Desenvolvimento de um sistema automatizado para coleção e classificação de material particulado em suspensão aérea
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Data
2023-02-24
Autores
Orientador
Santos, Lucas Fugikawa 
Coorientador
Pós-graduação
Física - IGCE
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso restrito
Resumo
Resumo (português)
Material particulado em suspensão aérea pode causar diversos problemas de saúde aos seres humanos. Em especial, pólens e fungos são responsáveis por inúmeros casos de alergia ao longo de todo o globo terrestre. Empresas como a Oshtech Inc. (Ontário, Canadá), parceira neste trabalho, realizam o monitoramento do nível destas partículas ao longo das estações, porém a contagem e classificação é feita de maneira manual. Com o objetivo de automatizar esta tarefa, este trabalho disserta sobre questões teóricas e resultados experimentais da construção de um dispositivo capaz de realizar todas as etapas deste processo, compreendendo um sistema de coleção de partículas, um sistema óptico de imageamento microscópico e um sistema de análise e transmissão dos dados obtidos. Já existem dispositivos que realizam tarefas similares, no entanto, são de alto custo e, portanto, pouco acessíveis. O custo de fabricação é levado em conta durante os processos de desenvolvimento, já que a intenção é a comercialização deste dispositivo para pequenas clínicas, ampliando o monitoramento de pólens ao longo de toda américa do norte. A contagem e a classificação destas partículas são feitas por um software de inteligência artificial (IA), o qual ainda está em desenvolvimento e aperfeiçoamento. Características de iluminação foram definidas a partir da comparação com microscópios comerciais e visando sua utilização no software de IA. A caracterização óptica foi feita através da análise da função de transferência de modulação e de análises de contraste em situações específicas, chegando à conclusão da construção de um sistema óptico de qualidade satisfatória para sua aplicação. Para que o sistema dependa o mínimo possível da interação humana e ainda assim forneça dados precisos, um algoritmo de foco automatizado está em desenvolvimento, o qual leva em consideração as intensidades dos pixels e a distribuição acumulativa deles.
Resumo (inglês)
Airborne particulate material can cause several health issues to humans. Pollens and fungi are responsible for countless cases of allergy across the globe. Companies such as Oshtech Inc. (Ontario, Canda), a partner in this work, monitor the level of these particles throughout the stations, but the counting and classification is done manually. With the objective of automating this task, this work discusses theoretical issues and experimental results of the construction of a device capable of carrying out all the steps of this process, which contains a particle collection system, an optical microscopic imaging system and a system of analysis and transmission of the obtained data. There are already devices which perform similar those tasks, however, they are expensive and therefore not very accessible. The manufacturing cost is considered during the development processes, as the intention is to commercialize this device for small clinics, expanding pollen monitoring throughout North America. The counting and classification of these particles is done by artificial intelligence (AI) software, which is still under development and improvement. Illumination characteristics were defined from the comparison with commercial microscopes and aiming their use in AI software. The optical characterization was carried out through the analysis of the modulation transfer function and contrast analysis in specific situations, reaching the conclusion of the construction of an optical system of satisfactory quality for its application. For the system to depend as little as possible on human interaction and still provide accurate data, an automated focus algorithm is under development, which considers pixel intensities and their cumulative distribution.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português