Desenvolvimento de um multianalisador automático baseado em visão de máquina e processamento de vídeo para determinação sequencial do teor de sólidos suspensos totais e sedimentáveis em águas residuárias

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ramos, Railson de Oliveira
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
Texto Completo: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/21564
Resumo: The monitoring of suspended solids (SST) and sedimentable solids (SS) in water and effluents is of great importance for process control and quality management in environmental systems. Nevertheless, the standard methods for determining these parameters comprise a laborious analytical gait, with a high response time and costly instrumentation. In view of this, in the present study, two analytical methods with characteristics of speed and sensitivity were proposed, developed for sequential determination of the concentration of total suspended solids (SST) and sedimentable solids (SS). Therefore, a multianalyzer equipped with an automatic sampler, lighting control, laser radiation source and digital film capture system was developed. In addition, a control software was also developed, which included a video frequency sampling system, resources for colorimetric analysis by digital images and machine vision analysis. RGB, HSL, HSV and HSI color spaces were evaluated in the video pre-processing phase. Wastewater samples were used in the calibration and prediction tests. In determining the SS concentration, the machine vision system was used to recognize and determine the area formed by the sediments. In determining the concentration of SST, the machine vision system was used to recognize and determine the area of light scattered by the suspended particles. The machine vision algorithm coupled to the red color plane (derived from color histograms in the Red-Green-Blue (RGB) system) showed the best results with R2 of 0.997 and 0.988 and RMSEP of 3.188 mg L-1 and 0.300 mL L-1 for the determination of SST and SS, respectively. The constructed models were validated by Analysis of Variance (ANOVA) and the accuracy of the predictions confirmed by the joint confidence elliptical region test (EJCR). In relation to the reference method, the proposed method reduced the sample volume from 3.5 L to just 15 mL and the analysis time from 12 hours to 24 seconds per sample. Therefore, the methods that were obtained can be considered an important alternative for the determination of SST and SS in wastewater, as an automatic, fast and low-cost way, in line with the principles of Green Chemistry and exploiting Industry 4.0 resources such as intelligent processing , miniaturization and machine vision.
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In view of this, in the present study, two analytical methods with characteristics of speed and sensitivity were proposed, developed for sequential determination of the concentration of total suspended solids (SST) and sedimentable solids (SS). Therefore, a multianalyzer equipped with an automatic sampler, lighting control, laser radiation source and digital film capture system was developed. In addition, a control software was also developed, which included a video frequency sampling system, resources for colorimetric analysis by digital images and machine vision analysis. RGB, HSL, HSV and HSI color spaces were evaluated in the video pre-processing phase. Wastewater samples were used in the calibration and prediction tests. In determining the SS concentration, the machine vision system was used to recognize and determine the area formed by the sediments. In determining the concentration of SST, the machine vision system was used to recognize and determine the area of light scattered by the suspended particles. The machine vision algorithm coupled to the red color plane (derived from color histograms in the Red-Green-Blue (RGB) system) showed the best results with R2 of 0.997 and 0.988 and RMSEP of 3.188 mg L-1 and 0.300 mL L-1 for the determination of SST and SS, respectively. The constructed models were validated by Analysis of Variance (ANOVA) and the accuracy of the predictions confirmed by the joint confidence elliptical region test (EJCR). In relation to the reference method, the proposed method reduced the sample volume from 3.5 L to just 15 mL and the analysis time from 12 hours to 24 seconds per sample. Therefore, the methods that were obtained can be considered an important alternative for the determination of SST and SS in wastewater, as an automatic, fast and low-cost way, in line with the principles of Green Chemistry and exploiting Industry 4.0 resources such as intelligent processing , miniaturization and machine vision.Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqO monitoramento de Sólidos suspensos (SST) e sedimentáveis (SS) em águas e efluentes é de grande importância para o controle de processos e gestão qualidade em sistemas ambientais. Não obstante, os métodos padrão para determinação destes parâmetros compreende uma marcha analítica laboriosa, com elevado tempo de resposta e instrumentação de elevado custo. Em atenção a isso, no presente estudo foram propostos dois métodos analíticos com características de rapidez e sensibilidade, desenvolvidos para determinação sequencial da concentração de sólidos suspensos totais (SST) e sólidos sedimentáveis (SS). Para tanto, foi desenvolvido um multianalisador equipado com amostrador automático, controle de iluminação, fonte de radiação laser e sistema de captura de filmes digitais. Além disso, também foi desenvolvido um software de controle, que contou com sistema de amostragem de fremes de vídeo, recursos para análise colorimétricas por imagens digitais e análise de visão de máquina. Os espaços de cores RGB, HSL, HSV e HSI foram avaliados na fase de pré-processamento de vídeo. Amostras de água residuária foram empregadas nos testes de calibração e predição. Na determinação da concentração de SS, o sistema de visão de máquina foi empregado para reconhecimento e determinação da área formada pelos sedimentos. Nas determinações da concentração de SST, o sistema de visão de máquina foi empregado para reconhecimento e determinação da área de luz espalhada pelas partículas suspensas. O algoritmo de visão de máquina acoplado ao plano de cor vermelha (derivado de histogramas de cores no sistema Red-Green-Blue (RGB)) apresentou os melhores resultados com R2 de 0,997 e 0,988 e RMSEP de 3,188 mg L-1 e 0,300 mL L-1 para a determinação de SST e SS, respectivamente. Os modelos construídos foram validados por Análise de Variância (ANOVA) e a acurácia das predições confirmada pelo teste da região elíptica de confiança conjunta (EJCR). Em relação ao método de referência, o método proposto reduziu o volume de amostra de 3,5 L para apenas 15 mL e o tempo de análise de 12 horas para 24 segundos por amostra. Portanto, os métodos que foram desenvolvidos podem ser considerados uma alternativa importante para a determinação de SST e SS em águas residuárias, como uma forma automática, rápida e de baixo custo, alinhada aos princípios da Química Verde e explorando recursos da Indústria 4.0 como processamento inteligente, miniaturização e visão de máquina.Universidade Federal da ParaíbaBrasilQuímicaPrograma de Pós-Graduação em QuímicaUFPBAraújo, Mário César Ugulino dehttp://lattes.cnpq.br/7281739070942782Ramos, Railson de Oliveira2021-12-09T19:47:23Z2021-09-082021-12-09T19:47:23Z2021-09-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/21564porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2022-08-09T16:32:00Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/21564Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2022-08-09T16:32Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false
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