Análise multivariada de imagens digitais e hiperespectrais utilizando acessórios de baixo custo

Abstract

Resumo: Análises químicas baseadas em imagens digitais têm sido amplamente investigadas devido ao seu caráter não invasivo e simplicidade de medição. A partir de um levantamento bibliográfico, é possível notar a importância do controle de parâmetros instrumentais e estruturais para a aquisição de imagens. No entanto, apesar do notável progresso na literatura, o papel de muitos desses parâmetros ainda não foi completamente desvendado. Outra limitação mais prática na aquisição de imagens está relacionada ao alto custo envolvido no acesso a instrumentos mais robustos. Com o intuito de contornar essas limitações, foram construídos dois protótipos de baixo custo para avaliar condições que influenciam diretamente na qualidade das imagens digitais e hiperespectrais. Para analisar as imagens obtidas, que contém alto número de dados, utilizou-se ferramentas multivariadas para análises exploratórias. Como principais resultados obtidos, verificou-se que a luminosidade é um parâmetro chave que deve ser controlado para a aquisição de imagens com alta confiabilidade. Nessa direção, um controle automatizado da luminosidade foi desenvolvido utilizando componentes eletrônicos durante a aquisição das imagens digitais. Ademais, verificou-se que as imagens digitais obtidas neste estudo proveram informações semelhantes àquelas contidas nos espectros de absorbância na região do visível obtidas com um espectrofotômetro UV-Vis. Por fim, notou-se que a impressão 3D contribuiu consideravelmente para aumentar a performance na aquisição de imagens hiperespectrais. De fato, com o modelo construído, alcançou-se imagens com resolução de 189 x 189 pixels e de 315 bandas compreendidas na faixa de comprimento de onda de 400-1052nm. Além disso, realizou-se um estudo exploratório em que foi possível identificar padrões de separação utilizando as imagens hiperespectrais de uvas adquiridas com o protótipo de baixo custo construído.

Abstract: Chemical analyses based on digital images have been widely investigated due to their non-invasive character and simplicity of measurement. From a bibliographic survey, it is possible to notice the importance of controlling instrumental and structural parameters for image acquisition. However, despite the remarkable progress in the literature, the role of many of these parameters has yet to be thoroughly unraveled. Another, more practical, limitation concerning image acquisition is related to the high cost involved in accessing more robust instruments. In order to circumvent these limitations, two low-cost prototypes were built to evaluate conditions that directly influence the quality of digital and hyperspectral images. Multivariate tools were used for exploratory analyses to analyze the images obtained. As the main results were obtained, it was verified that luminosity is a crucial parameter that must be controlled for the acquisition of images with high reliability. In this direction, automated control of the luminosity was developed using electronic components during the acquisition of digital images. Furthermore, it was verified that the digital images obtained in this study provided information similar to that contained in the absorbance spectra in the visible region obtained with a UV-Vis spectrophotometer. Finally, it was noticed that 3D printing contributed considerably to increasing the performance of hyperspectral image acquisition. In fact, with the model built, images with a resolution of 189 x 189 pixels and 315 bands in the wavelength range of 400-1052nm were obtained. In addition, an exploratory study was carried out in which it was possible to identify patterns of separation using the hyperspectral images of grapes acquired with the low-cost prototype built.