Análises numéricas avançam constantemente na área de engenharia de estruturas. Utilizando as vantagens da computação atual, problemas cada vez mais complicados são
modelados de forma simples e rápida, conferindo resultados adequados para o dimensionamento corrente de projetos estruturais. Análises experimentais, entretanto, não obtiveram
o mesmo avanço nem mesmo se valeram tanto assim dos benefícios da computação. Aos
poucos ganhando espaço na área, a técnica de Correlação de Imagens Digitais tem mostrado
excelente desempenho para análise experimental de tensões através da comparação entre
imagens em sucessivos estágios de carregamento. Concomitantemente, uma subárea da
inteligência artificial, denominada Visão Computacional, é utilizada constantemente em
diversas áreas do conhecimento para reconhecimento de padrões em imagens e obtenção
de informações importantes a partir delas, como a biometria, por exemplo. Recentemente
se percebeu a interdisciplinaridade dessa área com a mecânica de estruturas, através dos
trabalhos de Gonzáles (2010 e 2014) utilizando a técnica SIFT combinada a um Método
Sem Malha para análises numérico-experimentais. O presente trabalho utilizou algoritmos
de visão computacional como o CLAHE, FAST e SIFT para avaliação, juntamente com
suavizações através do Método dos Mínimos Quadrados Móveis numa abordagem vetorial,
de problemas envolvendo perfis formados a frio do tipo LSF, em crescente na engenharia
civil brasileira. Todos as etapas foram programadas em códigos próprios nas linguagens C
e C++, dispensando a necessidade de softwares adicionais no processamento ou mesmo
no pré-processamento, apenas utilizando o software GID no pós processamento para
visualização gráfica do campos de deslocamentos, deformações e tensões. Para validação
do código, foram simuladas imagens modificadas artificialmente e ensaiados perfis de seção
U enrijecido em aço ASTM A-36 no laboratório de estruturas S. P. Timoshenko da Escola
Politécnica da Universidade Federal da Bahia
Numerical analyzes are constantly advancing in the field of structural engineering. Using
the advantages of today’s computing, increasingly complicated advanced programs are
being modelled in a more simply and quickly way, leading to very reliable results for
the current sizing of structural designs. Experimental analysis, although, did not achieve
the same advance not even worth as much as the benefits of computing. Gradually
being known in the field, the Digital Image Correlation technique has shown excellent
performance for experimental stress analysis by comparing images at successive loading
stages. Concomitantly, a subarea of artificial intelligence, denominated Computer Vision,
it is constantly used in various areas of knowledge to recognize patterns in images and
obtain important information from them, such as biometrics, for example. Recently was
perceived the interdisciplinary of this area with structural mechanics through the work of
Gonzáles (2010 and 2014) using the SIFT technique combined with a Meshless Method for
numerical-experimental analysis. The present work used computational vision algorithms
such as CLAHE, FAST and SIFT for evaluation, coupled with smoothing through Moving
Least Squares Method in a vector approach involving problems related to cold formed LSF
profiles, which is growing in Brazilian Civil Engineering. All steps were programmed in
their own code in the C and C ++ languages, dismissing the need for additional software in
processing or even preprocessing, only using the post processing GID software for viewing
the stress fields. To validate the code, artificially modified images were simulated and
ASTM A-36 reinforced U-section steel profiles were tested in the structural laboratory.
