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1 ESPECIFICAÇÃO DE SISTEMA COMPUTACIONAL PARA CAPTURA E PROCESSAMENTO DE IMAGENS Felipe Gomes Pegoraro [PIBIC/CNPQ], Fábio Kurt Schneider [orientador], Gabriel Kovalhuk[colaborador] Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial Campus Curitiba Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR Avenida Sete de Setembro, Curitiba/PR, Brasil - CEP felipe.pegor@gmail.com, fabio.ks@utfpr.edu.br, kovalhuk@utfpr.edu.br Resumo - Este artigo apresenta uma especificação de um sistema computacional de baixo custo para a realização de captura e processamento de imagens. São especificadas a plataforma computacional envolvendo hardware e software e o dispositivo sensor utilizado. Por fim, é mostrado um possível caso de uso do sistema, que consiste na contagem de células em um fluido com uso de visão computacional. Palavras-chave: Sistema Computacional; Sensor de Imagem Abstract - This paper shows a specification of a low cost computing system for image acquisition and processing. A computational platform including hardware, software and an image sensor device is specified. Lastly, a possible application for the system is showed, which consists in the automated counting of cells in a fluid with the use of computer vision. Keywords: Computing System; Image Sensor INTRODUÇÃO Este artigo tem por finalidade apresentar as especificações de um sistema eletrônico de baixo custo a ser utilizado para de captura e processamento de imagens. Essas especificações englobam um dispositivo sensor para realizar a captura das imagens com alta resolução, o qual possui também um pré-processador que realiza algumas etapas de pré-processamento nas imagens adquiridas e uma plataforma computacional, a qual é utilizada para adquirir as imagens do sensor e posteriormente processá-las. O sistema foi especificado de forma a possuir baixo custo, baixo consumo de energia e flexibilidade. Dessa forma o sistema operacional escolhido foi Linux sendo executado por um processador ARM. Para a realização dos testes de validação da plataforma foi utilizado um kit de desenvolvimento denominado BeagleBoard-XM[1]. As aplicações possíveis desse sistema envolvem a automação de tarefas relacionadas à área médico-hospitalar as quais são realizadas de maneira visual por operadores. Nesse artigo se apresenta como uma dessas tarefas a contagem de células imersas em líquidos com o uso de uma câmara de Neubauer.

2 METODOLOGIA A partir da análise dos requisitos do sistema se decidiu pelo uso de determinados componentes de hardware e software para sua composição, os quais são apresentados nessa seção. Também é apresentado um breve resumo da técnica de contagem de células sanguíneas com o uso de uma câmara de Neubauer, procedimento esse que se espera ser possível automatizar com o uso desse sistema. Figura 1. Diagrama da plataforma computacional utilizada. Plataforma Computacional. A plataforma computacional utilizada tem seus principais componentes apresentados na Figura 1, a qual permite que seja realizada de maneira fácil a aquisição de uma imagem por meio de um sensor de imagem através de uma interface de programação de aplicativos (API) que abstrai a lógica de comunicação direta com o hardware. Além disso, é possível que a imagem adquirida passe por etapas de processamento através de interfaces e funções próprias para isso, o que permite que se desenvolva o software com elevado nível de abstração, ou seja, sem a necessidade de ter que desenvolver códigos em linguagem assembly, mas sim com o uso de funções de alto nível gerenciadas dentro do sistema operacional. A seguir estão apresentados os componentes dessa plataforma e uma breve explanação para a escolha do uso de cada um. Microprocessador e interfaces. Para o processamento e exibição das imagens obtidas decidiu-se utilizar uma placa de desenvolvimento BeagleBoard-XM[1]. Essa placa é um sistema computacional que engloba um microprocessador ARM -Cortex operando a uma frequência de 1GHz com acesso a 512MB de memória RAM. Devido a isso, ela é capaz de operar com distribuições Linux. Ela também oferece acesso a diversas interfaces, sendo as mais úteis para o caso especificado neste artigo portas para comunicação com dispositivos USB, interface HDMI para conexão de um dispositivo de exibição de vídeo e uma interface para controle de sensores de imagem e aquisição de imagens através destes. Sensor de imagem. Optou-se por usar como dispositivo de captura um conector LI-5M03[2] produzido pela Leopard Imaging, a qual possui um sensor de imagem MT9P031[3], o qual é produzido pela Aptina. Essa escolha se deu pela facilidade de utilizar esse conector com a placa de desenvolvimento escolhida, devido ao fato de ele utilizar a interface para sensores de imagem presente nesta para comunicação com o microprocessador. Há também a

3 disponibilidade de um driver de dispositivo desse sensor utilizando essa interface feito para o sistema operacional utilizado no sistema. Isso permite que o sistema operacional acesse as funcionalidades do sensor, funcionalidades estas que são expostas para um software executado no espaço de memória do usuário através de chamadas de sistema ou através de bibliotecas que utilizem essas chamadas de sistema internamente. Sistema operacional. O sistema operacional utilizado foi a distribuição Linux Ångström[4], a qual é voltada para sistemas embarcados e possui suporte para a BeagleBoard-xM. O processo de geração uma imagem funcional desse sistema para utilização na placa de desenvolvimento escolhida é simples, podendo ser feita através do website Narcissus ( As imagens geradas dessa forma podem ser então carregadas em um cartão SD com uma tabela de partições previamente configurada[5]. Essa tabela deve possuir uma partição com um filesystem FAT32, na qual serão carregados os arquivos de boot do sistema operacional e outra com um filesystem ext3, na qual serão carregados os arquivos do sistema de arquivos raíz (rootfs) do usuário. Os pacotes necessários para o desenvolvimento da aplicação, como a biblioteca OpenCV e o driver de dispositivo do sensor podem ser então carregados com o uso do gerenciador de pacotes Open PacKaGe Management[6] (opkg). Biblioteca Open Source Computer Vision Library (OpenCV). A biblioteca OpenCV expõe através de sua função cvcapturefromcamera[7] uma interface que possibilita a utilização de funcionalidades do kernel do sistema operacional relacionadas à aquisição de imagens através de um dispositivo sensor em um nível de abstração maior que o que seria obtido com o uso de chamadas de sistema para acessar o hardware diretamente, como a ioctl em um sistema Linux. Ela também provê através da função cvsetcaptureproperty[7] uma interface para controle dos registradores do sensor que são utilizados por seu pré-processador para a obtenção de parâmetros a serem utilizados nas etapas de captura e pré-processamento das imagens, algo que também deveria ser feito com o uso da chamada de sistema ioctl. Software para aquisição de imagens. Foi desenvolvido um software para testar a aquisição de imagens do dispositivo sensor e a alteração de parâmetros destas. Para isso foi utilizada a interface de captura de imagens da biblioteca OpenCV assim como funcionalidades que permitem a exibição das imagens capturadas em tempo real para o usuário (funções cvnamedwindow e cvshowimage[7]) e a gravação de arquivos em disco com essas imagens (função cvsaveimage[7]). Figura 2. Diagrama de uma câmara de Neubauer.

4 Contagem de células em fluidos com uso de câmara de Neubauer. A contagem de células em uma amostra líquida para aferição da densidade destas nessa amostra é um procedimento que pode ser realizado com o uso de uma câmara de Neubauer[8]. Um diagrama desse tipo de câmara é apresentado na Figura 2 e consiste de um compartimento de espessura conhecida (usualmente de 0,1mm) sobre o qual são talhadas linhas de maneira a formar um quadriculado. As células são então contadas dentro dos quadrados de diferentes áreas que formam esse quadriculado, conforme pode ser visto na figura 2, na qual os quadrados pequenos centrais possuem cada um uma área de 2,5μm², os quadrados centrais maiores (em destaque) são formados por 16 desses quadrados pequenos e possuem área de 40μm², os quadrados periféricos menores (em destaque) possuem área de 62,5μm² e os quadrados formados por 16 destes possuem uma área de 1mm². Concentração= Número de Células ( Volume ). ( Proporção de Diluição ) (1) Aferição da concentração de células em uma amostra líquida. Após feita a contagem das células da amostra colocada na câmara de Neubauer, é possível calcular a concentração dessas células na amostra com o uso da equação (1). Concentração= ( Número de Células ). N ( Número de Quadrados Contados ). ( Proporção de Diluição ) (2) Como a área de um quadrado periférico grande é de 1mm² e a profundidade da câmara é de usualmente 0,1mm, temos que o volume desse quadrado é de 0,1mm³, o que equivale a 10^(-4) mililitros. Desse modo, quando considerada a contagem de células nesses quadrados, é possível fazer a aferição da concentração de células em relação a um mililitro da amostra com o uso da equação (2), na qual o parâmetro N será igual a O mesmo pode ser feito nos quadrados de 2,5μm² de área parametrizando N com 4.10⁶, nos quadrados de 40μm² de área parametrizando N com 2,5.10⁵ e nos quadrados de 62,5μm² de área 1 parametrizando N com 1,6.10⁵. RESULTADOS E DISCUSSÃO Com o uso do sistema especificado foi realizada a captura de imagens de lâminas com câmaras de Neubauer, com o objetivo de demonstrar a possibilidade de utilização dele para a automação desse processo. Figura 3. Imagem de câmara de Neubauer capturada com objetiva de aumento de 10x.

5 Figura 4. Imagem de câmara de Neubauer capturada com objetiva de aumento de 4x. Essas imagens foram capturadas com o uso de diferentes lentes objetivas para compor um sistema óptico. Nas figuras 3 e 4 pode-se observar imagens de uma seção de uma câmara de Neubauer capturada com uma objetiva de distância focal de 160mm e aumento de 10x e 4x, respectivamente. Foi possível capturar imagens utilizando a capacidade máxima do sensor em termos de resolução, a qual é de 5Mpixels (2592x1944), conforme o objetivo. Observou-se que o sensor utilizado possuía algum defeito de fabricação ou sujeira em sua superfície, o que causou o aparecimento de manchas pretas nas imagens obtidas. Todavia, a prova de conceito do funcionamento foi realizada com sucesso. CONCLUSÕES As imagens capturadas com o uso do sistema especificado podem ser utilizadas para a aplicação proposta neste artigo e também por outras eventuais aplicações de automação de obtenção de informações a partir de uma imagem com o uso de visão computacional e algoritmos de processamento de imagens. O custo total do sistema foi em torno de USD 225,00, o que atende aos objetivos propostos. Levando isso em consideração, podemos afirmar que os objetivos dessa especificação foram atingidos. Uma possível continuação desse trabalho seria a implementação efetiva de algoritmos de visão computacional e o uso destes com os elementos de hardware e software especificados, para validar de maneira mais evidente a capacidade do sistema. Um exemplo disso é a aplicação desse sistema na contagem de células em um fluído que pode ser utilizada em trabalhos de pesquisa e desenvolvimento [9] AGRADECIMENTOS O presente trabalho foi realizado com o apoio do Centro Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ). REFERÊNCIAS [1] BeagleBoard-xM Rev C System Reference Manual. Disponível em: Acesso em 19/09/2012 [2] MT9P031 Image Sensor Aptina. Disponível em: Acesso em 19/09/2012

6 [3] LI-5M03 HD CAMERA BOARD. Disponível em Acesso em 10/09/2012 [4] The Angström Distribution. Disponível em: Acesso em 19/09/2012. [5] LinuxBootDiskFormat. Disponível em: Acesso em: 19/09/2012. [6] opkg Open PacKaGe Management. Disponível em: Acesso em: 19/09/2012 [7] OpenCV v2.4.2 documentation. Disponível em Acesso em 19/09/2012. [8] BIRREN, B.et al. Genome Analysis: A Laboratory Manual, v.2. Cold Spring Harbor: Cold Spring Harbor Laboratory Press, p [9] KOVALHUK, G.; MAURICIO, C. R. M.; GAMBA, H. R.; SCHNEIDER, F. K. Contador de Células Vermelhas de Sangue de Animais Silvestres Baseado em Plataforma com Processador RISC. Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 2012, aceito.