Nova Abordagem Robusta para Rastreamento de Rachaduras em Estruturas
Os métodos tradicionais de detecção de características, como SIFT e SURF, que dependem de espaços de escala baseados em Gaussianas, tendem a suprimir bordas de alta frequência, tornando-os inadequados para a localização de rachaduras finas. Alternativas binárias mais leves, como ORB e BRISK, embora computacionalmente eficientes, frequentemente apresentam baixa repetibilidade de pontos-chave em superfícies texturizadas ou sombreadas.
Para superar essas limitações, os autores propõem um framework de alinhamento informado pela física que adapta a arquitetura KAZE aberta a desafios específicos de SHM. A metodologia emprega difusão anisotrópica não linear para construir um espaço de escala que preserva as rachaduras e integra a estimação de homografia baseada em RANSAC. Essa abordagem permite a correção geométrica precisa sem a necessidade de treinamento, ajuste de parâmetros ou calibração prévia.
O método foi validado utilizando imagens time-lapse de alvenaria e concreto capturadas com smartphones em condições de campo variadas, incluindo interferência de sombra, corte, ângulos de visão oblíquos e desordem na superfície. Os resultados demonstram que o framework proposto reduz os erros na área da rachadura e no comprimento da espinha em até 70% e 90%, respectivamente, comparado a detectores clássicos, mantendo um erro de alinhamento inferior a 5% em métricas chave.
O estudo destaca que a abordagem é não supervisionada, interpretável e computacionalmente leve, suportando a implementação escalável via VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) e plataformas móveis. Ao adaptar a modelagem de espaço de escala não linear ao alinhamento de imagens em SHM, este trabalho oferece uma alternativa robusta e fisicamente fundamentada para o rastreamento da evolução de rachaduras em condições do mundo real. O trabalho pode ser de interesse para pesquisadores em NDE (Avaliação Não Destrutiva) óptica e SHM em engenharia civil.