Análisis de historias temporales de speckle (THSP) con redes neuronales

MARCELO GUZMÁN; GUSTAVO MESCHINO; LUCIA ISABEL PASSONI; HECTOR RABAL; MARCELO TRIVI

Bariloche

Congreso; 98° Reunión Nacional de Física de la Asociación Física Argentina; 2013

Asociación Física Argentina

Las técnicas de interferometría speckle han demostrado ser una herramienta útil para la caracterización de procesos dinámicos a partir del análisis de la historia temporal del patrón de speckle (THSP). Las mismas han sido empleadas en diversas aplicaciones biológicas e industriales. Sin embargo, la obtención de THSP?s implican la adquisición de una gran cantidad de imágenes de gran tamaño, normalmente de 300x300 o 512x512 píxeles. En este trabajo se propone la utilización de una red neuronal del tipo feedforward, la cual es entrenada con los valores resultantes de la descomposición wavelet 2D de THSP?s de tamaño reducido (20x20, 20x50, 20x100 y 100x100 píxeles). Las imágenes de speckle empleadas en este caso se obtuvieron a partir de un estudio del proceso de secado de pinturas. El tiempo de secado ha sido previamente establecido mediante técnicas gravimétricas. Luego se evalúan las redes obtenidas y se calcula el error introducido por cada una. Así, se seleccionan el tamaño del ?mini? THSP y la red que presenta menor error. Finalmente se evalúa la red seleccionada con nuevas muestras.