Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
Tancar
Menú

Investigació i desenvolupament d'algorismes, mètodes i eines per analitzar materials compostos

Tesi doctoral d'Adrià Julià i Juanola: "Medical imaging techniques for the analysis and measurement of composite materials". Direcció: Dra. Imma Boada i Oliveras i Marc Ruiz i Altisent. Departament d'Informàtica, Matemàtica Aplicada i Estadística

El propòsit d'aquesta tesi és investigar i desenvolupar algorismes, mètodes i eines per analitzar materials compostos. Per millorar-ne les propietats cal usar tècniques específiques que permetin conèixer l'estructura interna de les fibres de reforç. Tot i que aquests objectius poden assolir-se de diverses maneres, una forma usual de fer-ho és a través de tècniques no destructives com la micro-TC (micro-tomografia computada). A causa de la ressemblança amb la TC mèdica, primer s'han analitzat les característiques més rellevants dels principals programaris de codi obert per a la visualització de la imatge mèdica emprant un nou sistema d'avaluació jeràrquic. A partir d'aquesta avaluació s'ha pogut observar com moltes de les funcionalitats de visualització tridimensionals poden usar-se per analitzar les fibres de reforç dels materials compostos. Tanmateix, per mesurar-ne les propietats calen mètodes especialitzats per reconstruir-les i així poder determinar-ne l'orientació, la curvatura, l'ondulació, o altres aspectes. Per aquesta raó s'han proposat dos mètodes que cal aplicar consecutivament: (a) un algorisme eficient i que es comporta uniformement per reconstruir les fibres volumètricament emprant el tensor d'estructura i les tècniques de processament del senyal; i (b) un algorisme limitat freqüencialment per mesurar la curvatura i l'ondulació de fibres amb soroll i mostrejades irregularment. Els mètodes proposats han estat implementats i integrats a la plataforma Starviewer. Com que aquests han de ser comprensibles, explicables i controlables per un usuari expert, s'han descartat paradigmes de caixa negra o altres mètodes que necessitin dades d'entrenament. Tant en el cas de les adquisicions volumètriques com en el de les reconstruccions de fibres poligonals, els mètodes proposats tracten tot el conjunt de dades com un senyal valuós a preservar. Aquest es processa i filtra eficientment segons els principis de processament del senyal per tal d'assolir un comportament uniforme des d'un punt de vista tridimensional. Llurs propietats han estat avaluades tant amb jocs de prova reals com sintètics. En aquest últim cas, i a causa de la complexitat de les formes d'ona requerides per realitzar-ne la seva avaluació, s'ha proposat una nova metodologia basada en Gaussian splatters per produir-los. Tots els mètodes proposats en aquesta tesi i en els corresponents articles han estat definits matemàticament i complementats amb una gran quantitat de material suplementari per tal d'assegurar-ne la reproductibilitat.

Notícies relacionades

Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.