La evaluación experimental de los campos de esfuerzos es una actividad necesaria en múltiples áreas de la ingeniería porque permite identificar los valores de fuerza que soporta una estructura sin presentar fracturas [1]. También describe la forma en la que se distribuye la fuerza dentro de su geometría, permitiendo caracterizar la respuesta mecánica de materiales [2], hacer control de calidad en una línea de producción [3], remover materia prima en regiones de mínimos esfuerzos [4], u optimizar la geometría de la estructura dependiendo de la aplicación industrial [5]. La literatura reporta una variedad métodos experimentales para la evaluación el campo de esfuerzos [6]. No obstante, las ventajas que ofrecen los estudios de fotoelasticidad digital, con respecto a los otros métodos, han hecho que la comunidad científica siga estando interesada en remontar limitaciones identificadas en esta línea de trabajo [7]. El potencial de la fotoelasticidad digital radica en tres aspectos claves. El primer aspecto tiene que ver con la posibilidad visual, la cual permite evidenciar el campo de esfuerzos a través de patrones de franjas de color [8]. El segundo aspecto es el recurso computacional basado en procesamiento de imágenes para para cuantificar la información contenida en los patrones de franjas [9]. Esto indica que conforme se avance en el campo de las ciencias de la computación, la fotoelasticidad gana posibilidades de actualización. Finalmente, el tercer aspecto se relaciona con la oportunidad de evaluar los esfuerzos residuales del proceso de manufactura de una estructura [10]. Este aspecto favorece la inspección de productos resultantes de la inyección de polímeros, la termo-formación de plásticos, o incluso la industria del vidrio. Aunque los estudios de fotoelasticidad digital ofrecen una variedad de estrategias para recuperar la información mecánica envuelta en los patrones de franjas de color, su implementación se ve afectada en situaciones de ruido, cargas tempo-dependientes, estructuras con geometrías complejas, adquisiciones con limitaciones de resolución o zonas con altas concentraciones de esfuerzos [11]. Un agravante a estas limitaciones deviene de las nuevas tendencias dinámicas en las aplicaciones industriales. Esto implica que los métodos de evaluación en estudios de fotoelasticidad además de buscar mejorar la respuesta temporal en la etapa de procesamiento, deben reducir los tiempos de adquisición de las imágenes con los patrones de franjas de color [12]. En cuanto a la etapa de adquisición, la literatura a punta a la búsqueda de técnicas que sólo requieran de una sola configuración del montaje de adquisición para obtener las imágenes que permiten la evaluación de los esfuerzos [13]. Mientras que la etapa de procesamiento busca el desarrollo de algoritmos computacionales que sean adaptables a casos dinámicos, y que tiendan a ser inmunes a los problemas de inconsistencias y ambigüedades propias de la observación del fenómeno óptico. Frente a este panorama de oportunidades, la técnica de desplazamiento de fase por GUIA PARA LA FORMULACION DE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN Código: INV – GU – 03 Versión: 06 Página 4 de 36 corrimiento de carga es la principal motivación de esta propuesta de investigación porque, prescinde de patrones de comparación de color que fallan cuando las condiciones de iluminación varían en el experimento [14]. Porque no requiere de procedimientos de sintonización que dependen del experto, y porque tiene una relación estrecha con información dinámica [15]. Sin embargo, el problema de esta técnica radica en la necesidad de dos montajes de adquisición, y en la susceptibilidad a la información que conlleva a zona con inconsistencias y ambigüedades. Por la tanto, la hipótesis de este trabajo subyace en la posibilidad de explorar estrategias computacionales que remplacen etapas experimentales en la adquisición de las imágenes [16].