Deflexión de Video y Aumento de Movimiento

Tecnología de Deflexión de Video

La tecnología de deflexión de video promete ser el futuro de muchos estudios en análisis de vibraciones. A medida que la electrónica evoluciona, también aparecen nuevas tecnologías en el mantenimiento predictivo, y tal es el caso del análisis de vibraciones no invasivo. Nunca imaginamos que podríamos medir la vibración con una cámara y, mejor aún, con nuestro propio teléfono celular. Ese es el caso de la deflexión de video. Sigue leyendo para aprender un poco más sobre esta increíble tecnología.

¿Qué es la Técnica Looking Glass?

La tecnología de deflexión de video es un método de análisis de vibraciones que utiliza tecnología moderna de cámara lenta presente en todo tipo de dispositivos, desde teléfonos celulares de consumo hasta cámaras profesionales costosas, combinada con software analítico para identificar micromovimientos y amplificar movimientos dentro de un video que no son reconocibles por el ojo humano.

La Deflexión de Video Reemplaza los Acelerómetros con Ubicaciones de Destino

Utilizando una combinación de algoritmos, el software de tecnología de deflexión de video localiza áreas de destino de interés. Basándose en la angularidad identificada y la diferenciación de color dentro de un fotograma de video objetivo, esta tecnología compara el movimiento de esos objetivos de fotograma en fotograma. De hecho, este método puede crear miles de puntos de medición de análisis de vibraciones sin necesidad de usar un acelerómetro tradicional.

Paso 1: Identificar los Objetivos

Comparar Objetivos con Zonas Estáticas

Una vez identificadas las ubicaciones de medición de destino, se deben identificar zonas estáticas para comparar el movimiento de los objetivos con el movimiento de las áreas estáticas identificadas.

Paso 2: Comparar Objetivos con Puntos Estáticos

Repetibilidad y Confiabilidad en la Tecnología de Deflexión de Video

La tecnología de deflexión de video con calibración repetible, confiable y trazable a NIST ofrece 3 métodos de calibración diferentes para permitir al usuario establecer un modelo de deflexión confiable y datos de análisis de vibraciones punto a punto extremadamente precisos.

• Calibración en Formato Nativo — Utiliza una señal de análisis de vibraciones sincrónica de un acelerómetro tradicional tomada al mismo tiempo que la grabación de video desde una ubicación especificada. Este método sincroniza los datos de vibración con el video y proporciona así la representación más precisa de los datos presentados.
• Calibración por Valor RMS — Utiliza un único valor de desplazamiento x/y de referencia junto con una ubicación especificada; este método entrega la segunda representación más precisa de los datos presentados.
• Calibración por Distancia — Identifica la distancia entre dos ubicaciones dentro del fotograma de video y calcula el desplazamiento/transferencia de masa en función de la distancia identificada escalada en todo el modelo.

Paso 3: Elegir el Mejor Método de Calibración Disponible

Identificación de la Frecuencia de Forzamiento Dominante

La técnica Looking Glass identifica la frecuencia de forzamiento dominante, lo que permite completar una simulación de fase de los objetivos aplicables.

Paso 4: Identificar las Frecuencias de Forzamiento Dominantes

Paso 5: Verificar la Fase si Corresponde

Métodos Analíticos de Detección de Movimiento

Identificar las áreas de mayor interés puede ser difícil si se hace utilizando el método de simulación de fase. Por lo tanto, la función de detección de movimiento identifica y colorea las áreas de mayor desplazamiento encontradas dentro del video postprocesado.

Paso 6: Herramienta de Detección de Movimiento

Deflexión de Video – Creación de un Modelo Animado con Movimiento Amplificado

Crear un modelo de deflexión de video que amplíe el movimiento de los objetivos aplicables dentro de un video es un resultado muy buscado en el campo del aumento de movimiento. Para ello, se puede amplificar el movimiento de todo el rango de objetivos, enfocarse en un rango específico de objetivos basado en filtros, o cualquier número de rangos independientes usando filtros.

Paso 7: Agregar Filtros

Paso 8: Acercar las Áreas de Interés o Crear un Modelo de Deflexión de Video

Detección de Zonas de Vibración

Prácticamente de forma inmediata, Dragon Vision® es capaz de identificar las áreas con mayor vibración mediante un algoritmo de detección de micromovimientos, incluso aislando y filtrando los movimientos de tu propia mano mientras sostienes la cámara.

FILTRO ANTI-ALIASING

Dragon Vision® incorpora un filtro anti-aliasing que utiliza comparación por canal cruzado. De esta forma, se eliminan del FFT las frecuencias inexistentes producidas por el fenómeno de aliasing debido a la baja tasa de muestreo de las cámaras de video.

Para más información sobre el efecto “aliasing”, visita: https://en.wikipedia.org/wiki/Aliasing