Inferência da Qualidade de Materiais Preparados com Fibras Vegetais com Base em Método de Processamento Digital de Imagens

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1 Inferência da Qualidade de Materiais Preparados com Fibras Vegetais com Base em Método de Processamento Digital de Imagens Bruno Seiji Miyamoto 1, Paulo Estevão Cruvinel 2, José Manoel Marconcini 3, Luiz Henrique Capparelli Mattoso 4 1, 2 Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) São Carlos SP Brazil 2, 3, 4 EMBRAPA Instrumentação São Carlos SP Abstract. The modern agriculture is not only related to food production, but also energy and new materials. This work presents the development of a method based on image processing that allows the quality analysis of mixtures prepared with vegetal fiber and plasticized starch, which are constituted as new materials called thermoplastic starch (TPS). Compositions based on the TPS, have recently received attention, from both, industry and academic world. They represent one of the most economical options for the production of biodegradable plastics. Although promising, the use of the TPS comes up against two major limitations, their mechanical fragility and its sensitivity to water. A solution to this problem is the mixture of TPS with other fibrous materials from vegetable origin, thus maintaining its biodegradability, offering greater resistance to humidity. To perform this analysis, a set of high resolution tomography images of the materials, resulting from the mixture of TPS and fibers, were used. Such arrangement allowed the measuring of the entropy of the images depending on the homogeneity of the fibers within the mixture, by using adaptations of non-linear analysis techniques. Resumo. A agricultura moderna esta relacionada não somente á produção de alimentos, mas também de energia e novos materiais. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um método baseado em processamento de imagem para análise da qualidade da mistura das fibras vegetais em amido plastificado, os quais se constituem como novos materiais denominados de amido termoplástico (TPS). Composições baseadas em TPS têm recebido muita atenção tanto do meio acadêmico como da indústria, como uma das opções mais econômicas para a produção de plásticos biodegradáveis. Embora promissor, o uso do TPS esbarra em duas limitações principais, sua fragilidade mecânica e elevada sensibilidade à água. Uma solução para este problema é a mistura do TPS com outros materiais fibrosos de origem vegetal, mantendo dessa forma sua biodegradabilidade e oferecendo maior resistência ás intempéries. Para a realização das análises, foram utilizadas imagens tomográficas de alta resolução dos materiais resultantes da mistura de TPS e das fibras, bem como a adaptação de modelos de análise não linear que permitiram avaliar a entropia das imagens em função da homogeneidade de mistura das fibras.

2 1. Introdução O uso de plásticos industriais, por serem leves, resistentes, produzidos a baixo custo e fáceis de processar, muitas vezes substituem com vantagem o ferro, o alumínio e a Madeira em muitas aplicações. Mas apesar de sua importância na sociedade moderna, eles representam uma ameaça ao meio ambiente, pois muitos deles levam mais de 100 anos para se decomporem. Uma das possíveis soluções para amenizar este problema é o uso de polímeros biodegradáveis que se decompõem completamente por meio da ação de microorganismos naturais entre eles está o amido termoplástico ou TPS [ASTM, 1999]. Para fins de pesquisa, estudo e extração de características, são produzidas amostras dos materiais biodegradáveis, dessa forma é possível realizar diversos testes sobre o material e sua produção antes de ter o seu uso aplicado. Atualmente existem técnicas, métodos e equipamentos utilizados para se, medir a resistência mecânica, a absorção de água das amostras e até mesmo sua cristalinidade. Mas apesar de métodos existentes para se extrair características de amostras, pode-se dizer que na literatura há uma carência quando se trata de métodos utilizados para realizar especificamente a análise da homogeneidade em amostras de compósitos biodegradáveis, a afirmação da homogeneidade é normalmente obtida a partir da simples observação do material sem envolver um processo minucioso de análise. O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de um método de análise de imagem que permite a inferência da homogeneidade de imagens tomográficas de novos materiais biodegradáveis, a partir da adaptação de técnicas não lineares de analise de textura com base no processamento digital de imagens. 2. Materiais e Métodos Para o desenvolvimento deste projeto foram utilizadas amostras de compósitos biodegradáveis formulados a partir de TPS reforçado com fibras de origem vegetal, visando uma maior resistência mecânica e as intempéries [Carmona 2011]. As amostras foram desenvolvidas no LNNA - laboratório de nanotecnologia da EMBRAPA (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária). Em cada uma das amostras está misturado TPS com diferentes proporções de fibras vegetais, são elas: Acurí (Attalea phalerata), Gravatá (Eryngium sp), Carandá (Copernicia Australis) (Figura 1). Figura 1. Fotos do Acuri - Attalea phalerata (a), Gravatá - Eryngium sp (b) e Carandá - Copernicia Australis (c) [Carmona, 2011]. São 13 amostras no total, sendo 12 misturadas com as fibras vegetais e uma com TPS puro. As proporções de cada amostra estão descritas na tabela 1.

3 Tabela 1. Composição das amostras para análise Acuri Gravatá Carandá TPS 100% 0% 0% 0% TPS 95% 5% 5% 5% TPS 90% 10% 10% 10% TPS 85% 15% 15% 15% TPS 80% 20% 20% 20% Textura se refere ás propriedades que representam a ordem do arranjo de uma estrutura ou superfície de um objeto. Entretanto não há na literatura uma definição precisa sobre as várias texturas existentes, mas é possível verificar que uma textura apresenta elementos mutuamente relacionados, ou grupos de pixels relacionados, sendo altamente dependente de escala [Haralick et al ]. Para realizar a analise de homogeneidade das imagens tomográficas das amostras de novos materiais biodegradáveis, foram utilizadas técnicas de descrição estatísticas de textura, os quais expõem a textura de forma adequada para o reconhecimento de padrões. Os resultados desses métodos podem ser representados por vetor de propriedades que representam um ponto em um espaço multidimensional [Sonka et al. 1998]. As características de textura podem ser obtidas a partir do cálculo de momentos estatísticos. Para o desenvolvimento deste trabalho foram utilizados os momentos invariantes cujo resultado não se altera sob transformações lineares [Santos 2009]. Os 7 momentos invariantes são momentos derivados do segundo e terceiro momentos centrais normalizados. Sendo todos invariantes a translação, mudança de escala, espelhamento e rotação [Hu 1962], [Gonzalez e Woods 2010]. São eles: (5) Onde: é o momento central normalizado de ordem. Além dos momentos invariantes, para o desenvolvimento deste projeto foram

4 utilizadas imagens tomográficas de alta resolução das amostras de materiais biodegradáveis resultantes da mistura do TPS com fibras vegetais, obtidas através de um micro tomógrafo de raios-x SkyScan (Figura 2). Figura 2. Exemplos de imagens tomográficas de novos compósitos biodegradáveis. TPS puro (A), 5% Acurí (B), 5% Carandá (C), 5% Gravatá (D), (foi aplicado um filtro de pseudo cor para melhor visualização das imagens). Para a implementação das fórmulas dos momentos invariantes foi utilizada a linguagem de programação Python, devido a sua gratuidade, bibliotecas prontas para a manipulação de imagens, entre outros. As fórmulas foram implementadas dentro de um módulo no qual alem dos momentos invariantes estão concentradas todas as funções fundamentais do sistema. Para realizar a interação com usuário e facilitar a aplicação das fórmulas nas imagens tomográficas, foi desenvolvida também uma interface gráfica, o sistema foi batizado de TeAS (Texture Analysis System) (Figura3). Figura 3. Sistema de analise de textura (TeAS) 1 Micro tomógrafo de raios-x SkyScan 1172: micro tomógrafo composto por um tubo de raios-x de micro foco com fonte de alta tensão (100kV), um porta amostra com manipulador de precisão e um detector baseado em uma câmera CCD de 10Mp (4000x 2300 pixel conectados a um computado de controle e aquisição de dados (host) interligado em rede a um cluster e computadores utilizado na reconstrução das imagens tomográficas.

5 Para realizar o cálculo da homogeneidade sobre os dados obtidos no cálculo dos momentos invariantes foram implementadas, dentro do módulo, três fórmulas estatísticas, variância, desvio padrão e o coeficiente de variação de Pearson ou CVP. 3. Resultados e Discussão Antes de analisar as imagens tomográficas, foi realizado um experimento para validar o método. O experimento consistiu em analisar quatro imagens amostrais e verificar sua homogeneidade. De acordo com o primeiro experimento pôde-se notar que os momentos invariantes,,, e, não apresentam resultados relacionados à homogeneidade das imagens, enquanto que apresenta um resultado significativo no cálculo do CVP e o no cálculo do desvio padrão. Os resultados de e representam a homogeneidade, porém através de tipos de dados diferentes, que não necessariamente possuem uma relação direta. Para o segundo experimento, foram utilizadas as imagens tomográficas das amostras de materiais biodegradáveis descritas anteriormente, cada um dos grupos de imagens tomográficas foi dividido em cinco grupos menores e duas imagens de cada grupo foram selecionadas aleatoriamente. Não foram utilizadas todas as imagens tomográficas, pois não foi possível desenvolver um algoritmo que realizasse a análise de forma automática sendo necessário analisar uma imagem por vez. As imagens tomográficas são secções ou camadas que percorrem todo material reconstituindo-o em três dimensões. Porém, muitas vezes a amostra de material não possui forma regular e a posição do material muda no plano de acordo com o nível da camada em que a imagem se encontra. Para amenizar este problema foram realizados pequenos ajustes ao escolher o posicionamento da janela em cada uma das imagens. Para cada imagem tomográfica foi selecionada uma janela de 100 x 100 pixels, dividida em 100 primitivas de 10 x 10 pixels gerando um vetor de dados com 100 elementos contendo o cálculo do momento invariante de cada primitiva. Após os cálculos do desvio padrão e CVP para cada uma das 10 imagens, foi possível calcular a média desses valores, e dessa forma a homogeneidade média das amostras (Tabela 2). Tabela 2. Análise de homogeneidade das amostras de materiais biodegradáveis Imagem Desv. Padrão Médio C.V.P. Médio M.I. 1 M.I. 7 M.I. 1 M.I. 7 TPS 0,138 0,406 30, ,438 Acurí 5% 0,147 0,278 46,154-51,453 Acurí 10% 0,137 0,229 27, ,959 Acurí 15% 0,157 1,207 78, ,269 Acurí 20% 0,141 0,408 49, ,638 Carandá 5% 0,139 2, , ,558 Carandá 10% 0,137 0,586 39, ,61 Carandá 15% 0,144 3,453 61, ,89 Carandá 20% 0,133 0,415 33, ,029 Gravatá 5% 0,134 0,472 25, ,087 Gravatá 10% 0,141 0,342 36, ,86

6 Gravatá 15% 0,124 7,146 42, ,005 Gravatá 20% 0,132 1,592 40, ,95 A partir dos resultados obtidos pode-se inferir a homogeneidade das amostras a partir das médias dos cálculos estatísticos realizados nas imagens tomográficas. Pôde-se perceber também que em alguns casos os momentos invariantes se mostram sensíveis e reagem diante de artefatos encontrados em algumas das imagens, sendo que, apresentou uma maior sensibilidade aos artefatos que o, como foi observado na análise da amostra da mistura de 5% de Carandá em TPS, onde tanto a média do desvio padrão de, quanto a média do C.V.P. de, ultrapassam os valores esperados para estes casos, entre 0 e 1 para desvio padrão, 0 a 100 para o C.V.P. Além disso, em alguns casos o índice de artefatos na imagem era alto e houve a necessidade de se escolher outra imagem, pois o TeAS não foi capaz de calcular os momentos invariantes. 4. Conclusões Tendo como resultado deste projeto um método de análise, de homogeneidade de textura, para inferência da qualidade da mistura de TPS e fibras vegetais, juntamente com uma quantidade significativa de dados analisados, é possível afirmar que, apesar das adversidades enfrentadas, pela complexidade dos estudos efetuados o método contribui para a correta determinação dos índices pretendidos, auxiliando a verificação da qualidade de novos materiais biodegradáveis produzidos a partir de fibras vegetais de plantas nativas brasileiras e amido termoplástico. Sugere-se para futuros estudos, avaliar a possibilidade de se utilizar o método, não apenas para verificar a homogeneidade em imagens tomográficas de novos materiais, mas aplicar o método a qualquer tipo de imagem que exija uma análise de textura e homogeneidade. Além de meios para melhorar o processo de análise, visando uma melhor automação, rapidez e robustez. Referências ASTM. (1999) D6400 Standard Specification for compostable plastics. American Society for Testing and Materials. Carmona, V. B. (2011) Desenvolvimento de compósitos biodegradáveis a partir de amido termoplástico e fibras de Acuri, Carandá e Gravatá. Dissertação de mestrado, Programa de pós- graduação em engenharia de materiais, Universidade Federal de São Carlos. Gonzalez, R. C., Woods, R. E. (2010) Processamento Digital de Imagens 3ª Edição, Pearson. Haralick, R. M., Shanmugam, K., Dinstein, I. (1973) Textural features for image classification. Transactions on Systems, Man and Cybernetics,Volume SMC-3,N 6. Hu, M. K. (1962) Visual Pattern Recognition by Moment Invariants, IRE Transactions on Information Theory, Volume 8, N 2. Santos, A. P. O. (2009) Desenvolvimento de Descritores de Imagens para Reconhecimento de Padrões de Plantas Invasoras (Folhas Largas e Folhas Estreitas). Dissertação de mestrado, Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de São Carlos. Sonka, M., Hlavac, V., Boyle, R. (1998) Image Processing, Analysis, and Machine Vision. 3ª Edição. Thomson Learning.

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