[en] The objective of this work is to create a method for generating a realistic and extensive database to train convolutional neural networks (CNNs) to determine displacement maps and unit strains from two images of the surface of a sample subjected to testing. These CNNs are proposed as an alternative to the Digital Image Correlation (DIC) technique, allowing for real-time measurements. DIC requires computationally intensive image processing, with processing times ranging from tens of seconds to several minutes (depending on the image size) to obtain results that, in the case of unit strains, are often noisy and/or imprecise. DIC processes the image of the surface of the sample deformed by the action of a force. To measure this deformation, the surface is painted with a random speckle pattern, so that each surface element can be identified by its surrounding random pattern ("subset") and thus identified and located in both images. The neural networks currently proposed as replacements for the DIC technique have been trained with artificially generated data based on algorithms that produce random deformations that are unrealistic or very limited in magnitude. As a result, the CNNs trained with this data are only capable of delivering satisfactory results in cases of subpixel displacements. Therefore, in the present work, an extensive database will be generated, consisting of images of the surface of a sample painted with a random speckle pattern before and after deformation, along with the corresponding displacement maps "u" and "v" (in the x and y directions, respectively). In addition to the displacement's "u" and "v," it is also proposed to include the unit strain maps "exx," "eyy," and "exy" as suggested in [Yang2022]. To obtain the tens of thousands of data points required for training these networks, they will be generated synthetically (not real), but to ensure realism, they will be simulated using Finite Element Analysis (FEA), a technique widely used in modern engineering to understand and predict the behavior of structures and systems under various conditions. Finally, some cases will be experimentally compared and validated using the Digital Image Correlation (DIC) technique, which processes the surface of a series of samples subjected to compression tests. The NCORR program will be used for this purpose [Blaber2015].

[es] El objetivo de este trabajo es crear una forma de generar una base de datos realista y extensa para entrenar Redes Neuronales Convolucionales (RNC) con el fin de determinar los mapas de desplazamiento y deformaciones unitarias a partir de dos imágenes de la superficie de una muestra sometida a un ensayo. Estas RNC se proponen como alternativa a la técnica de Correlación Digital de Imágenes (CDI), y permitirían hacer medidas en tiempo real ya que la CDI requiere un procesado de imágenes computacionalmente muy intenso con un tiempo de procesado de decenas de segundos a varios minutos (dependiendo del tamaño de la imagen) para obtener el resultado que, para el caso de las deformaciones unitarias, es bastante ruidoso y/o poco preciso. La CDI procesa la imagen de la superficie de la muestra deformada por la acción de alguna fuerza. Para poder medir esa deformación la superficie es pintada con un moteado aleatorio ("speckle"), de tal forma que cada elemento de superficie se puede identificar por su patrón aleatorio del entorno próximo ("subset") y, por lo tanto, identificar y localizar en ambas imágenes. Las redes neuronales que se proponen actualmente como alternativa a la técnica de CDI se han entrenado con datos etiquetados. Estos datos etiquetados consistentes en imágenes de moteado de las superficies de muestras antes y después de ser deformadas junto con los mapas de desplazamiento (imagen en la que se muestra cuánto se ha desplazado cada pixel en dirección 𝑥 y en dirección 𝑦) que han dado lugar a la imagen de moteado deformada. Estos datos se han generado artificialmente basándose en algoritmos que generan deformaciones aleatorias muy limitados en sus magnitudes resultando que las RNC entrenadas con esos datos sólo son capaces de dar resultados satisfactorios en casos de desplazamientos muy pequeños (subpíxel). En el presente trabajo se propone una forma alternativa de generar una base de datos extensa consistente en imágenes de la superficie de una muestra antes y después de ser deformada que se ha pintado con moteado aleatorio, junto con los correspondientes mapas de desplazamiento "𝑢" y "𝑣" (en las direcciones 𝑥 e 𝑦 respectivamente). Además de los desplazamientos "𝑢" y "𝑣", se propone también incluir los mapas de deformaciones unitarias "𝑒𝑥𝑥", "𝑒𝑥𝑥" y "𝑒𝑥𝑦", con el fin de poder entrenar RNC que permita estimar directamente los mapas de deformaciones unitarias. Para obtener las decenas de miles de datos requeridos para el entrenamiento de estas redes, estos serán generados de forma sintética (no reales), pero, para que sean realistas, se propone simularlos mediante Análisis por Elementos Finitos (AEF). Finalmente, se compararán algunos casos específicos de simulaciones mediante AEF con resultados experimentales de ensayos con muestras de policarbonato y PVC mediante la técnica de CDI, con el fin de comprobar que el AEF efectivamente permite obtener resultados realistas.