Estudo da reação entre o metanol e o acetato de etila em catalisadores Mg/La por espectroscopia no infravermelho acoplada a espectrometria de massas

A transesterificação metílica em meio homogêneo é catalisada por bases, tais como hidróxidos e alcóxidos de sódio ou potássio e se processa em baixa temperatura de reação, mesmo em escala industrial. A utilização de catalisadores formados por sólidos básicos aparece como uma alternativa promissora aos processos homogêneos convencionais, tendo em vista as inúmeras vantagens como a redução da ocorrência das reações indesejáveis de saponificação e redução de custos dos processos pela diminuição do número de operações associadas. Em estudos anteriores realizados pelo grupo, catalisadores a base de Mg/La com diferentes composições químicas (9:1, 1:1 e 1:9) mostraram-se promissores para a obtenção de ésteres metílicos via reação de transesterificação, porém não foi possível fazer uma correlação entre atividade catalítica e as propriedades físico-químicas quando toda a série foi considerada. Assim, a realização de um estudo de caráter fundamental, baseado em reações modelo e uso de moléculas sonda, permite avançar no entendimento das propriedades de superfície destes catalisadores. Portanto, o presente trabalho estuda a reação entre metanol e acetato de etila em catalisadores a base de Mg/La utilizando espectroscopia de reflectância difusa no infravermelho com transformada de Fourier (DRIFTS) acoplada a espectrometria de massas (MS) identificando os intermediários e produtos formados para determinar a rota reacional. As análises de difração de raios X mostram que os precursores são predominantemente compostos por carbonatos hidratados de magnésio (Mg/La 1:1 e 9:1) e de lantânio (Mg/La 1:9). Os perfis de decomposição térmica e difratogramas de raios X obtidos a partir de tratamento térmico in situ indicaram que estes carbonatos se decompõem apenas a partir de 750 C. As análises de Dessorção a Temperatura Programada realizadas com moléculas sonda, metanol e acetato de etila, mostraram a adsorção em maior quantidade do metanol independente da composição química do sólido. A partir dos resultados obtidos por DRIFTS-MS foi proposta uma rota reacional para a reação de transesterificação do acetato de etila e metanol, que ocorre via adsorção do metanol e do acetato de etila na superfície do catalisador, seguida da formação de um intermediário tetraédrico formado pelas moléculas adsorvidas, que sofre um rearranjo formando etanol, acetato de metila, acetona e metano. Simultaneamente, parte do metanol adsorvido como metoxi monodentado é desidrogenado formando formiatos que são dessorvidos na forma de formaldeído e decompostos formando CO2 e H2

Análise dos problemas direto e inverso em um modelo de evolução populacional através de transformações integrais e inferência bayesiana

Modelos de evolução populacional são há muito tempo assunto de grande relevância, principalmente quando a população de estudo é composta por vetores de doenças. Tal importância se deve ao fato de existirem milhares de doenças que são propagadas por espécies específicas e conhecer como tais populações se comportam é vital quando pretende-se criar políticas públicas para controlar a sua proliferação. Este trabalho descreve um problema de evolução populacional difusivo com armadilhas locais e tempo de reprodução atrasado, o problema direto descreve a densidade de uma população uma vez conhecidos os parâmetros do modelo onde sua solução é obtida por meio da técnica de transformada integral generalizada, uma técnica numérico-analítica. Porém a solução do problema direto, por si só, não permite a simulação computacional de uma população em uma aplicação prática, uma vez que os parâmetros do modelo variam de população para população e precisam, portanto, ter seus valores conhecidos. Com o objetivo de possibilitar esta caracterização, o presente trabalho propõe a formulação e solução do problema inverso, estimando os parâmetros do modelo a partir de dados da população utilizando para tal tarefa dois métodos Bayesianos.

A new distance for scale-invariant 3D shape recognition and registration

This paper presents a method for vote-based 3D shape recognition and registration, in particular using mean shift on 3D pose votes in the space of direct similarity transforms for the first time. We introduce a new distance between poses in this spacethe SRT distance. It is left-invariant, unlike Euclidean distance, and has a unique, closed-form mean, in contrast to Riemannian distance, so is fast to compute. We demonstrate improved performance over the state of the art in both recognition and registration on a real and challenging dataset, by comparing our distance with others in a mean shift framework, as well as with the commonly used Hough voting approach. © 2011 IEEE.

Concrete column recognition in images and videos

The automated detection of structural elements (e.g., columns and beams) from visual data can be used to facilitate many construction and maintenance applications. The research in this area is under initial investigation. The existing methods solely rely on color and texture information, which makes them unable to identify each structural element if these elements connect each other and are made of the same material. The paper presents a novel method of automated concrete column detection from visual data. The method overcomes the limitation by combining columns’ boundary information with their color and texture cues. It starts from recognizing long vertical lines in an image/video frame through edge detection and Hough transform. The bounding rectangle for each pair of lines is then constructed. When the rectangle resembles the shape of a column and the color and texture contained in the pair of lines are matched with one of the concrete samples in knowledge base, a concrete column surface is assumed to be located. This way, one concrete column in images/videos is detected. The method was tested using real images/videos. The results are compared with the manual detection ones to indicate the method’s validity.

Automated Detection of Concrete Columns from Visual Data

After earthquakes, licensed inspectors use the established codes to assess the impact of damage on structural elements. It always takes them days to weeks. However, emergency responders (e.g. firefighters) must act within hours of a disaster event to enter damaged structures to save lives, and therefore cannot wait till an official assessment completes. This is a risk that firefighters have to take. Although Search and Rescue Organizations offer training seminars to familiarize firefighters with structural damage assessment, its effectiveness is hard to guarantee when firefighters perform life rescue and damage assessment operations together. Also, the training is not available to every firefighter. The authors therefore proposed a novel framework that can provide firefighters with a quick but crude assessment of damaged buildings through evaluating the visible damage on their critical structural elements (i.e. concrete columns in the study). This paper presents the first step of the framework. It aims to automate the detection of concrete columns from visual data. To achieve this, the typical shape of columns (long vertical lines) is recognized using edge detection and the Hough transform. The bounding rectangle for each pair of long vertical lines is then formed. When the resulting rectangle resembles a column and the material contained in the region of two long vertical lines is recognized as concrete, the region is marked as a concrete column surface. Real video/image data are used to test the method. The preliminary results indicate that concrete columns can be detected when they are not distant and have at least one surface visible.

Scale-invariant vote-based 3D recognition and registration from point clouds

This chapter presents a method for vote-based 3D shape recognition and registration, in particular using mean shift on 3D pose votes in the space of direct similarity transformations for the first time. We introduce a new distance between poses in this spacethe SRT distance. It is left-invariant, unlike Euclidean distance, and has a unique, closed-form mean, in contrast to Riemannian distance, so is fast to compute. We demonstrate improved performance over the state of the art in both recognition and registration on a (real and) challenging dataset, by comparing our distance with others in a mean shift framework, as well as with the commonly used Hough voting approach. © 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Investigation of the Young's modulus and thermal expansion of amorphous titania-doped tantala films

The current generation of advanced gravitational wave detectors utilize titania-doped tantala/silica multilayer stacks for their mirror coatings. The properties of the low-refractive-index silica are well known; however, in the absence of detailed direct measurements, the material parameters of Young's modulus and coefficient of thermal expansion (CTE) of the high refractive index material, titania-doped tantala, have been assumed to be equal to values measured for pure tantala coatings. In order to ascertain the true values necessary for thermal noise calculations, we have undertaken measurements of Young's modulus and CTE through the use of nanoindentation and thermal-bending measurements. The measurements were designed to assess the effects of titania doping concentration and post-deposition heat-treatment on the measured values in order to evaluate the possibility of optimizing material parameters to further improve thermal noise in the detector. Young's modulus measurements on pure tantala and 25% and 55% titania-doped tantala show a wide range of values, from 132 to 177 GPa, dependent on both titania concentration and heat-treatment. Measurements of CTE give values of (3.9 +/- 0.1) x 10^-6 K^-1 and (4.9 +/- 0.3) x 10^-6 K^-1 for 25% and 55% titania-doped tantala, respectively, without dependence on post-deposition heat-treatment.

Fast simulation of the forward tracking detector of HPLUS

The necessity of installing a forward tracking detector stack is discussed for the Hadron Physics LanzhoU Spectrometer(HPLUS). A local tracker is developed to solve the multi-track finding problem. The track candidates are searched iteratively via Hough Transform. The fake tracks are removed by a least square fitting process. With this tracker we have studied the feasibility of pp -> pp + phi(-> K+K-), a typical physical channel proposed on HPLUS. The single track momentum resolution due to the uncertainty of the positioning in FTD is 1.3%. The multiple scattering effect contributes about 20% to the momentum resolution in the FTD coverage. The width and the signal-to-background ratio of the reconstructed phi are 1.51 MeV and 4.36, respectively, taking into account the direct Kaon channel pp -> pp + K+K- as background. The geometry coverage of FTD for phi events is about 85.4%. Based on the current fast simulation and estimation, the geometrical configuration of FTD meets the physical requirement of HPLUS under the current luminosity and multiplicity conditions. The tracker is applicable in the full simulation coming next and is extendable to other tracking component of HPLUS.

三相机立体视觉

作为计算机视觉当前研究的一个热点，作为被动式测距法的一个典型，三相机立体视差法不仅有着广阔的应用前景，而且在揭示人类视觉机理方面有着很大的理论研究价值，但因其匹配速度慢而一直没有得到广泛的应用。本文对该方法作了全面深入的研究。旨在寻求一种快速有效的匹配方法。事实上，在该方法的实施过程中，真正费时的不在匹配本身，而在预处理。故在工作中对边缘抽取及拟合花费了很大的精力。并在以下三方面有自已的独到之处：（1）基于边缘的峰值特性，提出了一种简单的快速细化方法；（2）在Hough变换边缘检测中，将边缘的梯度方向信息结合进去，使变换速度得到惊人的提高（20～30倍）；（3）在最小二乘方误差拟合边缘检测中，为提高边缘跟踪速度，提出一种固定增量搜索法。另外，在匹配过程中，基于图象结构的相似性提出一种结构模板匹配法，用经进一步提高匹配的可靠性。总之，本文在提高速度方面作了很大的努力，并尽可能提高处理效果，快速有效是本文的宗旨。

基于计算机视觉的轮毂自动识别与分类

随着全球汽车产量的逐年提高，相应地轮毂市场需求也在迅猛增长，国内80%的汽车轮毂是由铸造而成，铸造而成的轮毂需要进行精加工，而由混流生产线生产的轮毂在再加工时若对其类型进行正确划分将提高生产效率。以往的类型识别是依靠人工识别，工人劳动负荷较大，产生的视觉疲劳和轮毂生产线的速度等多方面原因致使误判情况时常发生，因此，轮毂企业急需一种自动的轮毂识别分类系统来提高生产效率。 计算机视觉是利用计算机对景物的图像进行识别，以实现对人视觉功能的扩展的一门高新技术。利用这一技术可以解决许多工业图像识别和检测环节的问题，以取代落后的人工识别，提高识别效率和工业自动化水平。 基于计算机视觉的轮毂自动识别与分类系统首先由图像采集系统从生产流水线上采集到要处理轮毂的图片，之后进行图像的预处理，包括轮毂图像区域的提取，图像去噪等操作，构造了四个具有平移不变性、比例不变性和幅度线性变换不变性的一维不变量，用以表征轮毂图像的灰度特征，利用边缘检测Canny算子提取轮毂外圆轮廓，之后对外圆轮廓运用改进的Hough变换方法计算出轮毂最大直径，最后运用马氏距离方法判别出轮毂类型。 本文对基于计算机视觉的轮毂自动识别与分类系统进行了总体设计，实现了图像采集、图像处理与轮毂型号识别等基本功能，克服了传统的人工识别的弊端，适应了混流生产线上快速识别分类的需要，开展了面向型号识别的计算机视觉系统的研究工作，为实现工业生产现代新型的图像识别技术做了一些有益的尝试和探讨。

Recomendação de calagem e adubação para o cultivo da mandioca.

A mandioca (Manihot esculenta Crantz) é cultivada em todas as regiões do Brasil, desempenhando papel importante na alimentação humana e animal, como matéria-prima para vários produtos industriais e na geração de emprego e de renda. O Brasil ocupa a segunda posição na produção mundial de mandioca (12,7% do total), com área cultivada de cerca de 1,7 milhões de hectares, produção da ordem de 22,6 milhões de toneladas de raízes e produtividade média de 13,3 t/ha. Dentre os principais estados produtores destacam-se: Pará (18,0%), Bahia (16,3%), Paraná (12,5%), Rio Grande do Sul (5,0%) e Amazonas (4,3%), que respondem por 56,1% da produção do país. Estima-se que, nas fases de produção primária e no processamento de farinha e fécula, gera-se em torno de um milhão de empregos diretos e que a atividade mandioqueira proporciona receita bruta anual equivalente a 2,5 bilhões de dólares e uma contribuição tributária de 150 milhões de dólares; a produção que é transformada em farinha e fécula gera, respectivamente, receitas equivalentes a 600 milhões e 150 milhões de dólares. A Região Nordeste destaca-se com uma participação de 36,8% da produção nacional; as demais regiões participam com 28,7% (Norte), 19,7% (Sul), 8,8% (Sudeste) e 6,0% (Centro-Oeste).

Predição de proteína, matéria seca e fósforo em grãos de milho pela espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo.

Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de curvas de calibração por espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo (NIRS) para os teores de matéria seca, proteína e fósforo em amostras de milho processado. Neste trabalho, foi utilizada a espectroscopia no infravermelho com Transformada de Fourier aplicando a técnica de reflectância difusa, cujos dados espectrais foram correlacionados aos valores nutricionais do milho através do método de regressão dos mínimos quadrados parciais (PLS) e diferentes pré-tratamentos matemáticos nos espectros. Para a construção de modelo de calibração, foram utilizados os dados de referência de análises químicas dos valores do teor de matéria seca, proteína bruta e fósforo (P) de 191 amostras de milho em grão de diferentes procedências e variedades. Destas amostras, 114 foram usadas para o modelo de calibração, 48 para validação. A espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo, associada ao método de calibração multivariada (PLS), é uma técnica alternativa viável para a determinação do teor de proteína total e matéria seca em amostras de milho moído. As curvas ajustadas para proteína bruta, matéria seca e fósforo apresentaram performance adequada para utilização em amostras provenientes de ensaios de screening ou onde se tem grande número de repetições de amostras por tratamentos. Para utilização em determinações analíticas, como método de rotina laboratorial, os modelos de calibração devem ser aprimorados.