Sistema automático para a medição da concentração dos núcleos de condensação de nuvens por visão computacional

Abstract

<jats:p>Neste artigo é descrito um sistema para medição automática da concentração de núcleos de condensação de nuvens por visão computacional, os procedimentos e a infraestrutura de laboratório para sua avaliação e, por fim, compara suas medições com as de outro equipamento considerado como referência. O sistema de medição desenvolvido utiliza para tal, técnicas de processamento digital de imagens. O processo consiste na captura de uma amostra do ar atmosférico dentro de uma câmara de nuvens estática por difusão supersaturada de vapor de água. Nesta condição, as moléculas do vapor de água condensam sobre os núcleos de condensação de nuvens presentes no ar capturado, produzindo gotículas de água. Estas gotículas ao caírem por gravidade cruzam um feixe de luz LASER, que define um volume de amostragem, o que as tornam visíveis. Uma série de imagens deste processo é digitalizada e processada para identificação e isolamento das gotículas presentes no volume de amostragem. Em seguida, estas gotículas são automaticamente contadas e a sua concentração é calculada. As técnicas de binarização por limiar, transformada de distância e transformada watershed são utilizadas. Uma metodologia eficiente para determinação do volume de amostragem também é apresentada. Os resultados, dos experimentos realizados em condições controladas, indicam que os procedimentos aplicados são adequados na determinação da concentração dos núcleos de condensação de nuvens e que o equipamento desenvolvido é efetivo em altas concentrações em que outros equipamentos equivalentes já não são confiáveis devido ao efeito da sobreposição de gotículas nas imagens analisadas.</jats:p>

Reconhecimento de Padrões em Tecnologia Portável – Um Estudo de Caso

“…Sistemas computadorizados que fazem processamento de imagens e reconhecimento de padrões vêm sendo utilizados em várias áreas do conhecimento, como na ciência dos materiais [1] e na física [2], pois substituem a forma convencional em que humanos realizam esta tarefa, que por vezes é imprecisa. Com o uso de PDI é possível tratar as imagens adquiridas, de modo a aprimorálas para a interpretação humana e também preparalas para a análise automática por computador, ou seja, classificação do reconhecimento de padrões em si [3].…”

“…áreas do conhecimento, como medicina [1] e engenharias [2]. Está diretamente ligado ao reconhecimento automático de padrões.…”

“…Abstract: Digital image processing (DIP) is present in several areas of knowledge such as medicine [1] and engineering [2]. It is directly connected with automatic pattern recognition.…”