O interesse pela fotoelasticidade em aplicações na determinação experimental de tensões, bem como seu uso na indústria como ferramenta de controle de qualidade e inspeção, tem sido estimulado graças à evolução da microinformática e, especialmente, dos equipamentos e softwares destinados à captura e processamento de imagens. Atualmente, novas placas de vídeo, motherboards e velocidade de processamento das CPU s possibilitam um novo avanço na automatização da fotoelasticidade com o uso da luz branca. O presente trabalho descreve, inicialmente, os recentes avanços da determinação automática das ordens de franja fotoelásticas (N), desde o uso de luz monocromática (Gray Photoelasticity) até alcançar o atual estado da arte, no qual se utiliza luz branca e denomina-se Three colors Photoelasticity (ou Fotoelasticidade RGB). Tópicos sobre aquisição de imagens de modelos fotoelásticos e captura RGB, incluindo instruções de programação, são comentados, assim como procedimentos para obtenção de imagend adequadas são sugeridos. Em seguida são apresentadas inovações para melhorar o índice de acertos N nos métodos convencionais, que utilizam tabelas para comparação para realizar susa estimativas. Dois métodos são propostos para corrigir estimativas erradas, baseados em um algoritmo especialmente desenvolvido para qualificar a certeza das estimativas encontradas. No primeiro método as estimativas erradas são identificadas e substituídas através de interpolação linear entre pontos vizinhos. No segundo são utilizados alguns fundamentos da teoria lógica nebilosa para redefinir as estimativas corretamente. O principal objetivo deste trabalho é provar a viabilidade de uma nova linha de pesquisa cujo objetivo é obter, através de uma única imagem de modelo fotoelástico, valores corretos de N. Nesta linha, interessantes ferramentas podem ser elaboradas a partir de técnicas de inteligência artificial como, por exemplo, aplicação de fundamentos da teoria da lógica nebulosa. Os principais resultados deste trabalho foram implementados em um programa de computador, através do qual foi possível apresentar alguns exemplos de aplicação . Nestes exemplos observa-se a facilidade de se obter o Fator de Concentração de Tenção (Kt) e o Fator de Intensidade de Tensão (Kl) através de valores de ordem de franja (N) obtidos pela fotoelasticidade RGB. Outro interessante exemplo é a aplicação prática na indústria de vidro, onde é possível detectar a presença de tensões residuais trativas indesejáveis.