Quimiometria aplicada à discriminação de veículos pela análise de fragmentos de tintas automotivas por ATR-FTIR

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Duarte, Juliana Melo
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/42263
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Ceilândia, Programa de Pós-Graduação em Ciências e Tecnologias em Saúde, 2021.
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Objetivo: A partir de amostras de tintas automotivas (que muitas vezes são encontradas por peritos no local do acidente), pretende-se construir um modelo matemático que seja capaz de identificar a marca e a tonalidade de cor do veículo evasor. Metodologia: Foram utilizadas 143 amostras de cor branca, previamente coletadas em locais de acidentes de trânsito, por peritos criminais e agentes da Polícia Civil do Distrito Federal (PCDF). As superfícies das amostras foram analisadas por espectroscopia de infravermelho com transformada de Fourier e refletância total atenuada (ATR-FTIR), com microscopia acoplada. Com os dados dos espectros, foi feita uma análise exploratória empregando a análise de componentes principais (PCA) e análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA). Para a análise discriminante, as amostras foram divididas em três grupos: calibração, validação e teste externo. Com os resultados obtidos, foram calculadas as figuras de mérito, para avaliação da qualidade do modelo. Resultados: Para o grupo de calibração da análise discriminante, as taxas de sensibilidade, especificidade e eficiência foram de, respectivamente, 98,9%, 98,4% e 98,6%. Para o grupo de validação, foram todas de 100%. Foram obtidas 100% de classificações corretas das amostras do grupo de validação interna e 79,1% do grupo de teste externo. Conclusões: O método desenvolvido apresenta potencialidade para aplicações forenses, uma vez que emprega uma técnica rápida, limpa e não destrutiva e o modelo matemático apresentou desempenho adequado. O microscópio acoplado é importante para se evitar regiões avariadas das amostras. Ter-se limitado a diferença de idade das amostras em 10 anos (devido ao desgaste natural) se mostrou efetivo. A taxa de classificação correta do grupo de teste externo (de 79,1%), como se refere a classes sub representadas numericamente, pode ser potencialmente aprimorada a qualquer momento, pois o modelo permite a inserção de novas amostras. Foi construído, portanto, um modelo promissor para a aplicação forense.Introduction: Getting away from a traffic accident scene (hit and run) is punishable with six to twelve months of detention or a fine, in Brazil. Two to three incidents are recorded daily in Brazilian Federal District. The consequences are: more serious injuries of the victims, health system overload and victim’s death. The vehicle identification is a challenge for law enforcement agents. Objective: We intent to build a mathematical model that is able to identify the make and color shade of the hit-and-run vehicle, by using automotive paint samples (which are often found by the forensic experts at the accident site). Methods: 143 white samples were collected at traffic accident scenes, by forensic staff of the Brazilian Federal District Civil Police (PCDF). The samples were in situ analyzed by using Fourier transform infrared spectroscopy with attenuated total reflectance (ATR-FTIR), and coupled microscopy. Data analysis was performed with principal component analysis (PCA) and partial least squares discriminant analysis (PLS- DA). The samples were split into three groups: calibration set, validation set and external test set. The quality of the model was assessed by the figures of merit. Results: For the calibration set, sensitivity, specificity and efficiency rates were, respectively, 98,9%, 98.4% and 98.6%. For the validation group, they were all 100%. Internal validation set was 100% correctly classified, as well as 79.1% of the external test set. Conclusions: the technique is fast, clean and non-destructive. The attached microscope is important to avoid damaged regions of the samples. The age limitation of the samples in 10 years (due to natural wear) proved to be effective. The correct classification rate of the external test group (79.1%) refers to underrepresented classes. It can be potentially improved at any time, since the model allows the insertion of new samples. Therefore, the model built is promising, for forensic purposes.Sousa, Marcelo HenriqueGomes, Juliano de Andradejulianameloduarte25@gmail.comDuarte, Juliana Melo2021-11-04T16:58:38Z2021-11-04T16:58:38Z2021-11-042021-07-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfDUARTE, Juliana Melo. Quimiometria aplicada à discriminação de veículos pela análise de fragmentos de tintas automotivas por ATR-FTIR. 2021. 77 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências e Tecnologias em Saúde) — Universidade de Brasília, Ceilândia, 2021.https://repositorio.unb.br/handle/10482/42263A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-01-20T14:33:18Zoai:repositorio.unb.br:10482/42263Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-01-20T14:33:18Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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