Vision based vibration measurements : uncertainty model and error rejection algorithm

The application of vision systems has become a topic of broad interest al-through the scientific community. Furthermore, during the last decade the development of more performing and cost effective devices, expanded the field of application of vision systems, making them an attractive and valuable solution both for scientific research and industrial applications. Thanks to technology improvements, the applications of vision-based measurement to dynamic applications have been increasing in the last years. The available image resolutions and the high grabbing frequencies allow to acquire high-speed moving object with a good scaling factor and to perform dynamic analysis of vibrating objects. This thesis discusses the application of image processing techniques to three dimensional vibration measurements, with a deep focus on those sources of uncertainty which are typical of dynamical applications, in particular the collaboration between camera-object relative motion in terms of instantaneous velocity and exposure time into generating motion blur. This field of research is introduced by an historical review and a selected bibliography of uncertainty analysis for image processing applications, with a focus on displacement and vibration measurements, where the lack of a unifying theory is felt. Consequently a theoretical model is proposed in order to describe the nature of motion blur and how it corrupts the metric informations nested in an image. This theoretical model is then called for an exhaustive and careful experimental validation with two of the most popular 3D vibration measurement imaging techniques: the Stereo Vision Blob Analysis (SVBA) and the 3D Digital Image Correlation (3D DIC). In the first part of this work, the experimental analysis of uncertainty is discussed, in particular the design of a mid-frequency (20-25~$Hz$) vibration test bench is carefully presented together with an extensive description of how signals have been acquired and processed. Then a statistical analysis of the experimentally retrieved uncertainty data is carried out with the help of the design of experiments methodologies for both SVBA and 3D DIC. The theoretical model and the experimental data confirm that motion blur is the main source of uncertainty when vision systems are applied to vibration measurements. Hence the second part of this work focuses onto the development of a novel de-blurring algorithm able to reject this source of uncertainty by means of deconvolution process. The topic is introduced by a bibliographic review of image deconvolution algorithms and applications, then a novel algorithm (named plow filter) for image de-blurring is proposed together with a precise and exhaustive theoretical description. The algorithm has been implemented and experimentally tested. As a final result the experimentation clearly demonstrates the ability of the plow filter in decreasing uncertainty for heavy motion blur conditions.

L'applicazione di sistemi di visione è diventata negli anni un argomento di forte interesse per la comunità scientifica. Inoltre il miglioramento prestazionale delle telecamere unito ad un abbassamento del costo delle stesse ha stimolato la diffusione dei sistemi di visione nell'ultimo decennio, facendone una soluzione vantaggiosa sia nel campo della ricerca scientifica, sia in quello delle applicazioni industriali. Grazie al miglioramento continuo della tecnologia, negli ultimi anni sono aumentate le applicazioni di sistemi di visione alle misure di vibrazione. La disponibilità di immagini ad alta risoluzione ad elevate frequenze di acquisizione permette di misurare il movimento di oggetti ad alta velocità con un buon fattore di scala, rendendo possibile l'analisi di corpi vibranti. Oggetto di questa tesi è, quindi, l'analisi di sistemi di visione applicati a misure di vibrazione, con particolare attenzione alla valutazione di quelle sorgenti di incertezza tipiche delle applicazioni dinamiche. In particolar modo risultano rilevanti il moto relativo telecamera-misurando, in termini di velocità istantanea, e il tempo di esposizione che assieme collaborano alla generazione dell'effetto mosso. Questo settore di ricerca viene introdotto da un excursus storico e da una selezione bibliografica riguardante l'analisi dell'incertezza nei sistemi di visione, con particolare attenzione alle applicazioni dinamiche, per le quali si evidenzia la mancanza di una teoria unificante. Conseguentemente viene proposto un modello teorico capace di descrivere tanto la natura fisica dell'effetto mosso, quanto la degradazione delle informazioni metrologiche da esso compiuta. Tale modello verrà successivamente sottoposto ad una attenta ed estensiva validazione sperimentale, incentrata su due fra le più popolari tecniche di visione applicate alla misura di vibrazioni tridimensionali: la Stereo Vision Blob Analysis (SVBA) e la 3D Digital Image Correlation (3D DIC). Nella prima parte, questo lavoro verte sull'analisi sperimentale dell'incertezza di misura. Grande attenzione è rivolta alla progettazione di un test stand per vibrazioni in media frequenza (20-25~$Hz$) assieme ad una esaustiva presentazione di come i segnali vengono acquisiti e poi processati. Quindi verrà presentata una analisi statistica dell'incertezza di misura per SVBA e 3D DIC basata su alcune metodologie mutuate dalla pratica del design of experiments. Sia il modello teorico, sia la campagna sperimentale, identificano nell'effetto mosso la principale causa dell'incertezza di misura nell'applicazione di sistemi di visione a misure di vibrazioni. Conseguentemente la seconda parte di questo lavoro si concentra sullo sviluppo di un innovativo algoritmo di rimozione dell'effetto mosso attraverso procedimenti di deconvoluzione di immagine. L'argomento è quindi introdotto da una revisione bibliografica degli algoritmi di deconvoluzione più diffusi e delle loro applicazioni. Successivamente viene proposto un innovativo algoritmo di de-blurring, chiamato plow filter, dedicato alla rimozione dell'effetto mosso nel contesto delle applicazioni misuristiche. L'algoritmo è stato poi implementato e testato sperimentalmente. In conclusione, la fase di sperimentazione ha confermato la capacità del plow filter di diminuire l'incertezza di misure per immagini alterate dall'effetto mosso.