Configuração interferómetrica diferencial para medição de deformação e temperatura

Este documento descreve a implementação de um sistema interferométrico diferencial para a interrogação de redes de Bragg com o objectivo da medição diferencial de deformação e temperatura. Foram implementados dois sistemas de interrogação, um utiliza uma configuração implementada através de instrumentação física, e outro, uma configuração implementada através de instrumentação virtual, desenvolvida com recurso ao ambiente LabVIEW®. O esquema diferencial permite diminuir os efeitos de sensibilidade cruzada indissociáveis a estes sistemas. Foram realizados testes de deformação e temperatura de forma a validar o funcionamento do sistema virtual. Em ambos os casos, os resultados foram próximos dos obtidos com o sistema convencional, verificando-se que a instrumentação virtual é uma forma de aproveitar as vantagens que este esquema de interrogação apresenta: grande sensibilidade e elevada gama dinâmica, e permite reduzir uma de suas desvantagens, o elevado custo. Verificou-se ainda a viabilidade da aplicação da configuração estudada num sistema de análise térmica diferencial para identificação de compostos em amostras desconhecidas. O sistema foi demonstrado utilizando uma mistura de acetona e metanol. Do trabalho realizado nesta dissertação foi possível efectuar algumas publicações que foram submetidas em Revistas e Conferências Científicas. A primeira ao Symposium On Enabling Optical Networks and Sensors SEON - 2010, Anexo A. A segunda à 21st International Conference on Optical Sensors - OFS 2011, Anexo B. E uma terceira submetida à revista Journal of Lightwave Technology, Anexo C.

Color measurement using a smartphone applied to Madeira wines

Computer vision is a field that uses techniques to acquire, process, analyze and understand images from the real world in order to produce numeric or symbolic information in the form of decisions [1]. This project aims to use computer vision to prepare an app to analyze a Madeira Wine and characterize it (identify its variety) by its color. Dry or sweet wines, young or old wines have a specific color. It uses techniques to compare histograms in order to analyze the images taken from a test sample inside a special container designed for this purpose. The color analysis from a wine sample using an image captured by a smartphone can be difficult. Many factors affect the captured image such as, light conditions, the background of the sample container due to the many positions the photo can be taken (different to capture facing a white wall or facing the floor for example). Using new technologies such as 3D printing it was possible to create a prototype that aims to control the effect of those external factors on the captured image. The results for this experiment are good indicators for future works. Although it’s necessary to do more tests, the first tests had a success rate of 80% to 90% of correct results. This report documents the development of this project and all the techniques and steps required to execute the tests.