| Summary: | Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-04-05T14:04:54Z
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Vinícius César.pdf: 8129153 bytes, checksum: ba5d2566020247282af7bc9c09e0ea51 (MD5) === Made available in DSpace on 2016-04-05T14:04:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2
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Previous issue date: 2015-08-07 === CNPq === A instalação de dutos flexíveis em ambiente submarino de alta profundidade é realizada
recorrentemente pelas indústrias de óleo e gás. Estes dutos transportam fluidos como água,
gases e óleo. Durante o minucioso processo de instalação dos dutos flexíveis, é necessário
o monitoramento constante de sua geometria a fim de evitar a propagação de esforços e
consequentemente danos aos equipamentos envolvidos. Para que este monitoramento seja
eficiente, podem ser utilizadas técnicas de reconstrução 3D que usam como entrada as
imagens capturadas por um par de câmeras estéreo instaladas nos robôs que acompanham
a operação. Esta dissertação de mestrado propõe o desenvolvimento dos algoritmos de
rastreamento e reconstrução para dutos flexíveis com o intuito de permitir o monitoramento
em tempo real da operação.
O algoritmo de rastreamento proposto tem a função de determinar um conjunto de pontos
que representam a projeção do eixo medial do duto em cada imagem do par estéreo. Para
alcançar esse objetivo, o algoritmo utiliza características da iluminação em ambientes
submarinos e de marcações realizadas no duto. A etapa de reconstrução utiliza os pontos
rastreados para estimar uma curva B-spline racional não-uniforme (NURBS) sobre um
plano tridimensional. Essa aproximação simplifica o processo de reconstrução e permite
obter resultados mais precisos.
Experimentos realizados em ambiente aquático e aéreo, utilizando uma escala reduzida,
permitiram uma análise da acurácia e robustez dos algoritmos propostos. O erro médio
alcançado foi menor que meio centímetro em todos os casos analisados. Além disso,
concluiu-se que a disposição dos pontos da curva e a posição do plano influenciam na
estimativa da reconstrução. Testes com imagens reais da operação foram também realizados
e permitiram validar as técnicas propostas neste ambiente. Os resultados obtidos foram
robustos em casos de baixa iluminação, ruidosos e com elevada obliquidade. Os métodos
propostos são eficientes computacionalmente e permitem a obtenção do resultado a uma
taxa superior a 30 quadros por segundo. === Installing flexible pipes in deep underwater environments is a recurrent task in oil production
industry. Such flexible pipes are responsible for transporting fluids such as water, gases
and oil. The installation pipe connections is a meticulous process that requires continuous
monitoring of the pipe’s geometry in order to prevent excessive tension along the line that
may cause costly damages to the end equipment.
This master thesis develops a 3D reconstruction method to ensure the success of this
critical operation. The model makes use of images captured by a stereo rig mounted on
the robots supporting the operation. At the heart of the model is a novel algorithm for
tracking and reconstructing flexible pipes in order to allow real time pipe monitoring
during the installation operation.
Our approach tracks a set of points that represents the pipe’s projected medial axis in
each image provided by the stereo rig. This is achieved using the scene’s specifications
including the as deep-water environment illumination and marks pre-painted over the used
pipes. The reconstruction stage uses the tracked points to estimate a plane non-uniform
rational B-spline (NURBS) in 3D space. This approximation simplifies the reconstruction
and i8s shown to improve accuracy.
Underwater and aerial experiments were performed in a reduced scale scenario to evaluate
the proposed method’s accuracy and robustness. In all test cases, the mean of reconstruction
error was less than 1 centimeter. Furthermore, we conclude that the points’ distribution
along the pipeline and the curve plane position impact the reconstruction’s accuracy. In
addition, tests carried out using real operation videos were performed. They allowed us to
validate our technical proposal in this harsh environment. The results obtained were robust
in almost all the analyzed cases. The proposed methods are computationally efficient and
allow obtaining results at a rate of 30 frames per second or higher.
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