3 resultados para Infrared thermal imaging

em Biblioteca de Teses e Dissertações da USP


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O transformador de potência é um importante equipamento utilizado no sistema elétrico de potência, responsável por transmitir energia elétrica ou potência elétrica de um circuito a outro e transformar tensões e correntes de um circuito elétrico. O transformador de potência tem ampla aplicação, podendo ser utilizado em subestações de usinas de geração, transmissão e distribuição. Neste sentido, mudanças recentes ocorridas no sistema elétrico brasileiro, causadas principalmente pelo aumento considerável de carga e pelo desenvolvimento tecnológico tem proporcionado a fabricação de um transformador com a aplicação de alta tecnologia, aumentando a confiabilidade deste equipamento e, em paralelo, a redução do seu custo global. Tradicionalmente, os transformadores são fabricados com um sistema de isolação que associa isolantes sólidos e celulose, ambos, imersos em óleo mineral isolante, constituição esta que define um limite à temperatura operacional contínua. No entanto, ao se substituir este sistema de isolação formado por papel celulose e óleo mineral isolante por um sistema de isolação semi- híbrida - aplicação de papel NOMEX e óleo vegetal isolante, a capacidade de carga do transformador pode ser aumentada por suportar maiores temperaturas. Desta forma, o envelhecimento do sistema de isolação poderá ser em longo prazo, significativamente reduzido. Esta técnica de aumentar os limites térmicos do transformador pode eliminar, essencialmente, as restrições térmicas associadas à isolação celulósica, provendo uma solução econômica para aperfeiçoar o uso de transformadores de potência, aumentando a sua confiabilidade operacional. Adicionalmente, à aplicação de sensores de fibra óptica, em substituição aos sensores de imagem térmica no monitoramento das temperaturas internas do transformador, se apresentam como importante opção na definição do equacionamento do comportamento do transformador sob o ponto de vista térmico.

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O uso de veículos aéreos não tripulados (VANTs) tem se tornado cada vez mais comum, principalmente em aplicações de uso civil. No cenário militar, o uso de VANTs tem focado o cumprimento de missões específicas que podem ser divididas em duas grandes categorias: sensoriamento remoto e transporte de material de emprego militar. Este trabalho se concentra na categoria do sensoriamento remoto. O trabalho foca a definição de um modelo e uma arquitetura de referência para o desenvolvimento de sensores inteligentes orientados a missões específicas. O principal objetivo destas missões é a geração de mapas temáticos. Neste trabalho são investigados processos e mecanismos que possibilitem a geração desta categoria de mapas. Neste sentido, o conceito de MOSA (Mission Oriented Sensor Array) é proposto e modelado. Como estudos de caso dos conceitos apresentados são propostos dois sistemas de mapeamento automático de fontes sonoras, um para o caso civil e outro para o caso militar. Essas fontes podem ter origem no ruído gerado por grandes animais (inclusive humanos), por motores de combustão interna de veículos ou por atividade de artilharia (incluindo caçadores). Os MOSAs modelados para esta aplicação são baseados na integração de dados provenientes de um sensor de imageamento termal e uma rede de sensores acústicos em solo. A integração das informações de posicionamento providas pelos sensores utilizados, em uma base cartográfica única, é um dos aspectos importantes tratados neste trabalho. As principais contribuições do trabalho são a proposta de sistemas MOSA, incluindo conceitos, modelos, arquitetura e a implementação de referência representada pelo sistema de mapeamento automático de fontes sonoras.

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According to the last global burden of disease published by the World Health Organization, tumors were the third leading cause of death worldwide in 2004. Among the different types of tumors, colorectal cancer ranks as the fourth most lethal. To date, tumor diagnosis is based mainly on the identification of morphological changes in tissues. Considering that these changes appears after many biochemical reactions, the development of vibrational techniques may contribute to the early detection of tumors, since they are able to detect such reactions. The present study aimed to develop a methodology based on infrared microspectroscopy to characterize colon samples, providing complementary information to the pathologist and facilitating the early diagnosis of tumors. The study groups were composed by human colon samples obtained from paraffin-embedded biopsies. The groups are divided in normal (n=20), inflammation (n=17) and tumor (n=18). Two adjacent slices were acquired from each block. The first one was subjected to chemical dewaxing and H&E staining. The infrared imaging was performed on the second slice, which was not dewaxed or stained. A computational preprocessing methodology was employed to identify the paraffin in the images and to perform spectral baseline correction. Such methodology was adapted to include two types of spectral quality control. Afterwards the preprocessing step, spectra belonging to the same image were analyzed and grouped according to their biochemical similarities. One pathologist associated each obtained group with some histological structure based on the H&E stained slice. Such analysis highlighted the biochemical differences between the three studied groups. Results showed that severe inflammation presents biochemical features similar to the tumors ones, indicating that tumors can develop from inflammatory process. A spectral database was constructed containing the biochemical information identified in the previous step. Spectra obtained from new samples were confronted with the database information, leading to their classification into one of the three groups: normal, inflammation or tumor. Internal and external validation were performed based on the classification sensitivity, specificity and accuracy. Comparison between the classification results and H&E stained sections revealed some discrepancies. Some regions histologically normal were identified as inflammation by the classification algorithm. Similarly, some regions presenting inflammatory lesions in the stained section were classified into the tumor group. Such differences were considered as misclassification, but they may actually evidence that biochemical changes are in course in the analyzed sample. In the latter case, the method developed throughout this thesis would have proved able to identify early stages of inflammatory and tumor lesions. It is necessary to perform additional experiments to elucidate this discrepancy between the classification results and the morphological features. One solution would be the use of immunohistochemistry techniques with specific markers for tumor and inflammation. Another option includes the recovering of the medical records of patients who participated in this study in order to check, in later times to the biopsy collection, whether they actually developed the lesions supposedly detected in this research.