This thesis discusses certain aspects of the noninvasive imaging technique known as optical coherence tomography (OCT). Topics include three-dimensional image rendering as well as application of the Fast Fourier Transform to reconstruct the axial scan as a function of depth. Implementations use LabVIEW system design software and a Xilinx Spartan-6 field-programmable gate array (FPGA). The inherent parallel-processing capability of an FPGA opens the possibility of designing a "super-sensor" which entails simultaneous capturing of image and sensor data, giving medical practitioners more data for potentially improved diagnosis. FPGA-based processing would benefit many methods of characterizing biological samples; OCT and photonic crystal microarray biosensors are discussed. / text

A formação de arcos – estruturas que promovem a anisotropia de forças dentro de um sistema – acontece corriqueiramente dentro de silos ou maquinaria agrícola. A presente tese propõe um modelo baseado em redes complexas para modelar tal fenômeno, definindo cada grão como vértice e a força que dois grãos trocam como o peso de uma ligação entre eles. A partir de ensaios tomográficos de 11 diferentes tipos de grãos foi desenvolvido um método para transformar cada uma das imagens tridimensionais resultantes numa rede complexa. Cada imagem foi pré-processada e submetida a uma transformada watershed utilizando como marcadores internos a erosão da própria imagem. Este processo tridimensional resultou na segmentação de cada um dos grãos da imagem original, tornando possível a extração de propriedades físicas de cada grão, como massa, centro de massa, momento de inércia, e as forças às quais este está submetido. A partir destes dados, a rede complexa de cada uma das 11 amostras foi construída. A amostra da soja foi comparada com um padrão-ouro pré-estabelecido possibilitando eventuais refinos no método. As reconstruções tridimensionais segmentadas de cada amostra apresentaram um resultado visual aceitável, embora algumas segmentações tenham sofrido com o efeito do elemento estruturante da erosão, uma vez que este tem de ser grande o suficiente para segmentar grãos adjacentes, porém não o suficiente para super-segmentar um único grão. A rede complexa formada a partir da imagem de soja foi submetida a uma análise mais profunda, estudando e normalizando sua propriedade strength, uma natural candidata para detectar anisotropia de forças. Os vértices com alto valor normalizado de strength foram definidos como o arco da estrutura, e sua análise visual permitiu concluir que estes de fato são os elementos responsáveis pela estrutura do arranjo, assim como substanciar o sucesso do método aqui proposto em detectar automaticamente o arco utilizando uma imagem tridimensional. / The formation of arches – structures that promotes force anisotropy within a system – appears routinely inside silos or agricultural machinery. This current thesis proposes a method for modeling this phenomenon as a complex network, defining each grain as vertex and a force that two grains exchanges as the weight of the link between them. By using computed tomography, 3D images were taken from 11 grain samples, and a method developed to transform each of this resulting images in a complex network. Each image had to be pre-processed and subjected to a watershed transform using as inner markers the erosion of the image itself. This process resulted in three-dimensional segmentation of each grain of the original image, allowing the estimation of the physical properties of each grain, such as mass, center of mass, moment of inertia and the forces to which the grain is subjected. From these measures, the complex network of each of the 11 samples was constructed. Sample soybeans were compared with a gold-standard, allowing improvements to the methodology. The segmented three-dimensional reconstructions of each sample provided acceptable visual output, although some samples suffered from erosion due to the structural element size, since it must be large enough to segment adjacent grains, but not enough to super-segment a single grain. The complex network obtained from the soybeans image was subjected to further analysis, studying and normalizing its strength property, a natural candidate to detect force anisotropy. Vertices with high normalized values of strength were understood as defining the arch of the structure, and its visual analysis showed that these indeed are the elements responsible for the arrangement structure. These results support the ability of the proposed method in automatically detecting the arches using as input a three-dimensional image.

A formação de arcos – estruturas que promovem a anisotropia de forças dentro de um sistema – acontece corriqueiramente dentro de silos ou maquinaria agrícola. A presente tese propõe um modelo baseado em redes complexas para modelar tal fenômeno, definindo cada grão como vértice e a força que dois grãos trocam como o peso de uma ligação entre eles. A partir de ensaios tomográficos de 11 diferentes tipos de grãos foi desenvolvido um método para transformar cada uma das imagens tridimensionais resultantes numa rede complexa. Cada imagem foi pré-processada e submetida a uma transformada watershed utilizando como marcadores internos a erosão da própria imagem. Este processo tridimensional resultou na segmentação de cada um dos grãos da imagem original, tornando possível a extração de propriedades físicas de cada grão, como massa, centro de massa, momento de inércia, e as forças às quais este está submetido. A partir destes dados, a rede complexa de cada uma das 11 amostras foi construída. A amostra da soja foi comparada com um padrão-ouro pré-estabelecido possibilitando eventuais refinos no método. As reconstruções tridimensionais segmentadas de cada amostra apresentaram um resultado visual aceitável, embora algumas segmentações tenham sofrido com o efeito do elemento estruturante da erosão, uma vez que este tem de ser grande o suficiente para segmentar grãos adjacentes, porém não o suficiente para super-segmentar um único grão. A rede complexa formada a partir da imagem de soja foi submetida a uma análise mais profunda, estudando e normalizando sua propriedade strength, uma natural candidata para detectar anisotropia de forças. Os vértices com alto valor normalizado de strength foram definidos como o arco da estrutura, e sua análise visual permitiu concluir que estes de fato são os elementos responsáveis pela estrutura do arranjo, assim como substanciar o sucesso do método aqui proposto em detectar automaticamente o arco utilizando uma imagem tridimensional. / The formation of arches – structures that promotes force anisotropy within a system – appears routinely inside silos or agricultural machinery. This current thesis proposes a method for modeling this phenomenon as a complex network, defining each grain as vertex and a force that two grains exchanges as the weight of the link between them. By using computed tomography, 3D images were taken from 11 grain samples, and a method developed to transform each of this resulting images in a complex network. Each image had to be pre-processed and subjected to a watershed transform using as inner markers the erosion of the image itself. This process resulted in three-dimensional segmentation of each grain of the original image, allowing the estimation of the physical properties of each grain, such as mass, center of mass, moment of inertia and the forces to which the grain is subjected. From these measures, the complex network of each of the 11 samples was constructed. Sample soybeans were compared with a gold-standard, allowing improvements to the methodology. The segmented three-dimensional reconstructions of each sample provided acceptable visual output, although some samples suffered from erosion due to the structural element size, since it must be large enough to segment adjacent grains, but not enough to super-segment a single grain. The complex network obtained from the soybeans image was subjected to further analysis, studying and normalizing its strength property, a natural candidate to detect force anisotropy. Vertices with high normalized values of strength were understood as defining the arch of the structure, and its visual analysis showed that these indeed are the elements responsible for the arrangement structure. These results support the ability of the proposed method in automatically detecting the arches using as input a three-dimensional image.

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This PhD study aimed to address the sustainability issues of the robotic systems from the environmental and social aspects. During the research, three approaches were developed: the first one an online programming-free model-driven system that utilises web-based distributed human-robot collaboration architecture to perform distant assembly operations. It uses a robot-mounted camera to capture the silhouettes of the components from different angles. Then the system analyses those silhouettes and constructs the corresponding 3D models.Using the 3D models together with the model of a robotic assembly cell, the system guides a distant human operator to assemble the real components in the actual robotic cell. To satisfy the safety aspect of the human-robot collaboration, a second approach has been developed for effective online collision avoidance in an augmented environment, where virtual three-dimensional (3D) models of robots and real images of human operators from depth cameras are used for monitoring and collision detection. A prototype system is developed and linked to industrial robot controllers for adaptive robot control, without the need of programming by the operators. The result of collision detection reveals four safety strategies: the system can alert an operator, stop a robot, move away the robot, or modify the robot’s trajectory away from an approaching operator. These strategies can be activated based on the operator’s location with respect to the robot. The case study of the research further discusses the possibility of implementing the developed method in realistic applications, for example, collaboration between robots and humans in an assembly line.To tackle the energy aspect of the sustainability for the human-robot production environment, a third approach has been developed which aims to minimise the robot energy consumption during assembly. Given a trajectory and based on the inverse kinematics and dynamics of a robot, a set of attainable configurations for the robot can be determined, perused by calculating the suitable forces and torques on the joints and links of the robot. The energy consumption is then calculated for each configuration and based on the assigned trajectory. The ones with the lowest energy consumption are selected. / <p>QC 20170223</p>

O estudo das propriedades de transporte do meio poroso é um tema importante para muitas áreas como a Ciência do Solo, onde o conhecimento dos processos que envolvem o movimento da água é de fundamental importância para o manejo e a conservação do mesmo. Nas últimas décadas, as técnicas não-invasivas e o processamento de imagens têm ajudado muito na modelagem e visualização da estrutura do meio, e têm sido aplicadas no estudo da distribuição dos fluidos com diferentes abordagens. Nesse trabalho é apresentado um novo método para análise do movimento da água, baseado na descrição da estrutura tridimensional da frente de molhamento no processo de infiltração vertical na região não-saturada do solo, considerando que a frente de molhamento tem informação relevante sobre os primeiros estágios da infiltração na interface líquido-sólido. O método proposto para a descrição da estrutura tridimensional da frente de molhamento compõe-se de dois principais módulos. O primeiro é responsável pela segmentação de imagens tomográficas para a detecção da frente de molhamento e cujo resultado é crucial para a análise da superfície resultante. O segundo módulo efetua a determinação de descritores da superfície obtida baseada na computação da variabilidade morfológica e a identificação de zonas de máxima adsorção através da análise da curvatura. As imagens usadas nos experimentos foram obtidas usando um tomógrafo de campo específico para estudos de solos, permitindo o processamento sem alterar a estrutura do solo. Os resultados preliminares são encorajadores e indicam que a abordagem utilizada consegue descrever o movimento da água usando informação da frente de molhamento no espaço tridimensional e no tempo. / The study of the transport properties in porous media is an important issue for many areas such as soil science, where knowledge about processes that involve the movement of water in the soil has fundamental importance to soil management and soil conservation. In recent decades noninvasive techniques and image processing algorithms have been very helpful in modeling and visualization of the structure medium and have been applied to study of the distribution of fluid with different approaches. This work present a new method to analysis of the movement of water based on the description of the three-dimensional wetting front structure in vertical infiltration process in unsaturated soil, whereas the wetting front structure has relevant information in the earliest stages of infiltration in liquid-solid interface. The proposed method for the description of the three-dimensional wetting front structure is comprised of two main modules. The first module is responsible of the three-dimensional image segmentation for the wetting front detection and its result is a very crucial step to analysis of the surface obtained. The second module compute features of the surface obtained to analysis based on morphological variability and maximal adsorption zones identification through the curvature. The image used in the experimental test were obtained using a tomograph of field specific to soil study, allowing the processing without changing of the soil structure. Our preliminary results are encouraging and indicate that our approach can describe the movement of water using information from the wetting front in three-dimensional space and time.

O estudo das propriedades de transporte do meio poroso é um tema importante para muitas áreas como a Ciência do Solo, onde o conhecimento dos processos que envolvem o movimento da água é de fundamental importância para o manejo e a conservação do mesmo. Nas últimas décadas, as técnicas não-invasivas e o processamento de imagens têm ajudado muito na modelagem e visualização da estrutura do meio, e têm sido aplicadas no estudo da distribuição dos fluidos com diferentes abordagens. Nesse trabalho é apresentado um novo método para análise do movimento da água, baseado na descrição da estrutura tridimensional da frente de molhamento no processo de infiltração vertical na região não-saturada do solo, considerando que a frente de molhamento tem informação relevante sobre os primeiros estágios da infiltração na interface líquido-sólido. O método proposto para a descrição da estrutura tridimensional da frente de molhamento compõe-se de dois principais módulos. O primeiro é responsável pela segmentação de imagens tomográficas para a detecção da frente de molhamento e cujo resultado é crucial para a análise da superfície resultante. O segundo módulo efetua a determinação de descritores da superfície obtida baseada na computação da variabilidade morfológica e a identificação de zonas de máxima adsorção através da análise da curvatura. As imagens usadas nos experimentos foram obtidas usando um tomógrafo de campo específico para estudos de solos, permitindo o processamento sem alterar a estrutura do solo. Os resultados preliminares são encorajadores e indicam que a abordagem utilizada consegue descrever o movimento da água usando informação da frente de molhamento no espaço tridimensional e no tempo. / The study of the transport properties in porous media is an important issue for many areas such as soil science, where knowledge about processes that involve the movement of water in the soil has fundamental importance to soil management and soil conservation. In recent decades noninvasive techniques and image processing algorithms have been very helpful in modeling and visualization of the structure medium and have been applied to study of the distribution of fluid with different approaches. This work present a new method to analysis of the movement of water based on the description of the three-dimensional wetting front structure in vertical infiltration process in unsaturated soil, whereas the wetting front structure has relevant information in the earliest stages of infiltration in liquid-solid interface. The proposed method for the description of the three-dimensional wetting front structure is comprised of two main modules. The first module is responsible of the three-dimensional image segmentation for the wetting front detection and its result is a very crucial step to analysis of the surface obtained. The second module compute features of the surface obtained to analysis based on morphological variability and maximal adsorption zones identification through the curvature. The image used in the experimental test were obtained using a tomograph of field specific to soil study, allowing the processing without changing of the soil structure. Our preliminary results are encouraging and indicate that our approach can describe the movement of water using information from the wetting front in three-dimensional space and time.

O estudo das propriedades de transporte do meio poroso é um tema importante para muitas áreas como a Ciência do Solo, onde o conhecimento dos processos que envolvem o movimento da água é de fundamental importância para o manejo e a conservação do mesmo. Nas últimas décadas, as técnicas não-invasivas e o processamento de imagens têm ajudado muito na modelagem e visualização da estrutura do meio, e têm sido aplicadas no estudo da distribuição dos fluidos com diferentes abordagens. Nesse trabalho é apresentado um novo método para análise do movimento da água, baseado na descrição da estrutura tridimensional da frente de molhamento no processo de infiltração vertical na região não-saturada do solo, considerando que a frente de molhamento tem informação relevante sobre os primeiros estágios da infiltração na interface líquido-sólido. O método proposto para a descrição da estrutura tridimensional da frente de molhamento compõe-se de dois principais módulos. O primeiro é responsável pela segmentação de imagens tomográficas para a detecção da frente de molhamento e cujo resultado é crucial para a análise da superfície resultante. O segundo módulo efetua a determinação de descritores da superfície obtida baseada na computação da variabilidade morfológica e a identificação de zonas de máxima adsorção através da análise da curvatura. As imagens usadas nos experimentos foram obtidas usando um tomógrafo de campo específico para estudos de solos, permitindo o processamento sem alterar a estrutura do solo. Os resultados preliminares são encorajadores e indicam que a abordagem utilizada consegue descrever o movimento da água usando informação da frente de molhamento no espaço tridimensional e no tempo. / The study of the transport properties in porous media is an important issue for many areas such as soil science, where knowledge about processes that involve the movement of water in the soil has fundamental importance to soil management and soil conservation. In recent decades noninvasive techniques and image processing algorithms have been very helpful in modeling and visualization of the structure medium and have been applied to study of the distribution of fluid with different approaches. This work present a new method to analysis of the movement of water based on the description of the three-dimensional wetting front structure in vertical infiltration process in unsaturated soil, whereas the wetting front structure has relevant information in the earliest stages of infiltration in liquid-solid interface. The proposed method for the description of the three-dimensional wetting front structure is comprised of two main modules. The first module is responsible of the three-dimensional image segmentation for the wetting front detection and its result is a very crucial step to analysis of the surface obtained. The second module compute features of the surface obtained to analysis based on morphological variability and maximal adsorption zones identification through the curvature. The image used in the experimental test were obtained using a tomograph of field specific to soil study, allowing the processing without changing of the soil structure. Our preliminary results are encouraging and indicate that our approach can describe the movement of water using information from the wetting front in three-dimensional space and time.

La cryo-tomographie électronique (cryo-ET) est une technique d'imagerie capable de produire des vues 3D de spécimens biologiques. Cette technologie permet d’imager de larges portions de cellules vitrifiées à une résolution nanométrique. Elle permet de combiner plusieurs échelles de compréhension de la machinerie cellulaire, allant des interactions entre les groupes de protéines à leur structure atomique. La cryo-ET a donc le potentiel d'agir comme un lien entre l'imagerie cellulaire in vivo et les techniques atteignant la résolution atomique. Cependant, ces images sont corrompues par un niveau de bruit élevé et d'artefacts d'imagerie. Leur interprétabilité dépend fortement des méthodes de traitement d'image. Les méthodes computationelles existantes permettent actuellement d'identifier de larges macromolécules telles que les ribosomes, mais il est avéré que ces détections sont incomplètes. De plus, ces méthodes sont limitées lorsque les objets recherchés sont de très petite taille ou présentent une plus grande variabilité structurelle. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles méthodes d'analyse d'images, afin de permettre une identification plus robuste des macromolécules d'intérêt. Nous proposons deux méthodes computationelles pour atteindre cet objectif. La première vise à réduire le bruit et les artefacts d'imagerie, et fonctionne en ajoutant et en supprimant de façon itérative un bruit artificiel à l'image. Nous fournissons des preuves mathématiques et expérimentales de ce concept qui permet d'améliorer le signal dans les images de cryo-ET. La deuxième méthode s'appuie sur les progrès récents de l'apprentissage automatique et les méthodes convolutionelles pour améliorer la localisation des macromolécules. La méthode est basée sur un réseau neuronal convolutif et nous montrons comment l'adapter pour obtenir des taux de détection supérieur à l'état de l'art. / Cryo electron tomography (cryo-ET) is an imaging technique capable of producing 3D views of biological specimens. This technology enables to capture large field of views of vitrified cells at nanometer resolution. These features allow to combine several scales of understanding of the cellular machinery, from the interactions between groups of proteins to their atomic structure. Cryo-ET therefore has the potential to act as a link between in vivo cell imaging and atomic resolution techniques. However, cryo-ET images suffer from a high amount of noise and imaging artifacts, and the interpretability of these images heavily depends on computational image analysis methods. Existing methods allow to identify large macromolecules such as ribosomes, but there is evidence that the detections are incomplete. In addition, these methods are limited when searched objects are smaller and have more structural variability. The purpose of this thesis is to propose new image analysis methods, in order to enable a more robust identification of macromolecules of interest. We propose two computational methods to achieve this goal. The first aims at reducing the noise and imaging artifacts, and operates by iteratively adding and removing artificial noise to the image. We provide both mathematical and experimental evidence that this concept allows to enhance signal in cryo-ET images. The second method builds on recent advances in machine learning to improve macromolecule localization. The method is based on a convolutional neural network, and we show how it can be adapted to achieve better detection rates than the current state-of- the-art.

info:eu-repo/semantics/nonPublished