Orçamento de incerteza do densímetro para xarope. Grandeza i Estimativa Função de de Distribuição incerteza Incerteza Padrão de Coeficiente de sensibilidade Contribuição para Graus de incerteza liberdade padrão Probabilidade u xi ci ui y i 10,05 Uniforme 5,80 0,02 0,11 ∞ X 2 pD 0,0007 Normal 0,00034 0,46 0,00015 ∞ 3 X 3 pP 4,59 Uniforme 2,65 -0,0085 -0,02 ∞ 4 X 4 xD 0,08 Normal 0,02 1 0,0216008 14 Xi xi 1 X1 xP 2 O cálculo final da incerteza combinada, dos graus de liberdade efetivos, do fator de abrangência para um nível de confiança de 95,45%, e da incerteza expandida são mostrados na Tabela 5.10 e na Tabela 5.11, para os densímetros de vidro para Petróleo e para xarope. Tabela 5.10 – Parâmetros da incerteza do densímetro para Petróleo. Parâmetro Símbolo Valor Unidade uC xD 0,07 mm Graus de liberdade efetivos eff 2129 - Fator de abrangência efetivo keff 2,00 - Incerteza expandida U 0,14 mm Incerteza combinada Tabela 5.11 – Parâmetros da incerteza do densímetro para xarope. Parâmetro Símbolo Valor Unidade uC xD 0,11 mm Graus de liberdade efetivos eff 9937 - Fator de abrangência efetivo keff 2,00 - Incerteza expandida U 0,23 mm Incerteza combinada 76 Portanto, os resultados dos densímetros podem ser expressos como na equação (4.19) , com um valor de 4,90 ± 0,14 mm para o densímetro para Petróleo e 10,58 ± 0,23 mm para o densímetro para xarope. 5.3. Viscosímetros capilares Foram utilizados dois viscosímetros capilares do tipo Ubbelohde, ambos os padrões de trabalho do Laboratório de Fluidos do Inmetro: tipo II, código 89885 e tipo III, código 88066; como podem ser vistos na Figura 5.10. Figura 5.10 – Viscosímetros capilares utilizados. Assim como nos densímetros, para os viscosímetros também foram adquiridas imagens em três posições distintas (0º, 120º e 240º) e, para cada posição, foram adquiridas cinco imagens de modo a avaliar a repetitividade do sistema. A Figura 5.11 mostra as três posições do viscosímetro tipo II, e a Figura 5.12 as três posições do viscosímetro tipo III. 77 Figura 5.11 – Viscosímetro tipo II em suas três posições. Figura 5.12 – Viscosímetro tipo III em suas três posições. Após a segmentação das quinze imagens, foi feito o procedimento de medição descrito no item 4.1.4. Para os viscosímetros, foram medidos os diâmetros do traço superior e do traço inferior, onde é feito o menisco para medição, como indicado na Figura 5.13. As grandezas descritas no em 4.4 de modo a completar o modelo matemático da equação (4.5) são mostradas, na Tabela 5.12 para o viscosímetro tipo II e na Tabela 5.13 para o viscosímetro tipo III. 78 Figura 5.13 – Indicação dos pontos de medição dos viscosímetros capilares. Tabela 5.12 – Valores medidos para o viscosímetro tipo II. Grandeza Variável Traço Traço superior inferior Unidade Diâmetro, em pixels xP 345,30 345,39 pixel Medida do padrão pD 22,98 22,98 mm Medida do padrão, em pixels pP 1323,44 1323,44 pixel Diâmetro xD 5,99 6,00 mm Tabela 5.13 – Valores medidos para o viscosímetro tipo III. Grandeza Variável Traço Traço superior inferior Unidade Diâmetro, em pixels xP 325,31 328,32 pixel Medida do padrão pD 22,98 22,98 mm Medida do padrão, em pixels pP 1323,44 1323,44 pixel Diâmetro xD 5,65 5,70 mm 79 5.3.1. Incerteza do viscosímetro capilar Os orçamentos de incerteza para os viscosímetros tipo II e tipo III são mostrados, respectivamente, na Tabela 5.14 e na Tabela 5.15. Todas as informações foram calculadas seguindo o procedimento do item 4.4.1. Tabela 5.14 – Orçamento de incerteza do viscosímetro tipo II. Estimativa Grandeza i de incerteza Xi xi Função de Incerteza Distribuição Padrão de Probabilidade u xi Coeficiente de sensibilidade Contribuição para Graus de incerteza liberdade padrão ci ui y i Traço superior 1 X1 xP 14,50 Uniforme 8,37 0,02 0,15 ∞ 2 X 2 pD 0,0007 Normal 0,00034 0,26 0,00009 ∞ 3 X 3 pP 6,86 Uniforme 3,96 -0,0045 -0,02 ∞ 4 X 4 xD 6,35 Normal 1,64 1 1,64 14 Traço inferior 1 X1 xP 16,00 Uniforme 9,24 0,02 0,16 ∞ 2 X 2 pD 0,0007 Normal 0,00034 0,26 0,00009 ∞ 3 X 3 pP 6,86 Uniforme 3,96 -0,0045 -0,02 ∞ 4 X 4 xD 6,85 Normal 1,77 1 1,77 14 80 Tabela 5.15 – Orçamento de incerteza do viscosímetro tipo III. Grandeza i Estimativa Função de de Distribuição incerteza Xi xi Coeficiente Incerteza de Padrão sensibilidade de Probabilidade u xi Contribuição para Graus de incerteza liberdade padrão ci ui y i Traço superior 1 X1 xP 17,50 Uniforme 10,10 0,02 0,18 ∞ 2 X 2 pD 0,0007 Normal 0,00034 0,25 0,00008 ∞ 3 X 3 pP 6,86 Uniforme 3,96 -0,0043 -0,02 ∞ 4 X 4 xD 6,68 Normal 1,73 1 1,73 14 Traço inferior 1 X1 xP 14,00 Uniforme 8,08 0,02 0,14 ∞ 2 X 2 pD 0,0007 Normal 0,00034 0,25 0,00008 ∞ 3 X 3 pP 6,86 Uniforme 3,96 -0,0043 -0,02 ∞ 4 X 4 xD 6,14 Normal 1,58 1 1,58 14 O cálculo final da incerteza combinada, dos graus de liberdade efetivos, do fator de abrangência para um nível de confiança de 95,45%, e da incerteza expandida são mostrados na Tabela 5.16 para o viscosímetro tipo II e na Tabela 5.17 para o viscosímetro tipo III. Tabela 5.16 – Parâmetros da incerteza do viscosímetro tipo II. Traço Traço superior inferior uC xD 1,65 1,78 mm Graus de liberdade efetivos eff 14 14 - Fator de abrangência efetivo keff 2,14 2,14 - Incerteza expandida U 3,54 3,81 mm Parâmetro Incerteza combinada Símbolo Unidade 81 Tabela 5.17 – Parâmetros da incerteza do viscosímetro tipo III. Traço Traço superior inferior uC xD 1,73 1,59 mm Graus de liberdade efetivos eff 14 14 - Fator de abrangência efetivo keff 2,14 2,14 - Incerteza expandida U 3,72 3,42 mm Parâmetro Incerteza combinada Símbolo Unidade Portanto, os resultados do viscosímetro tipo II podem ser expressos como na equação (4.19), com um valor de 5,99 ± 3,54 mm para o traço superior e 6,00 ± 3,81 mm para o traço inferior. Da mesma maneira, para o viscosímetro tipo III, pode ser apresentado o valor de 5,65 ± 3,72 para o traço superior e 5,70 ± 3,42 para o traço inferior. 5.4. Contribuição das grandezas na incerteza combinada A partir dos resultados de incerteza encontrados nos itens 5.2.1 e 5.3.1, é possível calcular o percentual de quanto cada grandeza influi no resultado final da incerteza combinada. Este cálculo é feito com base nas contribuições individuais ui xD e na incerteza combinada uC xD , como mostrado na equação (4.22). u x contribuição X i i D .100 uC xD 2 (4.22) A Figura 5.14 mostra um gráfico de barras com as contribuições das grandezas de entrada em cada uma das medições efetuadas. 82 Figura 5.14 – Contribuição de cada grandeza de entrada na incerteza combinada (as grandezas de entrada são, da esquerda: xP, diâmetro, em pixels; pD, medida do padrão; pP, medida do padrão em pixels; xD(rep), repetitividade da medição do diâmetro). 5.5. Discussão dos resultados Com resultados encontrados de 4,90 ± 0,14 mm para o densímetro para Petróleo, 10,58 ± 0,23 mm para o densímetro para xarope a incerteza do sistema ainda não permite que seja a maneira tradicional de medição seja substituída, por fornecer uma incerteza expandida de ± 0,03 mm rastreada ao paquímetro. Contudo, o gráfico das contribuições da Figura 5.14 mostra que a medida da própria dimensão, em pixel, é que contribui de forma predominante na incerteza final, com cerca de 90% do valor total da incerteza combinada, sendo uma evidência do que deve ser estudado para se melhorar esta medida. No caso dos viscosímetros de vidro, estes apresentarem resultados cuja incerteza foi muito maior. Para o viscosímetro tipo II foi encontrado um valor de 5,99 ± 3,54 mm para o traço superior e 6,00 ± 3,81 mm para o traço inferior e para o viscosímetro tipo III, um valor de 5,65 ± 3,72 para o traço superior e 5,70 ± 3,42 para o traço inferior. Analisando a mesma Figura 5.14 é possível constatar que, para a medição dos viscosímetros, a maior causa para o aumento desta incerteza está na repetitividade, ou seja, na dispersão do conjunto de medidas. É possível observar que, apesar de ser o mesmo método, nas calibrações dos viscosímetros, a maior fonte de incerteza vem da repetitividade, ou seja, da repetição na medida de um ponto, enquanto nos densímetros, a maior fonte de incerteza é a própria 83 medição em pixel do diâmetro. A grandeza referente à calibração do padrão dimensional ( pP ) é a que menos influi em qualquer um dos casos devido à baixa incerteza expandida declarada pelo laboratório de Metrologia dimensional. Em uma primeira análise, o fato de a repetitividade ter sido alta na medição dos viscosímetros pode ser consequência direita da complexidade em se determinar, de maneira automática, o reconhecimento dos mensurandos. O que já não acontece com os densímetros de vidro, por terem uma forma simples, como pode ser analisado lado a lado na Figura 5.15. Figura 5.15 – Formas do viscosímetro capilar e do densímetro de vidro. Analisando a calibração de um densímetro de vidro, a Figura 5.16 mostra as contribuições, com a medição do diâmetro da maneira tradicional (barras azuis) e utilizando Visão Computacional (barras vermelhas). A primeira análise é que o diâmetro da haste é uma grandeza que pouco influi no resultado. Analisando mais de perto, como mostrado na Figura 5.17, pode-se notar que a contribuição de incerteza aumentou de 0,02% para 0,43%. Isso fez com que, no resultado final da incerteza combinada, houvesse um aumento de 0,2%,de 0,04170 g/cm³ para 0,04178 g/cm³. A diminuição desta incerteza do sistema de Visão Computacional está relacionada diretamente à medição do diâmetro da haste, ou seja, das técnicas utilizadas para uma melhor detecção das bordas da haste. 84 Figura 5.16 – Comparação das contribuições das grandezas de entrada na calibração de um densímetro de vidro. Figura 5.17 – Comparação da contribuição da grandeza diâmetro da haste na calibração de um densímetro de vidro. No caso dos viscosímetros capilares, uma análise deste tipo não pode ser feita. Os raios dos meniscos influenciam apenas na correção para tensão superficial. Contudo, alguns 85 fatores fazem com que esta correção seja, na prática, desconsiderada, como sua construção de forma a minimizar os efeitos da tensão superficial e a calibração e utilização do instrumento com o mesmo fluido (ASTM INTERNATIONAL, 2012; INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION, 1994). Para que uma análise deste tipo seja feita, outras grandezas devem ser medidas, como a altura hidrostática. 86 6. CONCLUSÕES O método desenvolvido nesta dissertação, para medição por Visão Computacional mostrou-se como uma ferramenta capaz de prover resultados dimensionais a partir da comparação entre um mensurando (o objeto que se deseja medir) e um padrão (um objeto com dimensões previamente calibradas) com uma incerteza de medição, comprovando-se um procedimento com rastreabilidade metrológica. Enquanto as medições dimensionais não fazem parte do dia-a-dia de calibrações de um laboratório cujas grandezas principais são viscosidade, massa específica, volume e tensão superficial, elas são dependentes de dimensões, áreas e volumes dos seus respectivos instrumentos. Motivado por uma avaliação por pares, o Laboratório de Fluidos do Inmetro (Laflu) aproveitou a oportunidade para resolver a não conformidade evidenciada pelo INM do México aplicando a Visão Computacional como ferramenta de medição dimensional. Sendo uma maneira de medição inovadora, como mostrado na revisão bibliográfica, buscou-se uma maneira de se efetuar estas medições que fosse apoiada pela confiabilidade metrológica. Utilizando uma câmera fotográfica DSLR como dispositivo de aquisição de imagens e provetas cujas dimensões internas fossem calibradas pelo laboratório de Metrologia Dimensional, desenvolveu-se um método que começaria a trazer resultados ao laboratório. Aplicando o método desenvolvido para a medição das mesmas vidrarias previamente calibradas dimensionalmente, foi possível estudar os parâmetros da câmera, encontrando valores ótimos e que, aliado com um sistema de iluminação adequado para vidrarias, tornou possível a aquisição de imagens com o menor erro possível. O estudo da melhoria do sistema de iluminação provou ser uma grande influência na etapa de processamento de imagens, assim como a utilização de um líquido de contraste colorido que, mesmo antes da segmentação, destacou as medidas internas das vidrarias. Após a definição da metodologia e da equação matemática para a medição da dimensão em uma imagem, foi criado um modelo para o cálculo da incerteza de medição do sistema, provendo rigor e rastreabilidade metrológica às medições. Portanto, o objeto de estabelecer uma metodologia de medição foi concretizado, sendo possível que medidas dimensionais sejam extraídas utilizando um sistema de Visão Computacional e a medição por comparação. Enquanto as incertezas encontradas ainda não são baixas o suficiente, uma análise do modelo matemático e do modelo de incerteza de medição dão indicações dos pontos onde deve haver melhoria, dando uma perspectiva de futuro a ela. 87 6.1. Trabalhos futuros A partir dos resultados encontrados, formou-se uma sólida base para se prosseguir com o desenvolvimento das técnicas de medição. Analisando as incertezas encontradas, a aplicação de outras técnicas na medição e no processamento das imagens é de grande importância. Assim como técnicas para o reconhecimento de formas mais complexas, como por exemplo, dos demais parâmetros apresentados pelos viscosímetros capilares. Além disso, uma análise dos fatores de influência externos pode trazer um enriquecimento ao modelo matemático. Influências como a temperatura, índice de refração do vidro, dentro outros devem ser identificadas e estudadas de modo a melhorar os resultados. A criação de um sistema automatizado de posicionamento e estabilização tanto da câmera quanto do objeto em relação à iluminação trará uma maior homogeneidade nas imagens adquiridas. Por fim, a expansão das técnicas aqui apresentadas na medição de outros instrumentos da Metrologia de Fluidos, como os acessórios utilizados na medição de tensão superficial que, devido à sua fragilidade, não podem ser medidos por um paquímetro, ou micrômetro. Como são objetos feitos de metal, um novo estudo de iluminação se faz necessário, assim como uma validação das influências dos parâmetros da câmera na aquisição de imagens de objetos metálicos, descobrindo se o mesmo método para objetos de vidro também é válido. 88 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS AGÊNCIA NACIONAL DO PETRÓLEO GÁS NATURAL E BIOCOMBUSTÍVEIS. Resolução ANP No 14Brasil, 2012. AGUILERA, J.; WRIGHT, J. D.; BEAN, V. E. Hydrometer calibration by hydrostatic weighing with automated liquid surface positioning. Measurement Science and Technology, v. 19, n. 1, p. 015104, 1 jan. 2008. ALBERTAZZI, A.; SOUZA, A. R. DE. Fundamentos de Metrologia científica e industrial. 1. ed. 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