El Fin Del Conocimiento - Bóveda 5/10 - CVPR - 2015 - Vibrometría Visual: Estimación de Propiedades de Materiales a partir de Pequeños Movimientos en Video

graph LR classDef vibration fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef computer_vision fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef analysis fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef experiments fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef applications fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px A["Vibrometría Visual: Estimación de
Propiedades de Materiales a partir de
Pequeños Movimientos en
Video"] --> B["Los objetos vibran en frecuencias
y modos resonantes 1"] A --> C["La visión por computadora recupera
vibraciones sutiles de los videos 2"] C --> D["Relaciona las frecuencias de movimiento
con las frecuencias resonantes 3"] D --> E["Estima propiedades del material
como la rigidez 4"] B --> F["Deformación a pequeña escala alrededor
del estado de reposo de los objetos 5"] F --> G["Fácil de analizar mediante
análisis modal lineal 6"] A --> H["Las pruebas no destructivas evalúan
propiedades físicas sin daño 7"] H --> I["El video permite intercambiar resolución
temporal por resolución espacial 8"] C --> J["La ubicuidad del video permite
enfoques basados en datos 9"] J --> K["Aplicaciones en reconocimiento
de materiales 10"] A --> L["El análisis utiliza el espectro de potencia
global del movimiento 11"] L --> M["Picos en el espectro indican
modos/formas de vibración 12"] M --> N["Las formas de modo relacionan el movimiento
en diferentes puntos 13"] B --> O["Las frecuencias resonantes son propiedades
globales, invariantes al punto de vista 14"] A --> P["Análisis modal: la frecuencia depende
de la geometría y el material 15"] P --> Q["Ambigüedad del espectro resuelta por
información de geometría conocida 16"] A --> R["Espectros de movimiento de píxeles locales
calculados y visualizados 17"] R --> S["Espectros promediados para el espectro
de potencia global 18"] A --> T["Experimento 1: Barra sujeta
con geometría conocida 19"] T --> U["La frecuencia fundamental de la barra
codifica propiedades del material 20"] U --> V["La elasticidad estimada coincide
con las mediciones reales 21"] A --> W["Experimento 2: Tela colgante
con geometría similar 22"] W --> X["Pequeñas vibraciones de la tela
relacionadas con propiedades físicas 23"] X --> Y["Espectros de potencia de movimiento
ambiental imperceptible de la tela 24"] Y --> Z["Geometría similar permite
comparación significativa de espectros 25"] Z --> AA["La regresión predice propiedades
del material de la tela 26"] AA --> AB["Predicciones precisas de peso
y tendencias de rigidez 27"] AB --> AC["Características invariantes a la cámara
y al punto de vista 28"] C --> AD["Las cámaras prometen para el análisis
vibracional frente al equipo 29"] AD --> AE["Permite nuevas aplicaciones de
visión por computadora 30"] class A,B,F,O vibration class C,I,J,AD,AE computer_vision class D,E,G,L,M,N,P,Q,R,S analysis class T,U,V,W,X,Y,Z,AA,AB,AC experiments class H,K applications

Resumen:

1.- Los objetos vibran en frecuencias y modos resonantes preferidos, a menudo imperceptiblemente.

2.- El trabajo reciente en visión por computadora puede recuperar vibraciones sutiles de videos regulares.

3.- Relacionar las frecuencias de movimiento temporal con las frecuencias resonantes de un objeto permite estimar sus modos de vibración.

4.- Los modos de vibración + información de la geometría del objeto permiten estimar propiedades del material como la rigidez.

5.- El movimiento considerado es una deformación a muy pequeña escala alrededor del estado de reposo de un objeto.

6.- La pequeña escala de deformación hace que las vibraciones sean difíciles de ver pero fáciles de analizar mediante análisis modal lineal.

7.- Basado en el campo de pruebas no destructivas, que evalúa las propiedades físicas de las estructuras sin daños.

8.- El análisis vibracional típico utiliza sensores de contacto o vibrometros láser. El video permite intercambiar resolución temporal por resolución espacial.

9.- La ubicuidad del video permite enfoques basados en datos que son imprácticos con equipos de análisis vibracional especializados.

10.- Estimar propiedades del material a partir del video tiene aplicaciones en el reconocimiento de materiales.

11.- El análisis utiliza un espectro de potencia global que resume las frecuencias temporales del movimiento en el video.

12.- Los objetos vibran en frecuencias resonantes preferidas, visibles como picos en el espectro de movimiento. Cada pico es un modo/forma de vibración.

13.- Las formas de modo de vibración relacionan el movimiento en diferentes puntos del objeto: los puntos que se mueven en direcciones opuestas tienen fase opuesta.

14.- Las frecuencias resonantes son propiedades globales del objeto, en gran medida invariantes a los cambios de punto de vista.

15.- Análisis modal: el patrón de frecuencia resonante depende de la geometría del objeto, escalado por las propiedades del material.

16.- El espectro de movimiento da una combinación ambigua de propiedades estructurales y del material, resuelta por información de geometría conocida.

17.- Espectros de movimiento de píxeles locales calculados, fase y amplitud visualizados para ver formas de modo.

18.- Los espectros son potenciados y promediados para obtener un espectro de potencia global constructivo utilizado para estimar propiedades del material.

19.- Experimento 1: Estimación de propiedades del material de una barra sujeta con geometría conocida a partir de video de alta velocidad.

20.- La frecuencia fundamental de la barra codifica propiedades del material. La geometría conocida permite aislar el efecto de las propiedades del material.

21.- Movimiento de la barra extraído, espectro de potencia calculado, pico de frecuencia fundamental identificado usando proporciones de resonancia esperadas y formas de modo.

22.- La elasticidad estimada de la barra coincide estrechamente con las mediciones reales para varios materiales y longitudes.

23.- Experimento 2: Estimación de propiedades del material de una tela colgante con geometría desconocida pero similar a partir de video regular.

24.- Pequeñas vibraciones de la tela gobernadas por relaciones más simples que las grandes deformaciones por el viento, relacionadas con propiedades físicas.

25.- Espectros de potencia calculados a partir del movimiento ambiental imperceptible de la tela registrado con una cámara regular.

26.- Geometría similar de la tela permite una comparación significativa de espectros, con tendencias evidentes a través de las muestras.

27.- El modelo de regresión predice propiedades del material de la tela a partir de características del espectro de potencia.

28.- Predicciones precisas de tendencias de peso y rigidez del área tanto de movimiento de tela excitado por sonido como pasivo.

29.- Las características son en gran medida invariantes a la cámara y al punto de vista, superando trabajos anteriores.

30.- Las cámaras ofrecen promesa para el análisis vibracional frente a equipos especializados, permitiendo nuevas aplicaciones de visión por computadora.

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