Enzymatic determination of choline in milk using a FIA system with potentiometric detection

The development of a FIA system for the determination of total choline content in several types of milk is described. The samples were submitted to hydrochloric acid digestion before injection into the system and passed through an enzymatic reactor containing choline oxidase immobilised on glass beads. This enzymatic reaction releases hydrogen peroxide which then reacts with a solution of iodide. The decrease in the concentration of iodide ion is quantified using an iodide ion selective tubular electrode based on a homogeneous crystalline membrane. Validation of the results obtained with this system was performed by comparison with results from a method described in the literature and applied to the determination of total choline in milks. The relative deviation was always < 5%. The repeatability of the method developed was assessed by calculation of the relative standard deviation (RSD) for 12 consecutive injections of one sample. The RSD obtained was < 0.6%.

Sensors for the detection and quantification of bacterial contamination in water for human use

The deterioration of water quality by Cyanobacteria cause outbreaks and epidemics associated with harmful diseases in Humans and animals because of the toxins that they release. Microcystin-LR is one of the hepatotoxins most widely studied and the World Health Organization, recommend a maximum value of 1mgL 1 in drinking water. Highly specific recognition molecules, such as molecular imprinted polymers are developed to quantify microcystins in waters for human use and shown to be of great potential in the analysis of these kinds of samples. The obtained results were auspicious, the detection limit found, 1.5mgL 1, being of the same order of magnitude as the guideline limit recommended by the WHO. This technology is very promising because the sensors are stable and specific, and the technology is inexpensive and allows for rapid on-site monitoring.

A multiresidue method for the analysis of carbamate and urea pesticides from soils by microwave-assisted extraction and liquid chromatography with photodiode array detection

A multiresidue approach using microwave-assisted extraction and liquid chromatography with photodiode array detection was investigated for the determination of butylate, carbaryl, carbofuran, chlorpropham, ethiofencarb, linuron,metobromuron, and monolinuron in soils. The critical parameters of the developed methodology were studied. Method validation was performed by analyzing freshly and aged spiked soil samples. The recoveries and relative standard deviations reached using the optimized conditions were between 77.0 ± 0.46% and 120 ± 2.9% except for ethiofencarb (46.4 ± 4.4% to 105 ± 1.6%) and butylate (22.1 ± 7.6% to 49.2 ± 11%). Soil samples from five locations of Portugal were analysed.

Square-wave adsorptive-stripping voltammetric detection in the quality control of fluoxetine

Electroanalytical methods based on square-wave adsorptive-stripping voltammetry (SWAdSV) and flow-injection analysis with square-wave adsorptive-stripping voltammetric detection (FIA-SWAdSV) were developed for the determination of fluoxetine (FXT). The methods were based on the reduction of FXT at a mercury drop electrode at -1.2 V versus Ag/AgCl, in a phosphate buffer of pH 12.0, and on the possibility of accumulating the compound at the electrode surface. The SWAdSV method was successfully applied in the quantification of FXT in pharmaceutical products, human serum samples, and in drug dissolution studies. Because the presence of dissolved oxygen did not interfere significantly with the analysis, it was possible to quantify FXT in several pharmaceutical products using FIA-SWAdSV. This method enables analysis of up to 120 samples per hour at reduced costs.

An Evaluation of Local Feature Combiners for Robot Visual Localization

In the last decade, local image features have been widely used in robot visual localization. To assess image similarity, a strategy exploiting these features compares raw descriptors extracted from the current image to those in the models of places. This paper addresses the ensuing step in this process, where a combining function must be used to aggregate results and assign each place a score. Casting the problem in the multiple classifier systems framework, we compare several candidate combiners with respect to their performance in the visual localization task. A deeper insight into the potential of the sum and product combiners is provided by testing two extensions of these algebraic rules: threshold and weighted modifications. In addition, a voting method, previously used in robot visual localization, is assessed. All combiners are tested on a visual localization task, carried out on a public dataset. It is experimentally demonstrated that the sum rule extensions globally achieve the best performance. The voting method, whilst competitive to the algebraic rules in their standard form, is shown to be outperformed by both their modified versions.

Development of an FIA system with amperometric detection for determination of bentazone in estuarine waters

On the basis of its electrochemical behaviour a new flow-injection analysis (FIA) method with amperometric detection has been developed for quantification of the herbicide bentazone (BTZ) in estuarine waters. Standard solutions and samples (200 µL) were injected into a water carrier stream and both pH and ionic strength were automatically adjusted inside the manifold. Optimization of critical FIA conditions indicated that the best analytical results were obtained at an oxidation potential of 1.10 V, pH 4.5, and an overall flow-rate of 2.4 mL min–1. Analysis of real samples was performed by means of calibration curves over the concentration range 2.5x10–6 to 5.0x10–5 mol L–1, and results were compared with those obtained by use of an independent method (HPLC). The accuracy of the amperometric determinations was ascertained; errors relative to the comparison method were below 4% and sampling rates were approximately 100 samples h–1. The repeatability of the proposed method was calculated by assessing the relative standard deviation (%) of ten consecutive determinations of one sample; the value obtained was 2.1%.

Maltol determination in food by microwave assisted extraction and electrochemical detection

An electrochemical method is proposed for the determination of maltol in food. Microwave-assisted extraction procedures were developed to assist sample pre-treating steps. Experiments carried out in cyclic voltammetry showed an irreversible and adsorption controlled reduction of maltol. A cathodic peak was observed at -1.0 V for a Hanging Mercury Drop Electrode versus an AgCl/Ag (in saturated KCl), and the peak potential was pH independent. Square wave voltammetric procedures were selected to plot calibration curves. These procedures were carried out with the optimum conditions: pH 6.5; frequency 50 Hz; deposition potential 0.6 V; and deposition time 10 s. A linear behaviour was observed within 5.0 × 10-8 and 3.5 × 10-7 M. The proposed method was applied to the analysis of cakes, and results were compared with those obtained by an independent method. The voltammetric procedure was proven suitable for the analysis of cakes and provided environmental and economical advantages, including reduced toxicity and volume of effluents and decreased consumption of reagents.

Screening of grapes and wine for azoxystrobin, kresoxim-methyl and trifloxystrobin fungicides by HPLC with diode array detection

The Quinone outside Inhibitors (QoI) are one of the most important and recent fungicide groups used in viticulture and also allowed by Integrated Pest Management. Azoxystrobin, kresoxim-methyl and trifloxystrobin are the main active ingredients for treating downy and powdery mildews that can be present in grapes and wines. In this paper, a method is reported for the analysis of these three QoI-fungicides in grapes and wine. After liquid–liquid extraction and a clean-up on commercial silica cartridges, analysis was by isocratic HPLC with diode array detection (DAD) with a run time of 13 min. Confirmation was by solid-phase micro-extraction (SPME), followed by GC/MS determination. The main validation parameters for the three compounds in grapes and wine were a limit of detection up to 0.073mg kg-1, a precision not exceeding 10.0% and an average recovery of 93% ±38.

Feature selection for clustering categorical data with an embedded modelling approach

Research on the problem of feature selection for clustering continues to develop. This is a challenging task, mainly due to the absence of class labels to guide the search for relevant features. Categorical feature selection for clustering has rarely been addressed in the literature, with most of the proposed approaches having focused on numerical data. In this work, we propose an approach to simultaneously cluster categorical data and select a subset of relevant features. Our approach is based on a modification of a finite mixture model (of multinomial distributions), where a set of latent variables indicate the relevance of each feature. To estimate the model parameters, we implement a variant of the expectation-maximization algorithm that simultaneously selects the subset of relevant features, using a minimum message length criterion. The proposed approach compares favourably with two baseline methods: a filter based on an entropy measure and a wrapper based on mutual information. The results obtained on synthetic data illustrate the ability of the proposed expectation-maximization method to recover ground truth. An application to real data, referred to official statistics, shows its usefulness.

Deteção e acompanhamento de movimento através de uma câmara de vídeo

A deteção e seguimento de pessoas tem uma grande variedade de aplicações em visão computacional. Embora tenha sido alvo de anos de investigação, continua a ser um tópico em aberto, e ainda hoje, um grande desafio a obtenção de uma abordagem que inclua simultaneamente exibilidade e precisão. O trabalho apresentado nesta dissertação desenvolve um caso de estudo sobre deteção e seguimento automático de faces humanas, em ambiente de sala de reuniões, concretizado num sistema flexível de baixo custo. O sistema proposto é baseado no sistema operativo GNU's Not Unix (GNU) linux, e é dividido em quatro etapas, a aquisição de vídeo, a deteção da face, o tracking e reorientação da posição da câmara. A aquisição consiste na captura de frames de vídeo das três câmaras Internet Protocol (IP) Sony SNC-RZ25P, instaladas na sala, através de uma rede Local Area Network (LAN) também ele já existente. Esta etapa fornece os frames de vídeo para processamento à detecção e tracking. A deteção usa o algoritmo proposto por Viola e Jones, para a identificação de objetos, baseando-se nas suas principais características, que permite efetuar a deteção de qualquer tipo de objeto (neste caso faces humanas) de uma forma genérica e em tempo real. As saídas da deteção, quando é identificado com sucesso uma face, são as coordenadas do posicionamento da face, no frame de vídeo. As coordenadas da face detetada são usadas pelo algoritmo de tracking, para a partir desse ponto seguir a face pelos frames de vídeo subsequentes. A etapa de tracking implementa o algoritmo Continuously Adaptive Mean-SHIFT (Camshift) que baseia o seu funcionamento na pesquisa num mapa de densidade de probabilidade, do seu valor máximo, através de iterações sucessivas. O retorno do algoritmo são as coordenadas da posição e orientação da face. Estas coordenadas permitem orientar o posicionamento da câmara de forma que a face esteja sempre o mais próximo possível do centro do campo de visão da câmara. Os resultados obtidos mostraram que o sistema de tracking proposto é capaz de reconhecer e seguir faces em movimento em sequências de frames de vídeo, mostrando adequabilidade para aplicação de monotorização em tempo real.

Exploração da Point Cloud Library aplicada à percepção em sistemas autónomos

A navegação e a interpretação do meio envolvente por veículos autónomos em ambientes não estruturados continua a ser um grande desafio na actualidade. Sebastian Thrun, descreve em [Thr02], que o problema do mapeamento em sistemas robóticos é o da aquisição de um modelo espacial do meio envolvente do robô. Neste contexto, a integração de sistemas sensoriais em plataformas robóticas, que permitam a construção de mapas do mundo que as rodeia é de extrema importância. A informação recolhida desses dados pode ser interpretada, tendo aplicabilidade em tarefas de localização, navegação e manipulação de objectos. Até à bem pouco tempo, a generalidade dos sistemas robóticos que realizavam tarefas de mapeamento ou Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), utilizavam dispositivos do tipo laser rangefinders e câmaras stereo. Estes equipamentos, para além de serem dispendiosos, fornecem apenas informação bidimensional, recolhidas através de cortes transversais 2D, no caso dos rangefinders. O paradigma deste tipo de tecnologia mudou consideravelmente, com o lançamento no mercado de câmaras RGB-D, como a desenvolvida pela PrimeSense TM e o subsequente lançamento da Kinect, pela Microsoft R para a Xbox 360 no final de 2010. A qualidade do sensor de profundidade, dada a natureza de baixo custo e a sua capacidade de aquisição de dados em tempo real, é incontornável, fazendo com que o sensor se tornasse instantaneamente popular entre pesquisadores e entusiastas. Este avanço tecnológico deu origem a várias ferramentas de desenvolvimento e interacção humana com este tipo de sensor, como por exemplo a Point Cloud Library [RC11] (PCL). Esta ferramenta tem como objectivo fornecer suporte para todos os blocos de construção comuns que uma aplicação 3D necessita, dando especial ênfase ao processamento de nuvens de pontos de n dimensões adquiridas a partir de câmaras RGB-D, bem como scanners laser, câmaras Time-of-Flight ou câmaras stereo. Neste contexto, é realizada nesta dissertação, a avaliação e comparação de alguns dos módulos e métodos constituintes da biblioteca PCL, para a resolução de problemas inerentes à construção e interpretação de mapas, em ambientes indoor não estruturados, utilizando os dados provenientes da Kinect. A partir desta avaliação, é proposta uma arquitectura de sistema que sistematiza o registo de nuvens de pontos, correspondentes a vistas parciais do mundo, num modelo global consistente. Os resultados da avaliação realizada à biblioteca PCL atestam a sua viabilidade, para a resolução dos problemas propostos. Prova da sua viabilidade, são os resultados práticos obtidos, da implementação da arquitectura de sistema proposta, que apresenta resultados de desempenho interessantes, como também boas perspectivas de integração deste tipo de conceitos e tecnologia em plataformas robóticas desenvolvidas no âmbito de projectos do Laboratório de Sistemas Autónomos (LSA).

Deteção eletroquímica da norfloxacina e trimetoprim em amostras de urina utilizando polímero molecularmente impresso modificado e grafeno

A norfloxacina e o trimetoprim são dois antibióticos antibacterianos usados para o tratamento de infeções urinárias, intestinais e respiratórias. A maioria dos fármacos exige uma dosagem que garanta os níveis de segurança e eficácia de atuação. A necessidade de dosear os medicamentos e os seus metabolitos é assim um controlo imperioso e em muitos casos regular no tratamento de um paciente. Neste trabalho desenvolveram-se dois sensores eletroquímicos para a deteção da norfloxacina (NFX) e do trimetoprim (TMP), usando como superfície de suporte o carbono vítreo. A busca de novos materiais que conferiram maior seletividade e sensibilidade aos sistemas de deteção e por outro lado apresentem menores riscos para o paciente quando usados em dispositivos que permitam uma análise point-of-care, é especialmente importante e pode ser uma parte crucial do processo de decisão clínica. Assim, os polímeros molecularmente impresos enquadram-se nesse perfil e o seu uso tem vindo a ser cada vez mais avaliado. A impressão molecular é uma tecnologia capaz de produzir polímeros que incorporam as moléculas do analito e que após remoção por solventes específicos, permitem dotá-los de locais específicos de reconhecimento estereoquímico. A seleção do pirrol como polímero molecularmente impresso (MIP) permitiu construir com sucesso os sensores para doseamento dos antibióticos. A fim de aumentar a sensibilidade do método incorporou-se grafeno na superfície do elétrodo. Este material tem vindo a ser largamente utilizado devido às suas propriedades: estrutura molecular, condutividade elétrica e aumento da superfície são algumas das características que mais despertam o interesse para a sua aplicação neste projeto. Os sensores desenvolvidos foram incorporados em sistemas eletroquímicos. Os métodos voltamétricos aplicados foram a voltametria cíclica, a voltametria de onda quadrada e ainda a impedância. As condições de análise foram otimizadas no que respeita à polimerização do pirrol (concentração do polímero, número de ciclos de eletropolimerização e respetivos potenciais aplicados, tempo de incubação, solvente de remoção do analito), ao pH da solução do fármaco, à gama de concentrações dos antibióticos e aos parâmetros voltamétricos dos métodos de análise. Para cada um dos antibióticos um elétrodo não-impresso foi também preparado, usando o procedimento de polimerização mas sem a presença da molécula do analito, e foi usado como controlo. O sensor desenvolvido para o trimetoprim foi usado no doseamento do fármaco em amostras de urina. As amostras foram analisadas sem qualquer diluição, apenas foram centrifugadas para remoção de proteínas e algum interferente. Os sensores construídos apresentaram comportamento linear na gama de concentrações entre 102 e 107 mol/L. Os resultados mostram boa precisão (desvios padrão inferiores a 11%) e os limites de deteção foram de 8,317 e 1,307 mol/L para a norfloxacina e o trimetoprim, respetivamente. Para validação do método foram ainda efetuados ensaios de recuperação tendo obtido valores superiores a 94%.

Detection of ZnS phases in CZTS thin-films by EXAFS

Copper zinc tin sulfide (CZTS) is a promising Earthabundant thin-film solar cell material; it has an appropriate band gap of ~1.45 eV and a high absorption coefficient. The most efficient CZTS cells tend to be slightly Zn-rich and Cu-poor. However, growing Zn-rich CZTS films can sometimes result in phase decomposition of CZTS into ZnS and Cu2SnS3, which is generally deleterious to solar cell performance. Cubic ZnS is difficult to detect by XRD, due to a similar diffraction pattern. We hypothesize that synchrotron-based extended X-ray absorption fine structure (EXAFS), which is sensitive to local chemical environment, may be able to determine the quantity of ZnS phase in CZTS films by detecting differences in the second-nearest neighbor shell of the Zn atoms. Films of varying stoichiometries, from Zn-rich to Cu-rich (Zn-poor) were examined using the EXAFS technique. Differences in the spectra as a function of Cu/Zn ratio are detected. Linear combination analysis suggests increasing ZnS signal as the CZTS films become more Zn-rich. We demonstrate that the sensitive technique of EXAFS could be used to quantify the amount of ZnS present and provide a guide to crystal growth of highly phase pure films.

Sistema de reconhecimento de impressões digitais baseado em FPGA

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações

On the development of an automatic voice pleasantness classification and intensity estimation system

In the last few years, the number of systems and devices that use voice based interaction has grown significantly. For a continued use of these systems, the interface must be reliable and pleasant in order to provide an optimal user experience. However there are currently very few studies that try to evaluate how pleasant is a voice from a perceptual point of view when the final application is a speech based interface. In this paper we present an objective definition for voice pleasantness based on the composition of a representative feature subset and a new automatic voice pleasantness classification and intensity estimation system. Our study is based on a database composed by European Portuguese female voices but the methodology can be extended to male voices or to other languages. In the objective performance evaluation the system achieved a 9.1% error rate for voice pleasantness classification and a 15.7% error rate for voice pleasantness intensity estimation.