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BIBLIOTECA DO INSTITUTO DE QUÍMICA
UNICAMP

 
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
 
Autor: Schimidt, Fernando
Título: Desenvolvimento de um Programa Computacional para o Tratamento de Imagens Digitalizadas e sua Aplicação em Química Analítica
Ano: 1997
Orientador: Prof. Dr. Jarbas José Rodrigues Rohwedder
Departamento: Química Analítica
Palavras-chave: Tratamento de imagens, Redes neurais, Cromatografia em papel
Resumo: Neste trabalho foi desenvolvido um programa computacional, escrito em linguagem Visual Basic 3.0 para tratamento de dados de imagens digitalizadas, visando sua aplicação em determinação de espécies de interesse químico. As imagens foram digitalizadas utilizando-se um "scanner" comercial. De maneira geral, pequenos volumes (1 - 2 mL) da solução contendo a espécie de interesse foi adicionada em suportes ( na maioria das vezes, papel cromatográfico), então a imagem formada era digitalizada. Nos casos onde a espécie de interesse não forma imagens visíveis e portanto, impossíveis de serem adquiridas diretamente, um agente revelador foi adicionado ao suporte. Para a avaliação do programa foram utilizadas cromatografia planar de corantes e metais tais como violeta ácido e íons Pb(II) e Hg(II), respectivamente. O programa desenvolvido foi também aplicado na determinação de pH empregando indicadores suportados em papel e utilizando redes neurais artificiais no tratamento dos dados obtidos. Foi feita também uma avaliação para reprodutibilidade de imagens, com suporte homogêneo (fotografia) encontrando um desvio de 0,5 % para 6 medidas, e heterogêneo (papel) com um desvio de 1,2 % para 6 medidas. Foram construídas curvas de calibração de concentração versus refletância, para o corante violeta ácido e para os metais. Foram encontrados um desvio médio de 17 % para triplicatas das medidas de refletância para o chumbo, e um desvio médio de 25% para triplicatas das medidas para o mercúrio, utilizando ditizona como reagente revelador. Foram encontradas faixas lineares de concentração entre 12,5 e 250 mg L para mercúrio, e de 5 a 125 mg L para chumbo. Para o corante violeta ácido foi encontrada uma faixa linear entre 50 e 400 mg L com desvios médios de 6,3 % para triplicatas. A análise de imagens de papéis de pH em uma série de tampões de pH 1 a 13 permitiu estabelecer relações entre pH e intensidade de cor através do tratamento de dados com rede neural, apresentando uma precisão melhor que 4,6 %.
Abstract: This work descibes a software, written in Visual Basic 3.0 language, developed for the treatment of data from digitized images aiming the detrmination of chemical species. The images were digitized using a commercial scanner. In general, small volumes (1-2 mL) of the solution containing the species of interest was added on supports. After the image was formed it was digitized. ln cases where the species of interest didn't produce colored images, a locating reagent was added to the support. For the evaluation of the software, planar chromatography of violet acid and metal ions (Pb(II) and Hg(II)) were used. The software was also employed for pH determination using dyes supported in commercial pH paper. Data were evaluated using artificial neural networks. An evaluation of the repeatability was also done by scanning images in a homogeneous (photograph) and heterogeneous support (chromatographic paper), and a r.s.d. of 0,5% and 1,2 % for 6 measurements were found, respectively. Calibration graphs of concentration versus reflectance were built for violet acid dye and metals solutions. A r.s.d. of 17 % was found for triplicate reflectance measurements of Pb(II), and 25% as r.s.d. for triplicate measurements for Hg(II), using ditizone as locating reagent. Linear range of concentration response was found for between 12,5 and 250 mg L for the Hg(ll), and between 5 and 125 mg L for the Pb(II). For the violet acid dye a linear range between 50 and 400 mg L and 6,3 % as the r.s.d. for triplicate measurements, was found. The analysis of images of pH papers obtaing after deep in a series of buffers of pH in the range 1 to 13, allowed to establish a relationship between pH and the intensity of colors through data treatment using artificial neural network. This methodology presented a r.s.d. of 4,6 %.
Arquivo (Texto Completo): vtls000115939.pdf ( tamanho: 3,20MB )

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