Caracterización de dinámicas en campos de esfuerzos usando estrategias de visión artificial en el análisis de videos de fotoelasticidad.

Este proyecto abordara la caracterizacion de dinamicas en campos de esfuerzos usando estrategias de vision artificial en el analisis de videos de fotoelasticidad, bajo una aproximacion cinematica y para muestras de piezas acrilicas sometidas a cargas de compresion. El proyecto propone el analisis de las dinamicas desde tres tipos de aproximaciones: (1) mediante la descripcion de trayectorias de cambios de intensidad de pixeles, usando sistema de coordenadas trasladantes basado en la representacion Frenet-Serret; (2) mediante la descripcion de dinamicas de caracteristicas puntuales y espaciales usando redes neuronales recurrentes tipo Elman, y (3) mediante el analisis de las secuencias de imagenes desde la perspectiva de textura dinamicas con el objetivo de establecer las relaciones temporales en relacion a las franjas resultantes de los procesos de fotoelasticidad. Se espera establecer, identificar, reconocer y clasificar comportamientos de dinamicas de las imagenes, con zonas de alta y baja concentracion esfuerzos, aunque los patrones de franjas de fotoelasticidad no sean desenvueltos, presenten ruido y/o problemas de franjas isoclinicas.