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II
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23 Descripcioacuten de la Metodologiacutea
La figura 24 da una representacioacuten de los tipos baacutesicos de texturas minerales empleadas como
patrones para la caracterizacioacuten petrograacutefica tstas representaciones bidimensionales son tiacutepicas lo
cual se observaraacute cuando el material de intl~reacutes es montado en un bloque de resina y observado a
traveacutes del microscopio
r (
Figura 24 Tipos baacutesicos de texturas minerales
De la figura 24 se puede observar ademaacutes que cada tipo tendraacute una caracteriacutestica morfoloacutegica
particular que nosotros representaremos por su dimensioacuten fractal Con el fin de evaluar esto en cada
caso cinco (5) campos fueron examinados e identificados manualmentte como un tipo de mineral
particular Cada imagen fue capturada individualmente empleando una caacutemara de video conectada al
analizador de imagen La imagen fue entonces convertida a una imagen binaria con el material de
resina externo a la estructura de intereacutes
La teacutecnica fue entonces desarrollada para dar un meacutetodo automaacutetico capaz de calcular el nivel de
rugosidad de la estructura de intereacutes en un campo particular y luego para una serie de imaacutegenes
[Kaye BH 1978) El resultado final es un promedio de las dimensiones fractales para una
estructura determinada lo cual daraacute un indicativo del tipo de textura en una muestra particular Se
desarrolloacute un programa de computador el cual permite la manipulacioacuten de cada imagen en la
pantalla tal que la estructura de intereacutes esteacute completamente cerrada para definir con fiablemente el
tipo (ver capitulo 4)
Este meacutetodo emplea la operacioacuten morfoloacutegica de cerrado del sistema de anaacutelisis digital de imaacutegenes
Una alternativa a esto es el uso de las funciones de la erosioacuten y la dilatacioacuten pero esto tiene
desventajas significantes Dilatar una estructura rracturada seguida por erosioacuten daraacute un objeto
cerrado pero no con el mismo borde de la frontera La retencioacuten del mismo borde de la frontera es
esencial para la medida final del periacutemetro necesaria para el caacutelculo de la dimensioacuten fractal
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La funcioacuten de cerrado retiene los detalles de la imagen inicial y por tanto el producto es similar a
la estructura fracturada inicial pero con los contornos del mineral de intereacutes auacuten unidos (ver figura
25)
- INICIO
Binaria
Particula llena
Erodada al tamantildeo original
Partiacutecula cerrada
Figura 25 Secuencia empleada para reparar contorno fracturado
La figura 26 simula el efecto del proceso de dilatacioacuten - erosioacuten sobre la definicioacuten del contorno para
una textura mineral Una vez la funcioacuten de cerrado ha sido usada para unir las fronteras de la
estructura las partlculas caracteriacutesticas se llenan (completan) para producir regiones soacutelidas y
extraer el contorno final
(a) Original (b) Binaria (e) Dilatada (d) Erodada
Figura 26 Dificultad de mantener la definicioacuten del contorno inicial cuando se emplean las
funciones dilatacioacuten y erosioacuten
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Se propone una metodologiacutea para trabajar desde una estacioacuten de trabajo (PC) que incluye un sensor
oacuteptico para la captura de las imaacutegenes a analizar y esteacute acoplado a un microscopio sobre el cual se
colocaraacuten las muestras a caracterizar
bull El microscopio de iluminacioacuten a trasluz porta la muestra a analizar a eacuteste tambieacuten se le anexan
fi Itros cromaacuteticos para tomar imaacutegenes en diferentes longitudes de onda
bull El sensor oacuteptico (caacutemara) recolecta la informacioacuten visual del objeto y la enviacutea al computador a
traveacutes de un conector usando impulsos eleacutectricos que son convertidos a sentildeales digitales que es el
tipo de sentildeal que puede procesar el computador
bull A traveacutes de la tarjeta de procesamiento digital de imaacutegenes se realiza la conversioacuten de sentildeal
eleacutectrica a sentildeal digital esta tarjeta es anaacuteloga-digital y se encuentra dentro del computador la
informacioacuten digital debe ser analizada y procesada para extraer las caracteriacutesticas de intereacutes en la
imagen obtenida y realizar la correspondiente cuantificacioacuten
bull Finalmente se clasifican las caracteriacutesticas analizadas en rangos establecidos para una base de
datos y se presentan los resultados
231 Restricciones praacutecticas
Si se examinan por ejemplo las categorias de las clasificaciones de texturas minerales esenciales de
luz reflejada se puede ver raacutepidamente que ellas pueden ser expresadas como una matriz de reflexioacuten
relativa a la intensidad de la fluorescencia Ambas propiedades son propicias para una medicioacuten
raacutepida El concepto de base para el estudio es por lo tanto producir un resultado semi-automaacutetico
para clasificar la textura mineral de acuerdo a estos paraacutemetros y entonces determinar proporciones
del aacuterea relativa de cada componente IExner HE Schwarz H 1980] Esto obviamente requiere
de un sistema en el que uno pueda cambiar el modo de iluminacioacuten de luz blanca reflejada a luz
fluorescente reflejada con relativa facilidad (preferiblemente de forma automaacutetica) y sin cambiar el
objetivo el montaje oacuteptico y el ajuste de la videocaacutemara (ver figura 27) Aunque las observaciones
de fluorescencia son esenciales para la clasificacioacuten de minerales hay un nuacutemero de problemas
relacionados con su uso tales como
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MOMTOR DE VIDEO SOFIWARE
MICROSCOPIO
~ MUES1RA 1 I
bull -o
FllmoS c) - CROJiexclIATICOS
Figura 27 Infraestructura del sistema de anaacutelisis de imagen requerido para el desarrollo de la
metodologiacutea
l Las propiedades fluorescentes del medio de montura comercial en la preparacioacuten de la secciones
pulidas no estaacuten estandarizadas y pueden ser variables Para permitir una discriminacioacuten exitosa
de los materiales amorfos pobremente fluorescentes en el estudio es importante que la
fluorescencia del medio de montura sea lo maacutes insignificante posible
2 Las imaacutegenes fluorescentes pueden contener fuertes contrastes de color pero los niveles de luz
(niveles de gris) son a menudo ligeros por eso es esencial que la caacutemara de video en blanco y
negro seleccionada muestre suficiente sensibilidad a los niveles bajos de luz
3 Si la caacutemara se ajusta para discriminar los bajos niveles de luz en las observaciones de
fluorescencia (y de manera exitosa) eacutesta puede funcionar fuera de su rango oacuteptimo de operacioacuten
4 La fuente fluorescente (lampara de vapor de alta presioacuten de mercurio) puede necesitar
calentamiento por maacutes de dos horas antes de que se estabilice su rendimiento
5 Las propiedades de autofluorescencia de los minerales no son estables y muestran varios grados de
cambio (negativo alteracioacuten positiva) durante la exposicioacuten La duracioacuten de la excitacioacuten a la
exposicioacuten de luz azul debe entonces mantenerse constante y preferiblemente miacutenima
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6 El pulido debe estar muy limpio y libre de burbujas para evitar artefactos fluorescentes en la
imagen
7 Los agujeros fluorescentes pueden aparecer alrededor de algunas partiacuteculas en las secciones
pulidas aparentemente debido a la lixiviacioacuten de componentes fluorescentes disueltos fuera del
mineral de intereacutes y dentro del medio de montura Estos agujeros estaacuten maacutes tiacutepicamente
asociados con partiacuteculas opacas (cuya microestrllctura porosa aparentemente absorbe
componentes orgaacutenicos solubles) para obtener buenos resultados los agujeros deben ser eliminados
de la imagen
8 Los materiales fluorescentes pueden ser altamente reflectores y por eso objetos no
correspondientes pueden ser detectados (o solo parcialmente detectados) en la imagen de luz
blanca reflejada del mismo campo
9 La presencia de objetos brillantes fluorescentes como fuentes secundarias de luz que pueden
iluminar aacutereas adyacentes (interfiriendo con discriminaciones confiables) es particularmente
severo cerca a las burbujas A causa de estos efectos (8 y 9) Y bajo contraste la imagen
fluorescente es generalmente menos confiable que la de luz blanca reflejada (que debe
permanecer como la referencia primaria para la definicioacuten del objeto)
La razoacuten para desarrollar una metodologiacutea de anaacutelisis semi-automaacutetico de imaacutegenes para la
caracterizacioacuten de texturas minerales con luz reflejada es la de generar un meacutetodo preciso raacutepido y
concreto como tambieacuten de estimacioacuten rutinaria en la clasificacioacuten de minerales Esto significa que la
adecuada precisioacuten y confiabilidad debe ser demostrada como tambieacuten la habilidad para producir
anaacutelisis uacutetiles a una velocidad requerida Tambieacuten se consideroacute la elaboracioacuten de un programa para el
anaacutelisis fractal de cada una de las muestras que pudiera ser operado con una miacutenima cantidad de
entrenamiento y sin necesidad de una experiencia preliminar en los trabajos de anaacutelisis petrograacutefico
Para alcanzar estas metas se establecieron una serie de prerequisitos en el disentildeo de la metodologiacutea
bull El tiempo de ejecucioacuten no debe tomar maacutes de 15 a 20 minutos por seccioacuten pulida incluyendo
procedimientos de calibracioacuten
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bull El nuacutemero de campos a ser analizados debe ser reducido a aquel que deacute resultados razonables y
consistentes con una correlacioacuten significante de datos fisicoquimicos
bull La metodologiacutea debe estar basada en datos especiacuteficos de tipo geomeacutetrico
bull Un objetivo de 10 aumentos (AxIO) se utiliza con miras a incrementar el aacuterea analizada Para una
imagen de 512 x 512 pixeles esto daacute un aacuterea por campo de 468 x 468 11m La definicioacuten oacuteptica y
la profundidad del foco son mejores a bajas magnificencias
bull Se debe utilizar el mismo objetivo en las observaciones tanto con luz blanca como con luz azul
bull Se deben usar el miacutenimo nuacutemero de pasos interactivos y manuales en un intento de desarrollar un
proceso completamente automaacutetico ( o uno potencialmente automaacutetico dada una apropiada
configuracioacuten del hardware)
232 Implementacioacuten del disentildeo
En el laboratorio de anaacutelisis petrograacutefico de carbones de la Universidad Nacional de Colombia Sede
Medeln y el laboratorio de metalografia de la Universidad de Antioquia se implementoacute el presente
trabajo con base en las caracteriacutesticas antes expuestas y enfocado hacia el desarrollo y aplicacioacuten de la
metodologiacutea propuesta basada en un sistema de procesamiento y anaacutelisis digital de imaacutegenes
2321 Descripcioacuten del equipo empleado
A continuacioacuten se describe cada uno de los recursos utilizados en el desarrollo e implementacioacuten del
sistema que soportan la metodologiacutea a implantar
Microscopio La imagen se obtiene de escenas del mundo real ( la cual varia seguacuten el problema que
se intente resolver) que en este caso estaacute conformado por las caracteriacutesticas morfoloacutegicas de pulidos
de muestras de minerales a analizar las cuales debido a su tamatlo deben ser observados a traveacutes del
microscopio El microscopio empleado es de luz reflejada o invertido
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Caacutemara CCD Las caacutemaras digitales convierten la informacioacuten visual en seftales eleacutectricas y seguacuten
la tecnologiacutea que usen para eacutesto se clasifican en caacutemaras de tubo y en arreglos de estado soacutelido (maacutes
conocidas como caacutemaras de estado soacutelido)
I
Para el desarrollo de este trabajo se utilizoacute la segunda la cual usa la tecnologiacutea conocida como
Charge Couple Oevice o CCO para la transferencia de la carga desde las celdas sensibles a los
registros de lectura es una caacutemara extremadamente compacta y no introduce distorsiones geomeacutetricas
a las imaacutegenes que permite un alineamiento preciso de las imaacutegenes y es altamente resistente a
vibraciones internas o externas al sistema
Las especificaciones teacutecnicas y fiacutesicas de la caacutemara son
Tecnologfa CCO usando Frame Transfer Method
Nuacutemero de Pixeles 754 (horizontal) por 480 (veacutertical)
Area Sensible 88 mm por 66 mm
rarna~o del pixel 11 5 iexcllm (H) por 270 iexcllm (V)
Sistema de barrido RS-170 21 Intcrlaced
Temperatura de Operacioacuten -10degC a 50degC
Potencia requerida l2Vac6VA
Peso 439 gr
Tarjeta de Procesamiento Digital de Imaacutegenes Es una tarjeta que suministra la memoria necesaria
para el almacenamiento de las imaacutegenes ya que cada punto de la imagen posee un nivel de gris entre
O y 255 se necesita un byte de memoria por cada uno de ellos seguacuten la resolucioacuten de la caacutemara
utilizada se requiere aproximadamente I~ de Mb para almacenar una imagen completa
La tarjeta aftade I Mb de memoria que permite almacenar hasta ClJotro imaacutegenes adquumliridas en la
caacutemara La tarjeta permite conectar hasta tres caacutemaras CCO simul1aacuteneamente y suministra la salida
para el monitor de video compuesto
Monitor de video compuesto Como monitor se utilizoacute uno de color con doce pulgadas el cual estaacute
en capacidad de recibir la sentildeal middotanaloacutegica de la imagen y desplegarla este se utilizoacute para controlar la
captura procesamiento y anaacutelisis de las imaacutegenes
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Microcomputador Estaacute equipado con un procesador intel 80486 que opera a 66 MHz 16Mb de
Ram una unidad de disco flexible de 144 Mb disco duro de 800 Mb
Software Despueacutes de adquirir con la caacutemara CCD la imagen del microscopio se almacena en el
microcomputador y se observa a traveacutes del monitor el proceso a seguir es realizar operaciones sobre
la imagen para obtener la informacioacuten deseada (ver figura 28)
I~~fHmiddot lo
Figura 28 Configuracioacuten del ambiente empleado para el desarrollo en las operaciones de la
imagen digital
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233 Implantacioacuten de la metodologiacutea propuesta
La modularidad de la metodologiacutea propuesta aumenta nuestra capacidad natural de seguir
razonablemente la evolucioacuten de eacutesta de una forma relativamente sencilla dividiendo las operaciones
internas y las tareas de los programas en componentes maacutes pequeftos y maacutes faacutecilmente manejables
que tiacutepicamente son repetitivos y de naturaleza compleja
Desde el punto de vista de direccioacuten de proyecto e implementacioacuten funcional la modularidad aplicada
al entorno de la mctodologia total ofrece a eacutesta un grado de autonomla que le permite ser ajustado o
modificado por segmentos Algunas ventajas principales de gestioacuten son
bull Implementacioacuten maacutes raacutepida de la metodologla con presentacioacuten reducida permitiendo una
filosofla de control de datos de procesos objetivos ademaacutes de ofrecer la oportunidad de facilitar a
los futuros usuarios cambios en su entorno de trabajo
Al ser la metodologiacutea gradual el usuario tiene la oportunidad de familiarizarse con esta nueva
influencia en su entorno antes de que comience la alteracioacuten draacutestica de su rutina de trabajo es
importante que la metodologla no entre en servicio hasta que pueda ser presentada al usuario y
utili zada por eacuteste
bull Permite la formacioacuten tanto de usuarios como del personal de sistemas La pronta operacioacuten y
pruebas de seguridad ofrecen la oportunidad de realizar correcciones sobre la marcha teacutecnica y
metodoloacutegica con capacidad de reducir las consecuencias catastroacuteficas y de esfuerzo
Una vez encontrados los objetivos convergentes en el proceso se ha considerado estrateacutegico presentar
los diferentes subsistemas de la metodologla en su evolucioacuten temporal lo que garantiza la
automatizacioacuten sisteacutemica del problema en estudio
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2331 Subsistemas de la metodologiacutea propuesta
riF Calibracioacuten IC]
Los procedimientos de calibracioacuten incluyen la asignacioacuten de la identificacioacuten la definicioacuten de un
modelo de buacutesqueda para la etapa de escaneo y la calibracioacuten interactiva de la funcioacuten de contraste
sin embargo la etapa de calibracioacuten maacutes importante es establecer la fuente de luz blanca y los
controles de la caacutemara de video para la configuracioacuten estaacutendar esto se hace de una manera tal que el
centro del campo de observacioacuten tenga un valor de gris relativamente fijo al inicio de cada anaacutelisis el
campo de observacioacuten tambieacuten se emplea para crear imaacutegenes sombreadas de referencia para la
correlacioacuten de todas las imaacutegenes subsiguientes para efectos de ilum inacioacuten desigual derivado del
sistema oacuteptico lo cual es esencial para formalizar la segmentacioacuten automatizada Procedimientos
llevados a cabo una vez por muestra
riF Captura de imaacutegenes de luz blanca reflejada iexclCILBR)
La Imagen de luz blanca primero se captura y luego se almacena por una funcioacuten de entrada
convertida a imagen binaria y se determina el porcentaje relativo de objetos en el campo
Si este porcentaje es demasiado bajo o alrededor del 30 para hacer que valga la pena realizar un
procedimiento (lo cual puede causar falla del contraste o segmentacioacuten imperfecta) la etapa estaacute
preparada para proceder a determinar la proacutexima posicioacuten por el patroacuten de buacutesqueda Si el porcentaje
de objetos estaacuten dentro de los limites aceptables se ejecuta el contraste y la imagen se toma de nuevo
pero esta vez usando una funcioacuten de reduccioacuten de ruido que simultaacuteneamente promedia la imagen por
multiplicacioacuten y divisioacuten diez veces
Las imaacutegenes se digitalizan directamente de los pulidos en los cuales se monta la muestra de mineral
preparada con el fin de extraer la in formacioacuten con gran fidelidad La resolucioacuten requerida es del
orden de 5Jlm con el fin de que la imagen posea baacutesicamente dos zonas bien diferenciadas como son
la resina y el mineral de intereacutes
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Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
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fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
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La funcioacuten de cerrado retiene los detalles de la imagen inicial y por tanto el producto es similar a
la estructura fracturada inicial pero con los contornos del mineral de intereacutes auacuten unidos (ver figura
25)
- INICIO
Binaria
Particula llena
Erodada al tamantildeo original
Partiacutecula cerrada
Figura 25 Secuencia empleada para reparar contorno fracturado
La figura 26 simula el efecto del proceso de dilatacioacuten - erosioacuten sobre la definicioacuten del contorno para
una textura mineral Una vez la funcioacuten de cerrado ha sido usada para unir las fronteras de la
estructura las partlculas caracteriacutesticas se llenan (completan) para producir regiones soacutelidas y
extraer el contorno final
(a) Original (b) Binaria (e) Dilatada (d) Erodada
Figura 26 Dificultad de mantener la definicioacuten del contorno inicial cuando se emplean las
funciones dilatacioacuten y erosioacuten
13
Se propone una metodologiacutea para trabajar desde una estacioacuten de trabajo (PC) que incluye un sensor
oacuteptico para la captura de las imaacutegenes a analizar y esteacute acoplado a un microscopio sobre el cual se
colocaraacuten las muestras a caracterizar
bull El microscopio de iluminacioacuten a trasluz porta la muestra a analizar a eacuteste tambieacuten se le anexan
fi Itros cromaacuteticos para tomar imaacutegenes en diferentes longitudes de onda
bull El sensor oacuteptico (caacutemara) recolecta la informacioacuten visual del objeto y la enviacutea al computador a
traveacutes de un conector usando impulsos eleacutectricos que son convertidos a sentildeales digitales que es el
tipo de sentildeal que puede procesar el computador
bull A traveacutes de la tarjeta de procesamiento digital de imaacutegenes se realiza la conversioacuten de sentildeal
eleacutectrica a sentildeal digital esta tarjeta es anaacuteloga-digital y se encuentra dentro del computador la
informacioacuten digital debe ser analizada y procesada para extraer las caracteriacutesticas de intereacutes en la
imagen obtenida y realizar la correspondiente cuantificacioacuten
bull Finalmente se clasifican las caracteriacutesticas analizadas en rangos establecidos para una base de
datos y se presentan los resultados
231 Restricciones praacutecticas
Si se examinan por ejemplo las categorias de las clasificaciones de texturas minerales esenciales de
luz reflejada se puede ver raacutepidamente que ellas pueden ser expresadas como una matriz de reflexioacuten
relativa a la intensidad de la fluorescencia Ambas propiedades son propicias para una medicioacuten
raacutepida El concepto de base para el estudio es por lo tanto producir un resultado semi-automaacutetico
para clasificar la textura mineral de acuerdo a estos paraacutemetros y entonces determinar proporciones
del aacuterea relativa de cada componente IExner HE Schwarz H 1980] Esto obviamente requiere
de un sistema en el que uno pueda cambiar el modo de iluminacioacuten de luz blanca reflejada a luz
fluorescente reflejada con relativa facilidad (preferiblemente de forma automaacutetica) y sin cambiar el
objetivo el montaje oacuteptico y el ajuste de la videocaacutemara (ver figura 27) Aunque las observaciones
de fluorescencia son esenciales para la clasificacioacuten de minerales hay un nuacutemero de problemas
relacionados con su uso tales como
14
MOMTOR DE VIDEO SOFIWARE
MICROSCOPIO
~ MUES1RA 1 I
bull -o
FllmoS c) - CROJiexclIATICOS
Figura 27 Infraestructura del sistema de anaacutelisis de imagen requerido para el desarrollo de la
metodologiacutea
l Las propiedades fluorescentes del medio de montura comercial en la preparacioacuten de la secciones
pulidas no estaacuten estandarizadas y pueden ser variables Para permitir una discriminacioacuten exitosa
de los materiales amorfos pobremente fluorescentes en el estudio es importante que la
fluorescencia del medio de montura sea lo maacutes insignificante posible
2 Las imaacutegenes fluorescentes pueden contener fuertes contrastes de color pero los niveles de luz
(niveles de gris) son a menudo ligeros por eso es esencial que la caacutemara de video en blanco y
negro seleccionada muestre suficiente sensibilidad a los niveles bajos de luz
3 Si la caacutemara se ajusta para discriminar los bajos niveles de luz en las observaciones de
fluorescencia (y de manera exitosa) eacutesta puede funcionar fuera de su rango oacuteptimo de operacioacuten
4 La fuente fluorescente (lampara de vapor de alta presioacuten de mercurio) puede necesitar
calentamiento por maacutes de dos horas antes de que se estabilice su rendimiento
5 Las propiedades de autofluorescencia de los minerales no son estables y muestran varios grados de
cambio (negativo alteracioacuten positiva) durante la exposicioacuten La duracioacuten de la excitacioacuten a la
exposicioacuten de luz azul debe entonces mantenerse constante y preferiblemente miacutenima
15
6 El pulido debe estar muy limpio y libre de burbujas para evitar artefactos fluorescentes en la
imagen
7 Los agujeros fluorescentes pueden aparecer alrededor de algunas partiacuteculas en las secciones
pulidas aparentemente debido a la lixiviacioacuten de componentes fluorescentes disueltos fuera del
mineral de intereacutes y dentro del medio de montura Estos agujeros estaacuten maacutes tiacutepicamente
asociados con partiacuteculas opacas (cuya microestrllctura porosa aparentemente absorbe
componentes orgaacutenicos solubles) para obtener buenos resultados los agujeros deben ser eliminados
de la imagen
8 Los materiales fluorescentes pueden ser altamente reflectores y por eso objetos no
correspondientes pueden ser detectados (o solo parcialmente detectados) en la imagen de luz
blanca reflejada del mismo campo
9 La presencia de objetos brillantes fluorescentes como fuentes secundarias de luz que pueden
iluminar aacutereas adyacentes (interfiriendo con discriminaciones confiables) es particularmente
severo cerca a las burbujas A causa de estos efectos (8 y 9) Y bajo contraste la imagen
fluorescente es generalmente menos confiable que la de luz blanca reflejada (que debe
permanecer como la referencia primaria para la definicioacuten del objeto)
La razoacuten para desarrollar una metodologiacutea de anaacutelisis semi-automaacutetico de imaacutegenes para la
caracterizacioacuten de texturas minerales con luz reflejada es la de generar un meacutetodo preciso raacutepido y
concreto como tambieacuten de estimacioacuten rutinaria en la clasificacioacuten de minerales Esto significa que la
adecuada precisioacuten y confiabilidad debe ser demostrada como tambieacuten la habilidad para producir
anaacutelisis uacutetiles a una velocidad requerida Tambieacuten se consideroacute la elaboracioacuten de un programa para el
anaacutelisis fractal de cada una de las muestras que pudiera ser operado con una miacutenima cantidad de
entrenamiento y sin necesidad de una experiencia preliminar en los trabajos de anaacutelisis petrograacutefico
Para alcanzar estas metas se establecieron una serie de prerequisitos en el disentildeo de la metodologiacutea
bull El tiempo de ejecucioacuten no debe tomar maacutes de 15 a 20 minutos por seccioacuten pulida incluyendo
procedimientos de calibracioacuten
16
bull El nuacutemero de campos a ser analizados debe ser reducido a aquel que deacute resultados razonables y
consistentes con una correlacioacuten significante de datos fisicoquimicos
bull La metodologiacutea debe estar basada en datos especiacuteficos de tipo geomeacutetrico
bull Un objetivo de 10 aumentos (AxIO) se utiliza con miras a incrementar el aacuterea analizada Para una
imagen de 512 x 512 pixeles esto daacute un aacuterea por campo de 468 x 468 11m La definicioacuten oacuteptica y
la profundidad del foco son mejores a bajas magnificencias
bull Se debe utilizar el mismo objetivo en las observaciones tanto con luz blanca como con luz azul
bull Se deben usar el miacutenimo nuacutemero de pasos interactivos y manuales en un intento de desarrollar un
proceso completamente automaacutetico ( o uno potencialmente automaacutetico dada una apropiada
configuracioacuten del hardware)
232 Implementacioacuten del disentildeo
En el laboratorio de anaacutelisis petrograacutefico de carbones de la Universidad Nacional de Colombia Sede
Medeln y el laboratorio de metalografia de la Universidad de Antioquia se implementoacute el presente
trabajo con base en las caracteriacutesticas antes expuestas y enfocado hacia el desarrollo y aplicacioacuten de la
metodologiacutea propuesta basada en un sistema de procesamiento y anaacutelisis digital de imaacutegenes
2321 Descripcioacuten del equipo empleado
A continuacioacuten se describe cada uno de los recursos utilizados en el desarrollo e implementacioacuten del
sistema que soportan la metodologiacutea a implantar
Microscopio La imagen se obtiene de escenas del mundo real ( la cual varia seguacuten el problema que
se intente resolver) que en este caso estaacute conformado por las caracteriacutesticas morfoloacutegicas de pulidos
de muestras de minerales a analizar las cuales debido a su tamatlo deben ser observados a traveacutes del
microscopio El microscopio empleado es de luz reflejada o invertido
17
Caacutemara CCD Las caacutemaras digitales convierten la informacioacuten visual en seftales eleacutectricas y seguacuten
la tecnologiacutea que usen para eacutesto se clasifican en caacutemaras de tubo y en arreglos de estado soacutelido (maacutes
conocidas como caacutemaras de estado soacutelido)
I
Para el desarrollo de este trabajo se utilizoacute la segunda la cual usa la tecnologiacutea conocida como
Charge Couple Oevice o CCO para la transferencia de la carga desde las celdas sensibles a los
registros de lectura es una caacutemara extremadamente compacta y no introduce distorsiones geomeacutetricas
a las imaacutegenes que permite un alineamiento preciso de las imaacutegenes y es altamente resistente a
vibraciones internas o externas al sistema
Las especificaciones teacutecnicas y fiacutesicas de la caacutemara son
Tecnologfa CCO usando Frame Transfer Method
Nuacutemero de Pixeles 754 (horizontal) por 480 (veacutertical)
Area Sensible 88 mm por 66 mm
rarna~o del pixel 11 5 iexcllm (H) por 270 iexcllm (V)
Sistema de barrido RS-170 21 Intcrlaced
Temperatura de Operacioacuten -10degC a 50degC
Potencia requerida l2Vac6VA
Peso 439 gr
Tarjeta de Procesamiento Digital de Imaacutegenes Es una tarjeta que suministra la memoria necesaria
para el almacenamiento de las imaacutegenes ya que cada punto de la imagen posee un nivel de gris entre
O y 255 se necesita un byte de memoria por cada uno de ellos seguacuten la resolucioacuten de la caacutemara
utilizada se requiere aproximadamente I~ de Mb para almacenar una imagen completa
La tarjeta aftade I Mb de memoria que permite almacenar hasta ClJotro imaacutegenes adquumliridas en la
caacutemara La tarjeta permite conectar hasta tres caacutemaras CCO simul1aacuteneamente y suministra la salida
para el monitor de video compuesto
Monitor de video compuesto Como monitor se utilizoacute uno de color con doce pulgadas el cual estaacute
en capacidad de recibir la sentildeal middotanaloacutegica de la imagen y desplegarla este se utilizoacute para controlar la
captura procesamiento y anaacutelisis de las imaacutegenes
18
Microcomputador Estaacute equipado con un procesador intel 80486 que opera a 66 MHz 16Mb de
Ram una unidad de disco flexible de 144 Mb disco duro de 800 Mb
Software Despueacutes de adquirir con la caacutemara CCD la imagen del microscopio se almacena en el
microcomputador y se observa a traveacutes del monitor el proceso a seguir es realizar operaciones sobre
la imagen para obtener la informacioacuten deseada (ver figura 28)
I~~fHmiddot lo
Figura 28 Configuracioacuten del ambiente empleado para el desarrollo en las operaciones de la
imagen digital
19
233 Implantacioacuten de la metodologiacutea propuesta
La modularidad de la metodologiacutea propuesta aumenta nuestra capacidad natural de seguir
razonablemente la evolucioacuten de eacutesta de una forma relativamente sencilla dividiendo las operaciones
internas y las tareas de los programas en componentes maacutes pequeftos y maacutes faacutecilmente manejables
que tiacutepicamente son repetitivos y de naturaleza compleja
Desde el punto de vista de direccioacuten de proyecto e implementacioacuten funcional la modularidad aplicada
al entorno de la mctodologia total ofrece a eacutesta un grado de autonomla que le permite ser ajustado o
modificado por segmentos Algunas ventajas principales de gestioacuten son
bull Implementacioacuten maacutes raacutepida de la metodologla con presentacioacuten reducida permitiendo una
filosofla de control de datos de procesos objetivos ademaacutes de ofrecer la oportunidad de facilitar a
los futuros usuarios cambios en su entorno de trabajo
Al ser la metodologiacutea gradual el usuario tiene la oportunidad de familiarizarse con esta nueva
influencia en su entorno antes de que comience la alteracioacuten draacutestica de su rutina de trabajo es
importante que la metodologla no entre en servicio hasta que pueda ser presentada al usuario y
utili zada por eacuteste
bull Permite la formacioacuten tanto de usuarios como del personal de sistemas La pronta operacioacuten y
pruebas de seguridad ofrecen la oportunidad de realizar correcciones sobre la marcha teacutecnica y
metodoloacutegica con capacidad de reducir las consecuencias catastroacuteficas y de esfuerzo
Una vez encontrados los objetivos convergentes en el proceso se ha considerado estrateacutegico presentar
los diferentes subsistemas de la metodologla en su evolucioacuten temporal lo que garantiza la
automatizacioacuten sisteacutemica del problema en estudio
20
2331 Subsistemas de la metodologiacutea propuesta
riF Calibracioacuten IC]
Los procedimientos de calibracioacuten incluyen la asignacioacuten de la identificacioacuten la definicioacuten de un
modelo de buacutesqueda para la etapa de escaneo y la calibracioacuten interactiva de la funcioacuten de contraste
sin embargo la etapa de calibracioacuten maacutes importante es establecer la fuente de luz blanca y los
controles de la caacutemara de video para la configuracioacuten estaacutendar esto se hace de una manera tal que el
centro del campo de observacioacuten tenga un valor de gris relativamente fijo al inicio de cada anaacutelisis el
campo de observacioacuten tambieacuten se emplea para crear imaacutegenes sombreadas de referencia para la
correlacioacuten de todas las imaacutegenes subsiguientes para efectos de ilum inacioacuten desigual derivado del
sistema oacuteptico lo cual es esencial para formalizar la segmentacioacuten automatizada Procedimientos
llevados a cabo una vez por muestra
riF Captura de imaacutegenes de luz blanca reflejada iexclCILBR)
La Imagen de luz blanca primero se captura y luego se almacena por una funcioacuten de entrada
convertida a imagen binaria y se determina el porcentaje relativo de objetos en el campo
Si este porcentaje es demasiado bajo o alrededor del 30 para hacer que valga la pena realizar un
procedimiento (lo cual puede causar falla del contraste o segmentacioacuten imperfecta) la etapa estaacute
preparada para proceder a determinar la proacutexima posicioacuten por el patroacuten de buacutesqueda Si el porcentaje
de objetos estaacuten dentro de los limites aceptables se ejecuta el contraste y la imagen se toma de nuevo
pero esta vez usando una funcioacuten de reduccioacuten de ruido que simultaacuteneamente promedia la imagen por
multiplicacioacuten y divisioacuten diez veces
Las imaacutegenes se digitalizan directamente de los pulidos en los cuales se monta la muestra de mineral
preparada con el fin de extraer la in formacioacuten con gran fidelidad La resolucioacuten requerida es del
orden de 5Jlm con el fin de que la imagen posea baacutesicamente dos zonas bien diferenciadas como son
la resina y el mineral de intereacutes
21
Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
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Se propone una metodologiacutea para trabajar desde una estacioacuten de trabajo (PC) que incluye un sensor
oacuteptico para la captura de las imaacutegenes a analizar y esteacute acoplado a un microscopio sobre el cual se
colocaraacuten las muestras a caracterizar
bull El microscopio de iluminacioacuten a trasluz porta la muestra a analizar a eacuteste tambieacuten se le anexan
fi Itros cromaacuteticos para tomar imaacutegenes en diferentes longitudes de onda
bull El sensor oacuteptico (caacutemara) recolecta la informacioacuten visual del objeto y la enviacutea al computador a
traveacutes de un conector usando impulsos eleacutectricos que son convertidos a sentildeales digitales que es el
tipo de sentildeal que puede procesar el computador
bull A traveacutes de la tarjeta de procesamiento digital de imaacutegenes se realiza la conversioacuten de sentildeal
eleacutectrica a sentildeal digital esta tarjeta es anaacuteloga-digital y se encuentra dentro del computador la
informacioacuten digital debe ser analizada y procesada para extraer las caracteriacutesticas de intereacutes en la
imagen obtenida y realizar la correspondiente cuantificacioacuten
bull Finalmente se clasifican las caracteriacutesticas analizadas en rangos establecidos para una base de
datos y se presentan los resultados
231 Restricciones praacutecticas
Si se examinan por ejemplo las categorias de las clasificaciones de texturas minerales esenciales de
luz reflejada se puede ver raacutepidamente que ellas pueden ser expresadas como una matriz de reflexioacuten
relativa a la intensidad de la fluorescencia Ambas propiedades son propicias para una medicioacuten
raacutepida El concepto de base para el estudio es por lo tanto producir un resultado semi-automaacutetico
para clasificar la textura mineral de acuerdo a estos paraacutemetros y entonces determinar proporciones
del aacuterea relativa de cada componente IExner HE Schwarz H 1980] Esto obviamente requiere
de un sistema en el que uno pueda cambiar el modo de iluminacioacuten de luz blanca reflejada a luz
fluorescente reflejada con relativa facilidad (preferiblemente de forma automaacutetica) y sin cambiar el
objetivo el montaje oacuteptico y el ajuste de la videocaacutemara (ver figura 27) Aunque las observaciones
de fluorescencia son esenciales para la clasificacioacuten de minerales hay un nuacutemero de problemas
relacionados con su uso tales como
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MOMTOR DE VIDEO SOFIWARE
MICROSCOPIO
~ MUES1RA 1 I
bull -o
FllmoS c) - CROJiexclIATICOS
Figura 27 Infraestructura del sistema de anaacutelisis de imagen requerido para el desarrollo de la
metodologiacutea
l Las propiedades fluorescentes del medio de montura comercial en la preparacioacuten de la secciones
pulidas no estaacuten estandarizadas y pueden ser variables Para permitir una discriminacioacuten exitosa
de los materiales amorfos pobremente fluorescentes en el estudio es importante que la
fluorescencia del medio de montura sea lo maacutes insignificante posible
2 Las imaacutegenes fluorescentes pueden contener fuertes contrastes de color pero los niveles de luz
(niveles de gris) son a menudo ligeros por eso es esencial que la caacutemara de video en blanco y
negro seleccionada muestre suficiente sensibilidad a los niveles bajos de luz
3 Si la caacutemara se ajusta para discriminar los bajos niveles de luz en las observaciones de
fluorescencia (y de manera exitosa) eacutesta puede funcionar fuera de su rango oacuteptimo de operacioacuten
4 La fuente fluorescente (lampara de vapor de alta presioacuten de mercurio) puede necesitar
calentamiento por maacutes de dos horas antes de que se estabilice su rendimiento
5 Las propiedades de autofluorescencia de los minerales no son estables y muestran varios grados de
cambio (negativo alteracioacuten positiva) durante la exposicioacuten La duracioacuten de la excitacioacuten a la
exposicioacuten de luz azul debe entonces mantenerse constante y preferiblemente miacutenima
15
6 El pulido debe estar muy limpio y libre de burbujas para evitar artefactos fluorescentes en la
imagen
7 Los agujeros fluorescentes pueden aparecer alrededor de algunas partiacuteculas en las secciones
pulidas aparentemente debido a la lixiviacioacuten de componentes fluorescentes disueltos fuera del
mineral de intereacutes y dentro del medio de montura Estos agujeros estaacuten maacutes tiacutepicamente
asociados con partiacuteculas opacas (cuya microestrllctura porosa aparentemente absorbe
componentes orgaacutenicos solubles) para obtener buenos resultados los agujeros deben ser eliminados
de la imagen
8 Los materiales fluorescentes pueden ser altamente reflectores y por eso objetos no
correspondientes pueden ser detectados (o solo parcialmente detectados) en la imagen de luz
blanca reflejada del mismo campo
9 La presencia de objetos brillantes fluorescentes como fuentes secundarias de luz que pueden
iluminar aacutereas adyacentes (interfiriendo con discriminaciones confiables) es particularmente
severo cerca a las burbujas A causa de estos efectos (8 y 9) Y bajo contraste la imagen
fluorescente es generalmente menos confiable que la de luz blanca reflejada (que debe
permanecer como la referencia primaria para la definicioacuten del objeto)
La razoacuten para desarrollar una metodologiacutea de anaacutelisis semi-automaacutetico de imaacutegenes para la
caracterizacioacuten de texturas minerales con luz reflejada es la de generar un meacutetodo preciso raacutepido y
concreto como tambieacuten de estimacioacuten rutinaria en la clasificacioacuten de minerales Esto significa que la
adecuada precisioacuten y confiabilidad debe ser demostrada como tambieacuten la habilidad para producir
anaacutelisis uacutetiles a una velocidad requerida Tambieacuten se consideroacute la elaboracioacuten de un programa para el
anaacutelisis fractal de cada una de las muestras que pudiera ser operado con una miacutenima cantidad de
entrenamiento y sin necesidad de una experiencia preliminar en los trabajos de anaacutelisis petrograacutefico
Para alcanzar estas metas se establecieron una serie de prerequisitos en el disentildeo de la metodologiacutea
bull El tiempo de ejecucioacuten no debe tomar maacutes de 15 a 20 minutos por seccioacuten pulida incluyendo
procedimientos de calibracioacuten
16
bull El nuacutemero de campos a ser analizados debe ser reducido a aquel que deacute resultados razonables y
consistentes con una correlacioacuten significante de datos fisicoquimicos
bull La metodologiacutea debe estar basada en datos especiacuteficos de tipo geomeacutetrico
bull Un objetivo de 10 aumentos (AxIO) se utiliza con miras a incrementar el aacuterea analizada Para una
imagen de 512 x 512 pixeles esto daacute un aacuterea por campo de 468 x 468 11m La definicioacuten oacuteptica y
la profundidad del foco son mejores a bajas magnificencias
bull Se debe utilizar el mismo objetivo en las observaciones tanto con luz blanca como con luz azul
bull Se deben usar el miacutenimo nuacutemero de pasos interactivos y manuales en un intento de desarrollar un
proceso completamente automaacutetico ( o uno potencialmente automaacutetico dada una apropiada
configuracioacuten del hardware)
232 Implementacioacuten del disentildeo
En el laboratorio de anaacutelisis petrograacutefico de carbones de la Universidad Nacional de Colombia Sede
Medeln y el laboratorio de metalografia de la Universidad de Antioquia se implementoacute el presente
trabajo con base en las caracteriacutesticas antes expuestas y enfocado hacia el desarrollo y aplicacioacuten de la
metodologiacutea propuesta basada en un sistema de procesamiento y anaacutelisis digital de imaacutegenes
2321 Descripcioacuten del equipo empleado
A continuacioacuten se describe cada uno de los recursos utilizados en el desarrollo e implementacioacuten del
sistema que soportan la metodologiacutea a implantar
Microscopio La imagen se obtiene de escenas del mundo real ( la cual varia seguacuten el problema que
se intente resolver) que en este caso estaacute conformado por las caracteriacutesticas morfoloacutegicas de pulidos
de muestras de minerales a analizar las cuales debido a su tamatlo deben ser observados a traveacutes del
microscopio El microscopio empleado es de luz reflejada o invertido
17
Caacutemara CCD Las caacutemaras digitales convierten la informacioacuten visual en seftales eleacutectricas y seguacuten
la tecnologiacutea que usen para eacutesto se clasifican en caacutemaras de tubo y en arreglos de estado soacutelido (maacutes
conocidas como caacutemaras de estado soacutelido)
I
Para el desarrollo de este trabajo se utilizoacute la segunda la cual usa la tecnologiacutea conocida como
Charge Couple Oevice o CCO para la transferencia de la carga desde las celdas sensibles a los
registros de lectura es una caacutemara extremadamente compacta y no introduce distorsiones geomeacutetricas
a las imaacutegenes que permite un alineamiento preciso de las imaacutegenes y es altamente resistente a
vibraciones internas o externas al sistema
Las especificaciones teacutecnicas y fiacutesicas de la caacutemara son
Tecnologfa CCO usando Frame Transfer Method
Nuacutemero de Pixeles 754 (horizontal) por 480 (veacutertical)
Area Sensible 88 mm por 66 mm
rarna~o del pixel 11 5 iexcllm (H) por 270 iexcllm (V)
Sistema de barrido RS-170 21 Intcrlaced
Temperatura de Operacioacuten -10degC a 50degC
Potencia requerida l2Vac6VA
Peso 439 gr
Tarjeta de Procesamiento Digital de Imaacutegenes Es una tarjeta que suministra la memoria necesaria
para el almacenamiento de las imaacutegenes ya que cada punto de la imagen posee un nivel de gris entre
O y 255 se necesita un byte de memoria por cada uno de ellos seguacuten la resolucioacuten de la caacutemara
utilizada se requiere aproximadamente I~ de Mb para almacenar una imagen completa
La tarjeta aftade I Mb de memoria que permite almacenar hasta ClJotro imaacutegenes adquumliridas en la
caacutemara La tarjeta permite conectar hasta tres caacutemaras CCO simul1aacuteneamente y suministra la salida
para el monitor de video compuesto
Monitor de video compuesto Como monitor se utilizoacute uno de color con doce pulgadas el cual estaacute
en capacidad de recibir la sentildeal middotanaloacutegica de la imagen y desplegarla este se utilizoacute para controlar la
captura procesamiento y anaacutelisis de las imaacutegenes
18
Microcomputador Estaacute equipado con un procesador intel 80486 que opera a 66 MHz 16Mb de
Ram una unidad de disco flexible de 144 Mb disco duro de 800 Mb
Software Despueacutes de adquirir con la caacutemara CCD la imagen del microscopio se almacena en el
microcomputador y se observa a traveacutes del monitor el proceso a seguir es realizar operaciones sobre
la imagen para obtener la informacioacuten deseada (ver figura 28)
I~~fHmiddot lo
Figura 28 Configuracioacuten del ambiente empleado para el desarrollo en las operaciones de la
imagen digital
19
233 Implantacioacuten de la metodologiacutea propuesta
La modularidad de la metodologiacutea propuesta aumenta nuestra capacidad natural de seguir
razonablemente la evolucioacuten de eacutesta de una forma relativamente sencilla dividiendo las operaciones
internas y las tareas de los programas en componentes maacutes pequeftos y maacutes faacutecilmente manejables
que tiacutepicamente son repetitivos y de naturaleza compleja
Desde el punto de vista de direccioacuten de proyecto e implementacioacuten funcional la modularidad aplicada
al entorno de la mctodologia total ofrece a eacutesta un grado de autonomla que le permite ser ajustado o
modificado por segmentos Algunas ventajas principales de gestioacuten son
bull Implementacioacuten maacutes raacutepida de la metodologla con presentacioacuten reducida permitiendo una
filosofla de control de datos de procesos objetivos ademaacutes de ofrecer la oportunidad de facilitar a
los futuros usuarios cambios en su entorno de trabajo
Al ser la metodologiacutea gradual el usuario tiene la oportunidad de familiarizarse con esta nueva
influencia en su entorno antes de que comience la alteracioacuten draacutestica de su rutina de trabajo es
importante que la metodologla no entre en servicio hasta que pueda ser presentada al usuario y
utili zada por eacuteste
bull Permite la formacioacuten tanto de usuarios como del personal de sistemas La pronta operacioacuten y
pruebas de seguridad ofrecen la oportunidad de realizar correcciones sobre la marcha teacutecnica y
metodoloacutegica con capacidad de reducir las consecuencias catastroacuteficas y de esfuerzo
Una vez encontrados los objetivos convergentes en el proceso se ha considerado estrateacutegico presentar
los diferentes subsistemas de la metodologla en su evolucioacuten temporal lo que garantiza la
automatizacioacuten sisteacutemica del problema en estudio
20
2331 Subsistemas de la metodologiacutea propuesta
riF Calibracioacuten IC]
Los procedimientos de calibracioacuten incluyen la asignacioacuten de la identificacioacuten la definicioacuten de un
modelo de buacutesqueda para la etapa de escaneo y la calibracioacuten interactiva de la funcioacuten de contraste
sin embargo la etapa de calibracioacuten maacutes importante es establecer la fuente de luz blanca y los
controles de la caacutemara de video para la configuracioacuten estaacutendar esto se hace de una manera tal que el
centro del campo de observacioacuten tenga un valor de gris relativamente fijo al inicio de cada anaacutelisis el
campo de observacioacuten tambieacuten se emplea para crear imaacutegenes sombreadas de referencia para la
correlacioacuten de todas las imaacutegenes subsiguientes para efectos de ilum inacioacuten desigual derivado del
sistema oacuteptico lo cual es esencial para formalizar la segmentacioacuten automatizada Procedimientos
llevados a cabo una vez por muestra
riF Captura de imaacutegenes de luz blanca reflejada iexclCILBR)
La Imagen de luz blanca primero se captura y luego se almacena por una funcioacuten de entrada
convertida a imagen binaria y se determina el porcentaje relativo de objetos en el campo
Si este porcentaje es demasiado bajo o alrededor del 30 para hacer que valga la pena realizar un
procedimiento (lo cual puede causar falla del contraste o segmentacioacuten imperfecta) la etapa estaacute
preparada para proceder a determinar la proacutexima posicioacuten por el patroacuten de buacutesqueda Si el porcentaje
de objetos estaacuten dentro de los limites aceptables se ejecuta el contraste y la imagen se toma de nuevo
pero esta vez usando una funcioacuten de reduccioacuten de ruido que simultaacuteneamente promedia la imagen por
multiplicacioacuten y divisioacuten diez veces
Las imaacutegenes se digitalizan directamente de los pulidos en los cuales se monta la muestra de mineral
preparada con el fin de extraer la in formacioacuten con gran fidelidad La resolucioacuten requerida es del
orden de 5Jlm con el fin de que la imagen posea baacutesicamente dos zonas bien diferenciadas como son
la resina y el mineral de intereacutes
21
Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
14
MOMTOR DE VIDEO SOFIWARE
MICROSCOPIO
~ MUES1RA 1 I
bull -o
FllmoS c) - CROJiexclIATICOS
Figura 27 Infraestructura del sistema de anaacutelisis de imagen requerido para el desarrollo de la
metodologiacutea
l Las propiedades fluorescentes del medio de montura comercial en la preparacioacuten de la secciones
pulidas no estaacuten estandarizadas y pueden ser variables Para permitir una discriminacioacuten exitosa
de los materiales amorfos pobremente fluorescentes en el estudio es importante que la
fluorescencia del medio de montura sea lo maacutes insignificante posible
2 Las imaacutegenes fluorescentes pueden contener fuertes contrastes de color pero los niveles de luz
(niveles de gris) son a menudo ligeros por eso es esencial que la caacutemara de video en blanco y
negro seleccionada muestre suficiente sensibilidad a los niveles bajos de luz
3 Si la caacutemara se ajusta para discriminar los bajos niveles de luz en las observaciones de
fluorescencia (y de manera exitosa) eacutesta puede funcionar fuera de su rango oacuteptimo de operacioacuten
4 La fuente fluorescente (lampara de vapor de alta presioacuten de mercurio) puede necesitar
calentamiento por maacutes de dos horas antes de que se estabilice su rendimiento
5 Las propiedades de autofluorescencia de los minerales no son estables y muestran varios grados de
cambio (negativo alteracioacuten positiva) durante la exposicioacuten La duracioacuten de la excitacioacuten a la
exposicioacuten de luz azul debe entonces mantenerse constante y preferiblemente miacutenima
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6 El pulido debe estar muy limpio y libre de burbujas para evitar artefactos fluorescentes en la
imagen
7 Los agujeros fluorescentes pueden aparecer alrededor de algunas partiacuteculas en las secciones
pulidas aparentemente debido a la lixiviacioacuten de componentes fluorescentes disueltos fuera del
mineral de intereacutes y dentro del medio de montura Estos agujeros estaacuten maacutes tiacutepicamente
asociados con partiacuteculas opacas (cuya microestrllctura porosa aparentemente absorbe
componentes orgaacutenicos solubles) para obtener buenos resultados los agujeros deben ser eliminados
de la imagen
8 Los materiales fluorescentes pueden ser altamente reflectores y por eso objetos no
correspondientes pueden ser detectados (o solo parcialmente detectados) en la imagen de luz
blanca reflejada del mismo campo
9 La presencia de objetos brillantes fluorescentes como fuentes secundarias de luz que pueden
iluminar aacutereas adyacentes (interfiriendo con discriminaciones confiables) es particularmente
severo cerca a las burbujas A causa de estos efectos (8 y 9) Y bajo contraste la imagen
fluorescente es generalmente menos confiable que la de luz blanca reflejada (que debe
permanecer como la referencia primaria para la definicioacuten del objeto)
La razoacuten para desarrollar una metodologiacutea de anaacutelisis semi-automaacutetico de imaacutegenes para la
caracterizacioacuten de texturas minerales con luz reflejada es la de generar un meacutetodo preciso raacutepido y
concreto como tambieacuten de estimacioacuten rutinaria en la clasificacioacuten de minerales Esto significa que la
adecuada precisioacuten y confiabilidad debe ser demostrada como tambieacuten la habilidad para producir
anaacutelisis uacutetiles a una velocidad requerida Tambieacuten se consideroacute la elaboracioacuten de un programa para el
anaacutelisis fractal de cada una de las muestras que pudiera ser operado con una miacutenima cantidad de
entrenamiento y sin necesidad de una experiencia preliminar en los trabajos de anaacutelisis petrograacutefico
Para alcanzar estas metas se establecieron una serie de prerequisitos en el disentildeo de la metodologiacutea
bull El tiempo de ejecucioacuten no debe tomar maacutes de 15 a 20 minutos por seccioacuten pulida incluyendo
procedimientos de calibracioacuten
16
bull El nuacutemero de campos a ser analizados debe ser reducido a aquel que deacute resultados razonables y
consistentes con una correlacioacuten significante de datos fisicoquimicos
bull La metodologiacutea debe estar basada en datos especiacuteficos de tipo geomeacutetrico
bull Un objetivo de 10 aumentos (AxIO) se utiliza con miras a incrementar el aacuterea analizada Para una
imagen de 512 x 512 pixeles esto daacute un aacuterea por campo de 468 x 468 11m La definicioacuten oacuteptica y
la profundidad del foco son mejores a bajas magnificencias
bull Se debe utilizar el mismo objetivo en las observaciones tanto con luz blanca como con luz azul
bull Se deben usar el miacutenimo nuacutemero de pasos interactivos y manuales en un intento de desarrollar un
proceso completamente automaacutetico ( o uno potencialmente automaacutetico dada una apropiada
configuracioacuten del hardware)
232 Implementacioacuten del disentildeo
En el laboratorio de anaacutelisis petrograacutefico de carbones de la Universidad Nacional de Colombia Sede
Medeln y el laboratorio de metalografia de la Universidad de Antioquia se implementoacute el presente
trabajo con base en las caracteriacutesticas antes expuestas y enfocado hacia el desarrollo y aplicacioacuten de la
metodologiacutea propuesta basada en un sistema de procesamiento y anaacutelisis digital de imaacutegenes
2321 Descripcioacuten del equipo empleado
A continuacioacuten se describe cada uno de los recursos utilizados en el desarrollo e implementacioacuten del
sistema que soportan la metodologiacutea a implantar
Microscopio La imagen se obtiene de escenas del mundo real ( la cual varia seguacuten el problema que
se intente resolver) que en este caso estaacute conformado por las caracteriacutesticas morfoloacutegicas de pulidos
de muestras de minerales a analizar las cuales debido a su tamatlo deben ser observados a traveacutes del
microscopio El microscopio empleado es de luz reflejada o invertido
17
Caacutemara CCD Las caacutemaras digitales convierten la informacioacuten visual en seftales eleacutectricas y seguacuten
la tecnologiacutea que usen para eacutesto se clasifican en caacutemaras de tubo y en arreglos de estado soacutelido (maacutes
conocidas como caacutemaras de estado soacutelido)
I
Para el desarrollo de este trabajo se utilizoacute la segunda la cual usa la tecnologiacutea conocida como
Charge Couple Oevice o CCO para la transferencia de la carga desde las celdas sensibles a los
registros de lectura es una caacutemara extremadamente compacta y no introduce distorsiones geomeacutetricas
a las imaacutegenes que permite un alineamiento preciso de las imaacutegenes y es altamente resistente a
vibraciones internas o externas al sistema
Las especificaciones teacutecnicas y fiacutesicas de la caacutemara son
Tecnologfa CCO usando Frame Transfer Method
Nuacutemero de Pixeles 754 (horizontal) por 480 (veacutertical)
Area Sensible 88 mm por 66 mm
rarna~o del pixel 11 5 iexcllm (H) por 270 iexcllm (V)
Sistema de barrido RS-170 21 Intcrlaced
Temperatura de Operacioacuten -10degC a 50degC
Potencia requerida l2Vac6VA
Peso 439 gr
Tarjeta de Procesamiento Digital de Imaacutegenes Es una tarjeta que suministra la memoria necesaria
para el almacenamiento de las imaacutegenes ya que cada punto de la imagen posee un nivel de gris entre
O y 255 se necesita un byte de memoria por cada uno de ellos seguacuten la resolucioacuten de la caacutemara
utilizada se requiere aproximadamente I~ de Mb para almacenar una imagen completa
La tarjeta aftade I Mb de memoria que permite almacenar hasta ClJotro imaacutegenes adquumliridas en la
caacutemara La tarjeta permite conectar hasta tres caacutemaras CCO simul1aacuteneamente y suministra la salida
para el monitor de video compuesto
Monitor de video compuesto Como monitor se utilizoacute uno de color con doce pulgadas el cual estaacute
en capacidad de recibir la sentildeal middotanaloacutegica de la imagen y desplegarla este se utilizoacute para controlar la
captura procesamiento y anaacutelisis de las imaacutegenes
18
Microcomputador Estaacute equipado con un procesador intel 80486 que opera a 66 MHz 16Mb de
Ram una unidad de disco flexible de 144 Mb disco duro de 800 Mb
Software Despueacutes de adquirir con la caacutemara CCD la imagen del microscopio se almacena en el
microcomputador y se observa a traveacutes del monitor el proceso a seguir es realizar operaciones sobre
la imagen para obtener la informacioacuten deseada (ver figura 28)
I~~fHmiddot lo
Figura 28 Configuracioacuten del ambiente empleado para el desarrollo en las operaciones de la
imagen digital
19
233 Implantacioacuten de la metodologiacutea propuesta
La modularidad de la metodologiacutea propuesta aumenta nuestra capacidad natural de seguir
razonablemente la evolucioacuten de eacutesta de una forma relativamente sencilla dividiendo las operaciones
internas y las tareas de los programas en componentes maacutes pequeftos y maacutes faacutecilmente manejables
que tiacutepicamente son repetitivos y de naturaleza compleja
Desde el punto de vista de direccioacuten de proyecto e implementacioacuten funcional la modularidad aplicada
al entorno de la mctodologia total ofrece a eacutesta un grado de autonomla que le permite ser ajustado o
modificado por segmentos Algunas ventajas principales de gestioacuten son
bull Implementacioacuten maacutes raacutepida de la metodologla con presentacioacuten reducida permitiendo una
filosofla de control de datos de procesos objetivos ademaacutes de ofrecer la oportunidad de facilitar a
los futuros usuarios cambios en su entorno de trabajo
Al ser la metodologiacutea gradual el usuario tiene la oportunidad de familiarizarse con esta nueva
influencia en su entorno antes de que comience la alteracioacuten draacutestica de su rutina de trabajo es
importante que la metodologla no entre en servicio hasta que pueda ser presentada al usuario y
utili zada por eacuteste
bull Permite la formacioacuten tanto de usuarios como del personal de sistemas La pronta operacioacuten y
pruebas de seguridad ofrecen la oportunidad de realizar correcciones sobre la marcha teacutecnica y
metodoloacutegica con capacidad de reducir las consecuencias catastroacuteficas y de esfuerzo
Una vez encontrados los objetivos convergentes en el proceso se ha considerado estrateacutegico presentar
los diferentes subsistemas de la metodologla en su evolucioacuten temporal lo que garantiza la
automatizacioacuten sisteacutemica del problema en estudio
20
2331 Subsistemas de la metodologiacutea propuesta
riF Calibracioacuten IC]
Los procedimientos de calibracioacuten incluyen la asignacioacuten de la identificacioacuten la definicioacuten de un
modelo de buacutesqueda para la etapa de escaneo y la calibracioacuten interactiva de la funcioacuten de contraste
sin embargo la etapa de calibracioacuten maacutes importante es establecer la fuente de luz blanca y los
controles de la caacutemara de video para la configuracioacuten estaacutendar esto se hace de una manera tal que el
centro del campo de observacioacuten tenga un valor de gris relativamente fijo al inicio de cada anaacutelisis el
campo de observacioacuten tambieacuten se emplea para crear imaacutegenes sombreadas de referencia para la
correlacioacuten de todas las imaacutegenes subsiguientes para efectos de ilum inacioacuten desigual derivado del
sistema oacuteptico lo cual es esencial para formalizar la segmentacioacuten automatizada Procedimientos
llevados a cabo una vez por muestra
riF Captura de imaacutegenes de luz blanca reflejada iexclCILBR)
La Imagen de luz blanca primero se captura y luego se almacena por una funcioacuten de entrada
convertida a imagen binaria y se determina el porcentaje relativo de objetos en el campo
Si este porcentaje es demasiado bajo o alrededor del 30 para hacer que valga la pena realizar un
procedimiento (lo cual puede causar falla del contraste o segmentacioacuten imperfecta) la etapa estaacute
preparada para proceder a determinar la proacutexima posicioacuten por el patroacuten de buacutesqueda Si el porcentaje
de objetos estaacuten dentro de los limites aceptables se ejecuta el contraste y la imagen se toma de nuevo
pero esta vez usando una funcioacuten de reduccioacuten de ruido que simultaacuteneamente promedia la imagen por
multiplicacioacuten y divisioacuten diez veces
Las imaacutegenes se digitalizan directamente de los pulidos en los cuales se monta la muestra de mineral
preparada con el fin de extraer la in formacioacuten con gran fidelidad La resolucioacuten requerida es del
orden de 5Jlm con el fin de que la imagen posea baacutesicamente dos zonas bien diferenciadas como son
la resina y el mineral de intereacutes
21
Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
15
6 El pulido debe estar muy limpio y libre de burbujas para evitar artefactos fluorescentes en la
imagen
7 Los agujeros fluorescentes pueden aparecer alrededor de algunas partiacuteculas en las secciones
pulidas aparentemente debido a la lixiviacioacuten de componentes fluorescentes disueltos fuera del
mineral de intereacutes y dentro del medio de montura Estos agujeros estaacuten maacutes tiacutepicamente
asociados con partiacuteculas opacas (cuya microestrllctura porosa aparentemente absorbe
componentes orgaacutenicos solubles) para obtener buenos resultados los agujeros deben ser eliminados
de la imagen
8 Los materiales fluorescentes pueden ser altamente reflectores y por eso objetos no
correspondientes pueden ser detectados (o solo parcialmente detectados) en la imagen de luz
blanca reflejada del mismo campo
9 La presencia de objetos brillantes fluorescentes como fuentes secundarias de luz que pueden
iluminar aacutereas adyacentes (interfiriendo con discriminaciones confiables) es particularmente
severo cerca a las burbujas A causa de estos efectos (8 y 9) Y bajo contraste la imagen
fluorescente es generalmente menos confiable que la de luz blanca reflejada (que debe
permanecer como la referencia primaria para la definicioacuten del objeto)
La razoacuten para desarrollar una metodologiacutea de anaacutelisis semi-automaacutetico de imaacutegenes para la
caracterizacioacuten de texturas minerales con luz reflejada es la de generar un meacutetodo preciso raacutepido y
concreto como tambieacuten de estimacioacuten rutinaria en la clasificacioacuten de minerales Esto significa que la
adecuada precisioacuten y confiabilidad debe ser demostrada como tambieacuten la habilidad para producir
anaacutelisis uacutetiles a una velocidad requerida Tambieacuten se consideroacute la elaboracioacuten de un programa para el
anaacutelisis fractal de cada una de las muestras que pudiera ser operado con una miacutenima cantidad de
entrenamiento y sin necesidad de una experiencia preliminar en los trabajos de anaacutelisis petrograacutefico
Para alcanzar estas metas se establecieron una serie de prerequisitos en el disentildeo de la metodologiacutea
bull El tiempo de ejecucioacuten no debe tomar maacutes de 15 a 20 minutos por seccioacuten pulida incluyendo
procedimientos de calibracioacuten
16
bull El nuacutemero de campos a ser analizados debe ser reducido a aquel que deacute resultados razonables y
consistentes con una correlacioacuten significante de datos fisicoquimicos
bull La metodologiacutea debe estar basada en datos especiacuteficos de tipo geomeacutetrico
bull Un objetivo de 10 aumentos (AxIO) se utiliza con miras a incrementar el aacuterea analizada Para una
imagen de 512 x 512 pixeles esto daacute un aacuterea por campo de 468 x 468 11m La definicioacuten oacuteptica y
la profundidad del foco son mejores a bajas magnificencias
bull Se debe utilizar el mismo objetivo en las observaciones tanto con luz blanca como con luz azul
bull Se deben usar el miacutenimo nuacutemero de pasos interactivos y manuales en un intento de desarrollar un
proceso completamente automaacutetico ( o uno potencialmente automaacutetico dada una apropiada
configuracioacuten del hardware)
232 Implementacioacuten del disentildeo
En el laboratorio de anaacutelisis petrograacutefico de carbones de la Universidad Nacional de Colombia Sede
Medeln y el laboratorio de metalografia de la Universidad de Antioquia se implementoacute el presente
trabajo con base en las caracteriacutesticas antes expuestas y enfocado hacia el desarrollo y aplicacioacuten de la
metodologiacutea propuesta basada en un sistema de procesamiento y anaacutelisis digital de imaacutegenes
2321 Descripcioacuten del equipo empleado
A continuacioacuten se describe cada uno de los recursos utilizados en el desarrollo e implementacioacuten del
sistema que soportan la metodologiacutea a implantar
Microscopio La imagen se obtiene de escenas del mundo real ( la cual varia seguacuten el problema que
se intente resolver) que en este caso estaacute conformado por las caracteriacutesticas morfoloacutegicas de pulidos
de muestras de minerales a analizar las cuales debido a su tamatlo deben ser observados a traveacutes del
microscopio El microscopio empleado es de luz reflejada o invertido
17
Caacutemara CCD Las caacutemaras digitales convierten la informacioacuten visual en seftales eleacutectricas y seguacuten
la tecnologiacutea que usen para eacutesto se clasifican en caacutemaras de tubo y en arreglos de estado soacutelido (maacutes
conocidas como caacutemaras de estado soacutelido)
I
Para el desarrollo de este trabajo se utilizoacute la segunda la cual usa la tecnologiacutea conocida como
Charge Couple Oevice o CCO para la transferencia de la carga desde las celdas sensibles a los
registros de lectura es una caacutemara extremadamente compacta y no introduce distorsiones geomeacutetricas
a las imaacutegenes que permite un alineamiento preciso de las imaacutegenes y es altamente resistente a
vibraciones internas o externas al sistema
Las especificaciones teacutecnicas y fiacutesicas de la caacutemara son
Tecnologfa CCO usando Frame Transfer Method
Nuacutemero de Pixeles 754 (horizontal) por 480 (veacutertical)
Area Sensible 88 mm por 66 mm
rarna~o del pixel 11 5 iexcllm (H) por 270 iexcllm (V)
Sistema de barrido RS-170 21 Intcrlaced
Temperatura de Operacioacuten -10degC a 50degC
Potencia requerida l2Vac6VA
Peso 439 gr
Tarjeta de Procesamiento Digital de Imaacutegenes Es una tarjeta que suministra la memoria necesaria
para el almacenamiento de las imaacutegenes ya que cada punto de la imagen posee un nivel de gris entre
O y 255 se necesita un byte de memoria por cada uno de ellos seguacuten la resolucioacuten de la caacutemara
utilizada se requiere aproximadamente I~ de Mb para almacenar una imagen completa
La tarjeta aftade I Mb de memoria que permite almacenar hasta ClJotro imaacutegenes adquumliridas en la
caacutemara La tarjeta permite conectar hasta tres caacutemaras CCO simul1aacuteneamente y suministra la salida
para el monitor de video compuesto
Monitor de video compuesto Como monitor se utilizoacute uno de color con doce pulgadas el cual estaacute
en capacidad de recibir la sentildeal middotanaloacutegica de la imagen y desplegarla este se utilizoacute para controlar la
captura procesamiento y anaacutelisis de las imaacutegenes
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Microcomputador Estaacute equipado con un procesador intel 80486 que opera a 66 MHz 16Mb de
Ram una unidad de disco flexible de 144 Mb disco duro de 800 Mb
Software Despueacutes de adquirir con la caacutemara CCD la imagen del microscopio se almacena en el
microcomputador y se observa a traveacutes del monitor el proceso a seguir es realizar operaciones sobre
la imagen para obtener la informacioacuten deseada (ver figura 28)
I~~fHmiddot lo
Figura 28 Configuracioacuten del ambiente empleado para el desarrollo en las operaciones de la
imagen digital
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233 Implantacioacuten de la metodologiacutea propuesta
La modularidad de la metodologiacutea propuesta aumenta nuestra capacidad natural de seguir
razonablemente la evolucioacuten de eacutesta de una forma relativamente sencilla dividiendo las operaciones
internas y las tareas de los programas en componentes maacutes pequeftos y maacutes faacutecilmente manejables
que tiacutepicamente son repetitivos y de naturaleza compleja
Desde el punto de vista de direccioacuten de proyecto e implementacioacuten funcional la modularidad aplicada
al entorno de la mctodologia total ofrece a eacutesta un grado de autonomla que le permite ser ajustado o
modificado por segmentos Algunas ventajas principales de gestioacuten son
bull Implementacioacuten maacutes raacutepida de la metodologla con presentacioacuten reducida permitiendo una
filosofla de control de datos de procesos objetivos ademaacutes de ofrecer la oportunidad de facilitar a
los futuros usuarios cambios en su entorno de trabajo
Al ser la metodologiacutea gradual el usuario tiene la oportunidad de familiarizarse con esta nueva
influencia en su entorno antes de que comience la alteracioacuten draacutestica de su rutina de trabajo es
importante que la metodologla no entre en servicio hasta que pueda ser presentada al usuario y
utili zada por eacuteste
bull Permite la formacioacuten tanto de usuarios como del personal de sistemas La pronta operacioacuten y
pruebas de seguridad ofrecen la oportunidad de realizar correcciones sobre la marcha teacutecnica y
metodoloacutegica con capacidad de reducir las consecuencias catastroacuteficas y de esfuerzo
Una vez encontrados los objetivos convergentes en el proceso se ha considerado estrateacutegico presentar
los diferentes subsistemas de la metodologla en su evolucioacuten temporal lo que garantiza la
automatizacioacuten sisteacutemica del problema en estudio
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2331 Subsistemas de la metodologiacutea propuesta
riF Calibracioacuten IC]
Los procedimientos de calibracioacuten incluyen la asignacioacuten de la identificacioacuten la definicioacuten de un
modelo de buacutesqueda para la etapa de escaneo y la calibracioacuten interactiva de la funcioacuten de contraste
sin embargo la etapa de calibracioacuten maacutes importante es establecer la fuente de luz blanca y los
controles de la caacutemara de video para la configuracioacuten estaacutendar esto se hace de una manera tal que el
centro del campo de observacioacuten tenga un valor de gris relativamente fijo al inicio de cada anaacutelisis el
campo de observacioacuten tambieacuten se emplea para crear imaacutegenes sombreadas de referencia para la
correlacioacuten de todas las imaacutegenes subsiguientes para efectos de ilum inacioacuten desigual derivado del
sistema oacuteptico lo cual es esencial para formalizar la segmentacioacuten automatizada Procedimientos
llevados a cabo una vez por muestra
riF Captura de imaacutegenes de luz blanca reflejada iexclCILBR)
La Imagen de luz blanca primero se captura y luego se almacena por una funcioacuten de entrada
convertida a imagen binaria y se determina el porcentaje relativo de objetos en el campo
Si este porcentaje es demasiado bajo o alrededor del 30 para hacer que valga la pena realizar un
procedimiento (lo cual puede causar falla del contraste o segmentacioacuten imperfecta) la etapa estaacute
preparada para proceder a determinar la proacutexima posicioacuten por el patroacuten de buacutesqueda Si el porcentaje
de objetos estaacuten dentro de los limites aceptables se ejecuta el contraste y la imagen se toma de nuevo
pero esta vez usando una funcioacuten de reduccioacuten de ruido que simultaacuteneamente promedia la imagen por
multiplicacioacuten y divisioacuten diez veces
Las imaacutegenes se digitalizan directamente de los pulidos en los cuales se monta la muestra de mineral
preparada con el fin de extraer la in formacioacuten con gran fidelidad La resolucioacuten requerida es del
orden de 5Jlm con el fin de que la imagen posea baacutesicamente dos zonas bien diferenciadas como son
la resina y el mineral de intereacutes
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Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
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IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
16
bull El nuacutemero de campos a ser analizados debe ser reducido a aquel que deacute resultados razonables y
consistentes con una correlacioacuten significante de datos fisicoquimicos
bull La metodologiacutea debe estar basada en datos especiacuteficos de tipo geomeacutetrico
bull Un objetivo de 10 aumentos (AxIO) se utiliza con miras a incrementar el aacuterea analizada Para una
imagen de 512 x 512 pixeles esto daacute un aacuterea por campo de 468 x 468 11m La definicioacuten oacuteptica y
la profundidad del foco son mejores a bajas magnificencias
bull Se debe utilizar el mismo objetivo en las observaciones tanto con luz blanca como con luz azul
bull Se deben usar el miacutenimo nuacutemero de pasos interactivos y manuales en un intento de desarrollar un
proceso completamente automaacutetico ( o uno potencialmente automaacutetico dada una apropiada
configuracioacuten del hardware)
232 Implementacioacuten del disentildeo
En el laboratorio de anaacutelisis petrograacutefico de carbones de la Universidad Nacional de Colombia Sede
Medeln y el laboratorio de metalografia de la Universidad de Antioquia se implementoacute el presente
trabajo con base en las caracteriacutesticas antes expuestas y enfocado hacia el desarrollo y aplicacioacuten de la
metodologiacutea propuesta basada en un sistema de procesamiento y anaacutelisis digital de imaacutegenes
2321 Descripcioacuten del equipo empleado
A continuacioacuten se describe cada uno de los recursos utilizados en el desarrollo e implementacioacuten del
sistema que soportan la metodologiacutea a implantar
Microscopio La imagen se obtiene de escenas del mundo real ( la cual varia seguacuten el problema que
se intente resolver) que en este caso estaacute conformado por las caracteriacutesticas morfoloacutegicas de pulidos
de muestras de minerales a analizar las cuales debido a su tamatlo deben ser observados a traveacutes del
microscopio El microscopio empleado es de luz reflejada o invertido
17
Caacutemara CCD Las caacutemaras digitales convierten la informacioacuten visual en seftales eleacutectricas y seguacuten
la tecnologiacutea que usen para eacutesto se clasifican en caacutemaras de tubo y en arreglos de estado soacutelido (maacutes
conocidas como caacutemaras de estado soacutelido)
I
Para el desarrollo de este trabajo se utilizoacute la segunda la cual usa la tecnologiacutea conocida como
Charge Couple Oevice o CCO para la transferencia de la carga desde las celdas sensibles a los
registros de lectura es una caacutemara extremadamente compacta y no introduce distorsiones geomeacutetricas
a las imaacutegenes que permite un alineamiento preciso de las imaacutegenes y es altamente resistente a
vibraciones internas o externas al sistema
Las especificaciones teacutecnicas y fiacutesicas de la caacutemara son
Tecnologfa CCO usando Frame Transfer Method
Nuacutemero de Pixeles 754 (horizontal) por 480 (veacutertical)
Area Sensible 88 mm por 66 mm
rarna~o del pixel 11 5 iexcllm (H) por 270 iexcllm (V)
Sistema de barrido RS-170 21 Intcrlaced
Temperatura de Operacioacuten -10degC a 50degC
Potencia requerida l2Vac6VA
Peso 439 gr
Tarjeta de Procesamiento Digital de Imaacutegenes Es una tarjeta que suministra la memoria necesaria
para el almacenamiento de las imaacutegenes ya que cada punto de la imagen posee un nivel de gris entre
O y 255 se necesita un byte de memoria por cada uno de ellos seguacuten la resolucioacuten de la caacutemara
utilizada se requiere aproximadamente I~ de Mb para almacenar una imagen completa
La tarjeta aftade I Mb de memoria que permite almacenar hasta ClJotro imaacutegenes adquumliridas en la
caacutemara La tarjeta permite conectar hasta tres caacutemaras CCO simul1aacuteneamente y suministra la salida
para el monitor de video compuesto
Monitor de video compuesto Como monitor se utilizoacute uno de color con doce pulgadas el cual estaacute
en capacidad de recibir la sentildeal middotanaloacutegica de la imagen y desplegarla este se utilizoacute para controlar la
captura procesamiento y anaacutelisis de las imaacutegenes
18
Microcomputador Estaacute equipado con un procesador intel 80486 que opera a 66 MHz 16Mb de
Ram una unidad de disco flexible de 144 Mb disco duro de 800 Mb
Software Despueacutes de adquirir con la caacutemara CCD la imagen del microscopio se almacena en el
microcomputador y se observa a traveacutes del monitor el proceso a seguir es realizar operaciones sobre
la imagen para obtener la informacioacuten deseada (ver figura 28)
I~~fHmiddot lo
Figura 28 Configuracioacuten del ambiente empleado para el desarrollo en las operaciones de la
imagen digital
19
233 Implantacioacuten de la metodologiacutea propuesta
La modularidad de la metodologiacutea propuesta aumenta nuestra capacidad natural de seguir
razonablemente la evolucioacuten de eacutesta de una forma relativamente sencilla dividiendo las operaciones
internas y las tareas de los programas en componentes maacutes pequeftos y maacutes faacutecilmente manejables
que tiacutepicamente son repetitivos y de naturaleza compleja
Desde el punto de vista de direccioacuten de proyecto e implementacioacuten funcional la modularidad aplicada
al entorno de la mctodologia total ofrece a eacutesta un grado de autonomla que le permite ser ajustado o
modificado por segmentos Algunas ventajas principales de gestioacuten son
bull Implementacioacuten maacutes raacutepida de la metodologla con presentacioacuten reducida permitiendo una
filosofla de control de datos de procesos objetivos ademaacutes de ofrecer la oportunidad de facilitar a
los futuros usuarios cambios en su entorno de trabajo
Al ser la metodologiacutea gradual el usuario tiene la oportunidad de familiarizarse con esta nueva
influencia en su entorno antes de que comience la alteracioacuten draacutestica de su rutina de trabajo es
importante que la metodologla no entre en servicio hasta que pueda ser presentada al usuario y
utili zada por eacuteste
bull Permite la formacioacuten tanto de usuarios como del personal de sistemas La pronta operacioacuten y
pruebas de seguridad ofrecen la oportunidad de realizar correcciones sobre la marcha teacutecnica y
metodoloacutegica con capacidad de reducir las consecuencias catastroacuteficas y de esfuerzo
Una vez encontrados los objetivos convergentes en el proceso se ha considerado estrateacutegico presentar
los diferentes subsistemas de la metodologla en su evolucioacuten temporal lo que garantiza la
automatizacioacuten sisteacutemica del problema en estudio
20
2331 Subsistemas de la metodologiacutea propuesta
riF Calibracioacuten IC]
Los procedimientos de calibracioacuten incluyen la asignacioacuten de la identificacioacuten la definicioacuten de un
modelo de buacutesqueda para la etapa de escaneo y la calibracioacuten interactiva de la funcioacuten de contraste
sin embargo la etapa de calibracioacuten maacutes importante es establecer la fuente de luz blanca y los
controles de la caacutemara de video para la configuracioacuten estaacutendar esto se hace de una manera tal que el
centro del campo de observacioacuten tenga un valor de gris relativamente fijo al inicio de cada anaacutelisis el
campo de observacioacuten tambieacuten se emplea para crear imaacutegenes sombreadas de referencia para la
correlacioacuten de todas las imaacutegenes subsiguientes para efectos de ilum inacioacuten desigual derivado del
sistema oacuteptico lo cual es esencial para formalizar la segmentacioacuten automatizada Procedimientos
llevados a cabo una vez por muestra
riF Captura de imaacutegenes de luz blanca reflejada iexclCILBR)
La Imagen de luz blanca primero se captura y luego se almacena por una funcioacuten de entrada
convertida a imagen binaria y se determina el porcentaje relativo de objetos en el campo
Si este porcentaje es demasiado bajo o alrededor del 30 para hacer que valga la pena realizar un
procedimiento (lo cual puede causar falla del contraste o segmentacioacuten imperfecta) la etapa estaacute
preparada para proceder a determinar la proacutexima posicioacuten por el patroacuten de buacutesqueda Si el porcentaje
de objetos estaacuten dentro de los limites aceptables se ejecuta el contraste y la imagen se toma de nuevo
pero esta vez usando una funcioacuten de reduccioacuten de ruido que simultaacuteneamente promedia la imagen por
multiplicacioacuten y divisioacuten diez veces
Las imaacutegenes se digitalizan directamente de los pulidos en los cuales se monta la muestra de mineral
preparada con el fin de extraer la in formacioacuten con gran fidelidad La resolucioacuten requerida es del
orden de 5Jlm con el fin de que la imagen posea baacutesicamente dos zonas bien diferenciadas como son
la resina y el mineral de intereacutes
21
Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
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tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
17
Caacutemara CCD Las caacutemaras digitales convierten la informacioacuten visual en seftales eleacutectricas y seguacuten
la tecnologiacutea que usen para eacutesto se clasifican en caacutemaras de tubo y en arreglos de estado soacutelido (maacutes
conocidas como caacutemaras de estado soacutelido)
I
Para el desarrollo de este trabajo se utilizoacute la segunda la cual usa la tecnologiacutea conocida como
Charge Couple Oevice o CCO para la transferencia de la carga desde las celdas sensibles a los
registros de lectura es una caacutemara extremadamente compacta y no introduce distorsiones geomeacutetricas
a las imaacutegenes que permite un alineamiento preciso de las imaacutegenes y es altamente resistente a
vibraciones internas o externas al sistema
Las especificaciones teacutecnicas y fiacutesicas de la caacutemara son
Tecnologfa CCO usando Frame Transfer Method
Nuacutemero de Pixeles 754 (horizontal) por 480 (veacutertical)
Area Sensible 88 mm por 66 mm
rarna~o del pixel 11 5 iexcllm (H) por 270 iexcllm (V)
Sistema de barrido RS-170 21 Intcrlaced
Temperatura de Operacioacuten -10degC a 50degC
Potencia requerida l2Vac6VA
Peso 439 gr
Tarjeta de Procesamiento Digital de Imaacutegenes Es una tarjeta que suministra la memoria necesaria
para el almacenamiento de las imaacutegenes ya que cada punto de la imagen posee un nivel de gris entre
O y 255 se necesita un byte de memoria por cada uno de ellos seguacuten la resolucioacuten de la caacutemara
utilizada se requiere aproximadamente I~ de Mb para almacenar una imagen completa
La tarjeta aftade I Mb de memoria que permite almacenar hasta ClJotro imaacutegenes adquumliridas en la
caacutemara La tarjeta permite conectar hasta tres caacutemaras CCO simul1aacuteneamente y suministra la salida
para el monitor de video compuesto
Monitor de video compuesto Como monitor se utilizoacute uno de color con doce pulgadas el cual estaacute
en capacidad de recibir la sentildeal middotanaloacutegica de la imagen y desplegarla este se utilizoacute para controlar la
captura procesamiento y anaacutelisis de las imaacutegenes
18
Microcomputador Estaacute equipado con un procesador intel 80486 que opera a 66 MHz 16Mb de
Ram una unidad de disco flexible de 144 Mb disco duro de 800 Mb
Software Despueacutes de adquirir con la caacutemara CCD la imagen del microscopio se almacena en el
microcomputador y se observa a traveacutes del monitor el proceso a seguir es realizar operaciones sobre
la imagen para obtener la informacioacuten deseada (ver figura 28)
I~~fHmiddot lo
Figura 28 Configuracioacuten del ambiente empleado para el desarrollo en las operaciones de la
imagen digital
19
233 Implantacioacuten de la metodologiacutea propuesta
La modularidad de la metodologiacutea propuesta aumenta nuestra capacidad natural de seguir
razonablemente la evolucioacuten de eacutesta de una forma relativamente sencilla dividiendo las operaciones
internas y las tareas de los programas en componentes maacutes pequeftos y maacutes faacutecilmente manejables
que tiacutepicamente son repetitivos y de naturaleza compleja
Desde el punto de vista de direccioacuten de proyecto e implementacioacuten funcional la modularidad aplicada
al entorno de la mctodologia total ofrece a eacutesta un grado de autonomla que le permite ser ajustado o
modificado por segmentos Algunas ventajas principales de gestioacuten son
bull Implementacioacuten maacutes raacutepida de la metodologla con presentacioacuten reducida permitiendo una
filosofla de control de datos de procesos objetivos ademaacutes de ofrecer la oportunidad de facilitar a
los futuros usuarios cambios en su entorno de trabajo
Al ser la metodologiacutea gradual el usuario tiene la oportunidad de familiarizarse con esta nueva
influencia en su entorno antes de que comience la alteracioacuten draacutestica de su rutina de trabajo es
importante que la metodologla no entre en servicio hasta que pueda ser presentada al usuario y
utili zada por eacuteste
bull Permite la formacioacuten tanto de usuarios como del personal de sistemas La pronta operacioacuten y
pruebas de seguridad ofrecen la oportunidad de realizar correcciones sobre la marcha teacutecnica y
metodoloacutegica con capacidad de reducir las consecuencias catastroacuteficas y de esfuerzo
Una vez encontrados los objetivos convergentes en el proceso se ha considerado estrateacutegico presentar
los diferentes subsistemas de la metodologla en su evolucioacuten temporal lo que garantiza la
automatizacioacuten sisteacutemica del problema en estudio
20
2331 Subsistemas de la metodologiacutea propuesta
riF Calibracioacuten IC]
Los procedimientos de calibracioacuten incluyen la asignacioacuten de la identificacioacuten la definicioacuten de un
modelo de buacutesqueda para la etapa de escaneo y la calibracioacuten interactiva de la funcioacuten de contraste
sin embargo la etapa de calibracioacuten maacutes importante es establecer la fuente de luz blanca y los
controles de la caacutemara de video para la configuracioacuten estaacutendar esto se hace de una manera tal que el
centro del campo de observacioacuten tenga un valor de gris relativamente fijo al inicio de cada anaacutelisis el
campo de observacioacuten tambieacuten se emplea para crear imaacutegenes sombreadas de referencia para la
correlacioacuten de todas las imaacutegenes subsiguientes para efectos de ilum inacioacuten desigual derivado del
sistema oacuteptico lo cual es esencial para formalizar la segmentacioacuten automatizada Procedimientos
llevados a cabo una vez por muestra
riF Captura de imaacutegenes de luz blanca reflejada iexclCILBR)
La Imagen de luz blanca primero se captura y luego se almacena por una funcioacuten de entrada
convertida a imagen binaria y se determina el porcentaje relativo de objetos en el campo
Si este porcentaje es demasiado bajo o alrededor del 30 para hacer que valga la pena realizar un
procedimiento (lo cual puede causar falla del contraste o segmentacioacuten imperfecta) la etapa estaacute
preparada para proceder a determinar la proacutexima posicioacuten por el patroacuten de buacutesqueda Si el porcentaje
de objetos estaacuten dentro de los limites aceptables se ejecuta el contraste y la imagen se toma de nuevo
pero esta vez usando una funcioacuten de reduccioacuten de ruido que simultaacuteneamente promedia la imagen por
multiplicacioacuten y divisioacuten diez veces
Las imaacutegenes se digitalizan directamente de los pulidos en los cuales se monta la muestra de mineral
preparada con el fin de extraer la in formacioacuten con gran fidelidad La resolucioacuten requerida es del
orden de 5Jlm con el fin de que la imagen posea baacutesicamente dos zonas bien diferenciadas como son
la resina y el mineral de intereacutes
21
Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
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Microcomputador Estaacute equipado con un procesador intel 80486 que opera a 66 MHz 16Mb de
Ram una unidad de disco flexible de 144 Mb disco duro de 800 Mb
Software Despueacutes de adquirir con la caacutemara CCD la imagen del microscopio se almacena en el
microcomputador y se observa a traveacutes del monitor el proceso a seguir es realizar operaciones sobre
la imagen para obtener la informacioacuten deseada (ver figura 28)
I~~fHmiddot lo
Figura 28 Configuracioacuten del ambiente empleado para el desarrollo en las operaciones de la
imagen digital
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233 Implantacioacuten de la metodologiacutea propuesta
La modularidad de la metodologiacutea propuesta aumenta nuestra capacidad natural de seguir
razonablemente la evolucioacuten de eacutesta de una forma relativamente sencilla dividiendo las operaciones
internas y las tareas de los programas en componentes maacutes pequeftos y maacutes faacutecilmente manejables
que tiacutepicamente son repetitivos y de naturaleza compleja
Desde el punto de vista de direccioacuten de proyecto e implementacioacuten funcional la modularidad aplicada
al entorno de la mctodologia total ofrece a eacutesta un grado de autonomla que le permite ser ajustado o
modificado por segmentos Algunas ventajas principales de gestioacuten son
bull Implementacioacuten maacutes raacutepida de la metodologla con presentacioacuten reducida permitiendo una
filosofla de control de datos de procesos objetivos ademaacutes de ofrecer la oportunidad de facilitar a
los futuros usuarios cambios en su entorno de trabajo
Al ser la metodologiacutea gradual el usuario tiene la oportunidad de familiarizarse con esta nueva
influencia en su entorno antes de que comience la alteracioacuten draacutestica de su rutina de trabajo es
importante que la metodologla no entre en servicio hasta que pueda ser presentada al usuario y
utili zada por eacuteste
bull Permite la formacioacuten tanto de usuarios como del personal de sistemas La pronta operacioacuten y
pruebas de seguridad ofrecen la oportunidad de realizar correcciones sobre la marcha teacutecnica y
metodoloacutegica con capacidad de reducir las consecuencias catastroacuteficas y de esfuerzo
Una vez encontrados los objetivos convergentes en el proceso se ha considerado estrateacutegico presentar
los diferentes subsistemas de la metodologla en su evolucioacuten temporal lo que garantiza la
automatizacioacuten sisteacutemica del problema en estudio
20
2331 Subsistemas de la metodologiacutea propuesta
riF Calibracioacuten IC]
Los procedimientos de calibracioacuten incluyen la asignacioacuten de la identificacioacuten la definicioacuten de un
modelo de buacutesqueda para la etapa de escaneo y la calibracioacuten interactiva de la funcioacuten de contraste
sin embargo la etapa de calibracioacuten maacutes importante es establecer la fuente de luz blanca y los
controles de la caacutemara de video para la configuracioacuten estaacutendar esto se hace de una manera tal que el
centro del campo de observacioacuten tenga un valor de gris relativamente fijo al inicio de cada anaacutelisis el
campo de observacioacuten tambieacuten se emplea para crear imaacutegenes sombreadas de referencia para la
correlacioacuten de todas las imaacutegenes subsiguientes para efectos de ilum inacioacuten desigual derivado del
sistema oacuteptico lo cual es esencial para formalizar la segmentacioacuten automatizada Procedimientos
llevados a cabo una vez por muestra
riF Captura de imaacutegenes de luz blanca reflejada iexclCILBR)
La Imagen de luz blanca primero se captura y luego se almacena por una funcioacuten de entrada
convertida a imagen binaria y se determina el porcentaje relativo de objetos en el campo
Si este porcentaje es demasiado bajo o alrededor del 30 para hacer que valga la pena realizar un
procedimiento (lo cual puede causar falla del contraste o segmentacioacuten imperfecta) la etapa estaacute
preparada para proceder a determinar la proacutexima posicioacuten por el patroacuten de buacutesqueda Si el porcentaje
de objetos estaacuten dentro de los limites aceptables se ejecuta el contraste y la imagen se toma de nuevo
pero esta vez usando una funcioacuten de reduccioacuten de ruido que simultaacuteneamente promedia la imagen por
multiplicacioacuten y divisioacuten diez veces
Las imaacutegenes se digitalizan directamente de los pulidos en los cuales se monta la muestra de mineral
preparada con el fin de extraer la in formacioacuten con gran fidelidad La resolucioacuten requerida es del
orden de 5Jlm con el fin de que la imagen posea baacutesicamente dos zonas bien diferenciadas como son
la resina y el mineral de intereacutes
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Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
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fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
19
233 Implantacioacuten de la metodologiacutea propuesta
La modularidad de la metodologiacutea propuesta aumenta nuestra capacidad natural de seguir
razonablemente la evolucioacuten de eacutesta de una forma relativamente sencilla dividiendo las operaciones
internas y las tareas de los programas en componentes maacutes pequeftos y maacutes faacutecilmente manejables
que tiacutepicamente son repetitivos y de naturaleza compleja
Desde el punto de vista de direccioacuten de proyecto e implementacioacuten funcional la modularidad aplicada
al entorno de la mctodologia total ofrece a eacutesta un grado de autonomla que le permite ser ajustado o
modificado por segmentos Algunas ventajas principales de gestioacuten son
bull Implementacioacuten maacutes raacutepida de la metodologla con presentacioacuten reducida permitiendo una
filosofla de control de datos de procesos objetivos ademaacutes de ofrecer la oportunidad de facilitar a
los futuros usuarios cambios en su entorno de trabajo
Al ser la metodologiacutea gradual el usuario tiene la oportunidad de familiarizarse con esta nueva
influencia en su entorno antes de que comience la alteracioacuten draacutestica de su rutina de trabajo es
importante que la metodologla no entre en servicio hasta que pueda ser presentada al usuario y
utili zada por eacuteste
bull Permite la formacioacuten tanto de usuarios como del personal de sistemas La pronta operacioacuten y
pruebas de seguridad ofrecen la oportunidad de realizar correcciones sobre la marcha teacutecnica y
metodoloacutegica con capacidad de reducir las consecuencias catastroacuteficas y de esfuerzo
Una vez encontrados los objetivos convergentes en el proceso se ha considerado estrateacutegico presentar
los diferentes subsistemas de la metodologla en su evolucioacuten temporal lo que garantiza la
automatizacioacuten sisteacutemica del problema en estudio
20
2331 Subsistemas de la metodologiacutea propuesta
riF Calibracioacuten IC]
Los procedimientos de calibracioacuten incluyen la asignacioacuten de la identificacioacuten la definicioacuten de un
modelo de buacutesqueda para la etapa de escaneo y la calibracioacuten interactiva de la funcioacuten de contraste
sin embargo la etapa de calibracioacuten maacutes importante es establecer la fuente de luz blanca y los
controles de la caacutemara de video para la configuracioacuten estaacutendar esto se hace de una manera tal que el
centro del campo de observacioacuten tenga un valor de gris relativamente fijo al inicio de cada anaacutelisis el
campo de observacioacuten tambieacuten se emplea para crear imaacutegenes sombreadas de referencia para la
correlacioacuten de todas las imaacutegenes subsiguientes para efectos de ilum inacioacuten desigual derivado del
sistema oacuteptico lo cual es esencial para formalizar la segmentacioacuten automatizada Procedimientos
llevados a cabo una vez por muestra
riF Captura de imaacutegenes de luz blanca reflejada iexclCILBR)
La Imagen de luz blanca primero se captura y luego se almacena por una funcioacuten de entrada
convertida a imagen binaria y se determina el porcentaje relativo de objetos en el campo
Si este porcentaje es demasiado bajo o alrededor del 30 para hacer que valga la pena realizar un
procedimiento (lo cual puede causar falla del contraste o segmentacioacuten imperfecta) la etapa estaacute
preparada para proceder a determinar la proacutexima posicioacuten por el patroacuten de buacutesqueda Si el porcentaje
de objetos estaacuten dentro de los limites aceptables se ejecuta el contraste y la imagen se toma de nuevo
pero esta vez usando una funcioacuten de reduccioacuten de ruido que simultaacuteneamente promedia la imagen por
multiplicacioacuten y divisioacuten diez veces
Las imaacutegenes se digitalizan directamente de los pulidos en los cuales se monta la muestra de mineral
preparada con el fin de extraer la in formacioacuten con gran fidelidad La resolucioacuten requerida es del
orden de 5Jlm con el fin de que la imagen posea baacutesicamente dos zonas bien diferenciadas como son
la resina y el mineral de intereacutes
21
Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
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Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
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2331 Subsistemas de la metodologiacutea propuesta
riF Calibracioacuten IC]
Los procedimientos de calibracioacuten incluyen la asignacioacuten de la identificacioacuten la definicioacuten de un
modelo de buacutesqueda para la etapa de escaneo y la calibracioacuten interactiva de la funcioacuten de contraste
sin embargo la etapa de calibracioacuten maacutes importante es establecer la fuente de luz blanca y los
controles de la caacutemara de video para la configuracioacuten estaacutendar esto se hace de una manera tal que el
centro del campo de observacioacuten tenga un valor de gris relativamente fijo al inicio de cada anaacutelisis el
campo de observacioacuten tambieacuten se emplea para crear imaacutegenes sombreadas de referencia para la
correlacioacuten de todas las imaacutegenes subsiguientes para efectos de ilum inacioacuten desigual derivado del
sistema oacuteptico lo cual es esencial para formalizar la segmentacioacuten automatizada Procedimientos
llevados a cabo una vez por muestra
riF Captura de imaacutegenes de luz blanca reflejada iexclCILBR)
La Imagen de luz blanca primero se captura y luego se almacena por una funcioacuten de entrada
convertida a imagen binaria y se determina el porcentaje relativo de objetos en el campo
Si este porcentaje es demasiado bajo o alrededor del 30 para hacer que valga la pena realizar un
procedimiento (lo cual puede causar falla del contraste o segmentacioacuten imperfecta) la etapa estaacute
preparada para proceder a determinar la proacutexima posicioacuten por el patroacuten de buacutesqueda Si el porcentaje
de objetos estaacuten dentro de los limites aceptables se ejecuta el contraste y la imagen se toma de nuevo
pero esta vez usando una funcioacuten de reduccioacuten de ruido que simultaacuteneamente promedia la imagen por
multiplicacioacuten y divisioacuten diez veces
Las imaacutegenes se digitalizan directamente de los pulidos en los cuales se monta la muestra de mineral
preparada con el fin de extraer la in formacioacuten con gran fidelidad La resolucioacuten requerida es del
orden de 5Jlm con el fin de que la imagen posea baacutesicamente dos zonas bien diferenciadas como son
la resina y el mineral de intereacutes
21
Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
21
Mejoramiento de la imagen de luz blanca [MILB)
Primero la imagen se corrige por sombras para remover algunos efectos de iluminacioacuten desigual Los
niveles de gris dentro de la imagen son re-escalonados tal que todos los pixeles del fondo estaacuten
ajustados a un nivel de gris 255 (blanco perfecto) mientras que aquellos de los objetos permanecen
inalterados Se debe ajustar inicialmente el umbral de manera interactiva y posteriormente los
mejores resultados se obtienen mediante un tono fino perioacutedico El procedimiento incrementa el
contraste entre los objetos y el fondo y as se mejora significativamente la discriminacioacuten de los
objetos maacutes reflectantes y el borde de las partkulas lo cual de otra manera tenderla a perderse o a
modificarse
1 Segmentacioacuten de la imagen de luz blanca [SILB]
Se realiza un pre-ajuste del nivel del umbral lo cual permite la segmentacioacuten de todos los objetos a
partir del fondo esto se hace por discriminacioacuten dinaacutemica (es decir separacioacuten de los objetos del
fondo local usando una ventana moacutevil de tamafo especificado) El resultado es una imagen binaria
(en la cual los pixeles del objeto son ajustados a 255 y los pixeles del fondo a O) Cualquier objeto
borroso o manchado o que incluya ruido se elimina automaacuteticamente por las etapas de procesamiento
digital de imaacutegenes
1 Cambio en el modo de iluminacioacuten [CM)
La caja de control del microscopio se manipula por medio del sistema de anaacutelisis de imagen y se abre
el bloque obturador del camino del rayo incidente (luz azul) Se bloquea el camino del rayo de luz
blanca por un obturador controlado manualmente El sistema de anaacutelisis de imagen no permite el
control de maacutes de un obturador y en algunos casos se requiere una entrada manual para salir y
retroceder al programa principal la automatizacioacuten completa no es por lo tanto posible con la
configuracioacuten del hardware y software existente
Iif Captura de la imagen de luz azul [CILA]
El modo de iluminacioacuten se cambia inmediatamente a luz blanca reflejada La imagen de luz azul se
almacena usando una funcioacuten de promedio de imagen para reducir ruido
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
22
IW Mejoramiento de luz azul [M~LA]
La imagen de luz azul se corrige por sombras y luego se suavIza usando el filtro digital de la
mediana El contraste entre las partiacuteculas fluorescentes y no fluorescentes del fondo de la distribucioacuten
de los niveles de gris en la imagen y las funciones de agudeza de arista a menudo se utilizan para
incrementar la definicioacuten ltle la partfcula
9 Primera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [PSIFLA]
Un umbral predeterminado se usa para aislar todos los pixeles de los objetos fluorescentes de los otros
pixelcs Se predefine el nivel maacutes bajo del umbral de discriminacioacuten dinaacutemico para detectar tantas
partiacuteculas fluorescentes como sea posible sin introducir cantidades de ruido aceptables (el material
menos fluorescente no se puede detectar exitosamente por este meacutetodo sin la inclusioacuten excesiva de
ruido)
IW Definicioacuten de la imagen total de partiacutecula [DITP]
Las imaacutegenes binarias del subsistema S1 L B Y M LA se suman uti Iizando una funcioacuten de
operador booleano El aacuterea de la imagen compuesta entonces se mide y el resultado se almacena
temporalmente como el valor de referencia 100 para lo cual todas las otras mediciones de aacuterea
realizadas sobre el mismo campo de visioacuten se relacionan automaacuteticamente
y Segunda segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [SSIFLA]
Una segunda segmentacioacuten dinaacutemica de la imagen de tonos de gris de luz azul mejorada se hace
usando un valor predeterminado del umbral previamente encontrado para discriminar el
constituyente mineral brillantemente fluorescente
EiF Tercera segmentacioacuten de la imagen fluorescente de luz azul [TSIFLA)
Las funciones de segmentacioacuten normal no pueden separar adecuadamente material fluorescente
opaco del fondo debido a los bajos niveles de contraste (auacuten cuando el medio de montaje muestre
fluorescencia baja)
El mejor camino para discriminar satisfactoriamente este material fue re-escalonando los niveles de
gris en la imagen (lo cual en efecto permite control de pixeles individuales) tal que todas las aacutereas del
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
23
fondo (y objetos no fluorescentes) fueron ajustados a cero (negro) Los mejores resultados se obtienen
una vez que el sistema se ha estabilizado y por el empleo de una sincronizacioacuten delicada interactiva
A causa del bajo contraste este proceso tiene como resultado ruido fino el cual se remueve
empleando una funcioacuten filtro dependiente del tamarlo (la cual deja los otros objetos inalterados) El
tono remanente de gris de la imagen entonces se enmascara con los pixeles del fondo definidos en el
subsistema SS1 F LA y segmentado para producir una imagen binaria del aacuterea total del objeto
fluorescente
Separacioacuten de partiacuteculas no fluorescentes opacas yo uniformes [SPNFO]
La imagen de tono gris (luz blanca) del subsistema MILB se enmascara con la imagen total del
objeto fluorescente del subsistema TSIFLA y tambieacuten de los pixeles del fondo del subsistema
SS1FLA asiacute se deja solamente las partiacuteculas no fluorescentes en la imagen Esto significa qut
donde una partlcula fluorescente y no fluorescente se translapan la primera toma precedencia
Un filtro gradiente digital sobel se aplica para enmascarar la imagen de tonos gris resultando en una
serie de contornos cuya densidad y nivel de gris refleja el nivel de gris del gradiente en la imagen
original El opaco (y de otra parte partlculas densitomeacutetricamente uniformes) contiene poco o ninguacuten
contorno interno mientras que las partculas heterogeacuteneas contienen muchos contornos cerrados en el
espacio La segmentacioacuten es por lo tanto posible sin la necesidad de efectuar medidas dcnsitomeacutetricasbull
de IIn objeto especiacutefico real
La imagen filtrada por el gradiente contorno se convierte en una imagen binaria (pareja dilatacioacuten shy
erosioacuten) aplicando la funcioacuten de cerrado Esto primero dilata las lineas contorneadas y luego las eroda
en la misma cantidad pero deja algunos contornos que emergen permanentemente debido a una
unioacuten mientras reduce el resto del fondo a su espesor original Esto tiene el efecto de rellenar todas
las partiacuteculas heterogeacuteneas El resultado de la imagen entonces se invierte y simplifica por un abierto
(pareja erosioacuten - dilatacioacuten) dejando las aacutereas opacas yo uniformes como uacutenicos objetos
EiF Medicioacuten [M]
La parte maacutes dificil y criacutetica de la visioacuten artificial la constituye el sistema de procesado Se requiere
un computador de alta velocidad y capacidad de proceso para tratar una informacioacuten muy grande en
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
24
tiempos muy pequcflos las imaacutegenes hay que procesarlas en tiempo real esto implica sistemas muy
depurados y computadores muy raacutepidos
Existen ciertos procesos que han sido probados y bajo condiciones especiales su rendimiento es
bastante aceptable lo cual es base para el presente diseflo
Las operaciones baacutesicas (ver figura 2 9 y 2 10) que se deben realizar en la aplicacioacuten de la
metodolog[a son
bull La obtencioacuten de las imaacutegenes a procesar
bull La digitalizacioacuten de la imagen obtenida
bull El almacenamiento de la imagen en memoria principal si el equipo lo permite o utilizar memoria
adicional
bull La definicioacuten de la forma de anaacutelisis digital de imaacutegenes usando teacutecnicas bidimensionales o
tridimensionales (dadas las condiciones del sistema se propone una teacutecnica bidimensional para el
presente sistema)
bull La binarizacioacuten de la imagen para facilitar el proceso de los datos de la imagen
bull El reconocimiento de contornos para detenninar los objetivos de la muestra a analizar (vitrinita en
nuestro caso)
bull El mejoramiento de la seflal obtenida para conseguir que los datos a analizar correspondan a la
imagen y no a ruido
bull El caacutelculo de longitud y aacuterea del objeto para establecer su tarnaflo
bull La clasificacioacuten y anaacutelisis estad[stico de distribuciones de frecuencia de tamaflo
bull Las rutinas de calibrador en tiempo real y previo del sistema
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
25
bull La interconexioacuten con otros programas
bull El reporte de resultados obtenidos
Las imaacutegenes definidas en los subsistemas MLA SSIFLA TSIFLA y SPNFO entonces se
identifican (es decir se codifican se asignan y se demuesttra la conectividad de pixeles de objetos
adyacentes) El acumulado de las aacutereas de los objetos son entonces medidos y convertidos en
porcentajes relativos al 100 del valor definido en el subsistema DITP Para cada campo de visioacuten
se almacenan separadamente en el buffer los siguientes datos
a El aacuterea total de partiacuteculas e inclusiones de fluorescencia moderada y brillante
b El porcentaje de aacuterea de particulas e inclusiones de fluorescencia brillante
c El porcentaje de aacuterea de partiacuteculas opacasuniformes no fluorescentes
Tambieacuten de estos valores se calcula lo siguiente
f El porcentaje de aacuterea no fluorescente
g El porcentaje de aacuterea de matriz fluorescente AOM (Material Orgaacutenico)
h El porcentaje de aacuterea del objeto estructurado moderadamente fluorescente
liF Repeticioacuten del Procedimiento [RP]
Sigue el almacenamiento de los datos en el buffer (memoria) acumulado el movimiento automaacutetico
en la etapa de escaneo para el nuevo campo de visioacuten y una funcioacuten enlace inmediatamente enviacutea la
metodologiacutea al subsistema CILBR siguiendo la secuencia predeterminada de ejecuciones del ciclo
de medicioacuten (cada uno toma aproximadamente 2 min en el modo de operacioacuten automaacutetico) Los datos
se transfieren del buffer al disco duro interno para la evaluacioacuten estadiacutestica y fractal (ver figura
211) La metodologiacutea entonces salta del subsistema CILBR listo para la calibracioacuten de la proacutexima
ejecucioacuten
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o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
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~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
26
o
PROCESAMIENTO DE BAJO NIVEL
PROCESAMIENTO DE NIVEL MEDIO
PROCESAMIENTO DE ALTO NIVEL
~ I
(
PROCESAMIENTO DE IMAacuteGENES 1--+
Operaciones de Convolucioacuten
bull Mejoramiento Brillo y contTaste
bull Eliminacioacuten de ruido
bull Binarizacioacuten
bull Deteccioacuten de contornos
Operaciones Morfoloacutegicas
bull Dilatacioacuten bull Erosioacuten
bull Abierto
bull Cerrado
Caracterizacioacuten
INTERPRETACIOacuteN )- Hswgma de nveles de gels bull Caacutelculo de dimensioacuten fractal Interpretacioacuten
SIVALIDACIOacuteN DE gt-----+0 RESULTADOS
Actualizar Base de Datos
Csalir~ Figura 29 Operaciones baacutesicas de medicioacuten en la metodologia
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
INICIO
Si
1 iquestCuaacutel
objetivo seraacute usado
Factores de caacutelculo y
movimiento de la platina
No
Creacioacuten del ---filtro de luz
Identificacioacuten de la muestra
de entrada
No de imaacutegenes de entrada a ser analizadas
Cambiar a luz azul
27
~----No
__~~~
Si
Movimiento
Diferentes focos de entrada
i Si
de la platina
Autofoco
Segmentacioacuten de la imagen en 512x512
pixeles
gt-- No
~---------No
Convertir Retoma a la Si informacioacuten a posicioacuten ~---
archivos de datos inicial
i Acceso de datos a No+-----lt ~-----+ Si ---~ Anaacutelisis Fractalla base de datos
Figura 210 Diagrama de flujo de la metodologia
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
28
Imagen Binaria
Entrada de Paraacutemetros
Medida del Perimetro
Normalizacioacuten Respecto al Maacuteximo Ferret
Clflsificacioacuten
No
Figura 211 Procedimien~o para obtener la dimensioacuten fractal
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I
3 PROCEDIMIENTOS DE ANAacuteLISIS DE IMAGEN PARA CARACTERIZAR LA DIMENSIOacuteN FRACTAL DE PARTICULAS FINAS
La geometria fractal desarrollada por Mandelbrot extiende el concepto claacutesico de dimensioacuten de un bull
sistema con la adicioacuten de un valor fraccional a la dimensioacuten topoloacutegica claacutesica IMandelbrot B
1977) Este valor fraccional es un indicativo de la capacidad de un sistema para ocupar el espacio
El trabajo de Mandelbrot fue publicado en 1977 y sus teoremas encontraron aplicacioacuten inmediata en
la descripcioacuten de sistemas de partiacuteculas finas IBlIrnsley M 19881 En las investigaciones sobre la
absorciOacuten de gas se han aplicado los estudios de la estructura fractal de superficies AquI se presentan
los procedimientos del caacutelculo de la dimensioacuten fractal en imaacutegenes para caracteriZar Hneas de
contornos de partfculas finas (texturas minerales) [Clark G Kaye 8 Otros 1987)
El trabajo inicial sobre el uso de la dimensioacuten fractal para describir sistemas de partiacuteculas finas fue
llevado a cabo manualmente usando un sistema llamado recorrido estructurado en la estimacioacuten de
la frontera de un perfil rugoso a partir de una serie de poliacutegonos de diferentes longitudes
31 Teacutecnica Manual
La teacutecnica del recorrido estructurado para evaluar la dimensiOacuten fractal de un perfil rugoso es una
adaptacioacuten del meacutetodo usado por Richardson para estudiar el problema de caracterizar la longitud de
la Unea costera y de una isla rClark NN Maeder AJ Reilly S 19921 I