Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2017-06-21T14:26:33Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3690977 bytes, checksum: 752560aa5c7d78968c32cb55f0778788 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-21T14:26:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3690977 bytes, checksum: 752560aa5c7d78968c32cb55f0778788 (MD5) Previous issue date: 2016-02-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Total hardness and Total alkalinity are important physico-chemical parameters for the evaluation of water quality and are determined by volumetric analytical methods. These methods have difficult to detect the endpoint of the titration due to the difficult of viewing the color transition inherent to each of them. To circumvent this problem, here is proposed a new automatic method for the detection of the titration end point for the determination of total hardness and total alkalinity in mineral water samples. The proposed flow-batch titrator consists of a peristaltic pump, five three-way solenoid valves, a magnetic stirrer, an electronic actuator, an Arduino MEGA 2560TM board, a mixing chamber and a webcam. The webcam records the digital movie (DM) during the addition of the titrant towards mixing chamber, also recording the color variations resulting from chemical reactions between titrant and sample within chamber. While the DM is recorded, it is decompiled into frames ordered sequentially at a constant rate of 30 frames per second (FPS). The first frame is used as a reference to define the region of interest (RI) of 48 × 50 pixels and the R channel values, which are used to calculate the Pearson's correlation coefficient (r) values. r is calculated between the R values of the initial frame and each subsequent frame. The titration curves are plotted in real time using the values of r (ordinate axis) and the total opening time of the valve titrant (abscissa axis). The end point is estimated by the second derivative method. A software written in ActionScript 3.0 language manages all analytical steps and data treatment in real time. The feasibility of the method was attested by its application for the analysis of natural water samples. Results were compared with classical titration and did not present statistically significant differences when the paired ttest at the 95% confidence level was applied. The proposed method is able to process about 71 samples per hour, and its precision was confirmed by overall relative standard deviation (RSD) values, always lower than the 2,4% for total hardness and 1,4% for total alkalinity. / A dureza total e a alcalinidade total são importantes parâmetros físico-químicos para avaliação da qualidade de águas e são determinados por métodos volumétricos de análise. Estes métodos apresentam difícil detecção do ponto final da titulação devido à dificuldade de visualização das transições de cores inerentes a cada um deles. Para contornar este problema, foi proposta neste trabalho uma nova metodologia automática para a detecção do ponto final nas determinações de dureza total e alcalinidade total em águas. O titulador em fluxo-batelada proposto é composto de uma bomba peristáltica, cinco válvulas solenoides de três vias, um agitador magnético, um acionador de válvulas, uma placa Arduíno MEGA 2560TM, uma câmara de mistura e uma webcam. O programa de gerenciamento e controle do titulador foi escrito em linguagem ActionScript 3.0. A webcam grava o filme digital durante a adição do titulante na câmara de mistura, registrando as variações de cor decorrentes das reações químicas entre titulante e amostra no interior de câmara. Enquanto o filme é gravado, este é decomposto em quadros ordenados sequencialmente a uma taxa constante de 30 quadros por segundo (FPS). O primeiro quadro é utilizado como referência para definir uma região de interesse (RI) com 48 x 50 pixels, na qual seus valores R, G e B são utilizados para calcular os valores de coeficiente de correlação de Pearson (r). O valor de r é calculado entre os valores de R do quadro inicial e de cada quadro subsequente. As curvas de titulação são obtidas em tempo real usando os valores de r (ordenadas) e o tempo total de abertura da válvula de titulante (abscissas). O ponto final é estimado pelo método de segunda derivada. O método foi aplicado na análise de águas minerais e os resultados foram comparados com a titulação clássica, não apresentando diferenças estatisticamente significativas com aplicação do teste t pareado a 95% de confiança. O método proposto foi capaz de processar até 71 amostras por hora e a sua precisão foi confirmada pelos valores de desvio padrão relativos (DPR) globais, sempre inferiores as 2,4% para dureza total e 1,4% para alcalinidade total.

La investigación realizada a los sistemas de seguridad electrónica de edificios, plantea como objetivo principal el reconocimiento de tres gestos de un lenguaje corporal del personal de vigilancia, y la consecuente activación de alarma en forma automática. Inicialmente se realizó una encuesta dirigida a las administraciones y personal de edificios, para saber cuales eran las ocurrencias que vulneraban la seguridad de un edificio multifamiliar, luego se observaron y analizaron las imágenes capturadas por una cámara de vigilancia ubicada en la recepción, identificando las ocurrencias más vulnerables y gestos asociados a dichos eventos; se seleccionaron tres gestos que en forma inconsciente realizaba el personal de vigilancia ante dichas situaciones. A determinados cuadros que comprenden estas imágenes se le aplicaron técnicas de procesamiento espacial, con ayuda de una iluminación artificial que era más intensa en la parte posterior del sujeto de análisis, consiguiéndose la definición de una silueta binarizada en el entorno Matlab, técnicas como selección del plano rojo, plano de bits más significativo, invertir imagen y transformaciones morfológicas tipo cerradura, definieron una silueta que ayudó a desarrollar un algoritmo matemático para generar una señal eléctrica en el puerto serial USB del ordenador, donde se conectó físicamente una plataforma de hardware Arduino que activa la alarma. La elección de esta plataforma se debió a que Matlab cuenta con un grupo de instrucciones para Arduino, con el objetivo de lograr una comunicación sincronizada entre ordenador e interface. Las técnicas utilizadas reconocieron 62,5% de los eventos descritos en las encuestas realizadas y que no son mencionadas en temas de investigación similar. Para lograr el objetivo fue necesario analizar un cuadro por segundo. The research poses as their main objective the three gestures recognition of a body language of surveillance personnel and the consequent activation of alarm automatically. It was initially carried out a survey of the administration and the offices of the buildings to know which were the occurrences that violate the security of a multi-family building, then were observed and analyzed images captured by a surveillance camera located in the reception, identifying the most vulnerable occurrences and gestures associated with these events; were selected three gestures that unconsciously performs surveillance personnel before such situations; to certain pictures that comprise these images were applied spatial processing techniques, with the help of an artificial lighting that was more intense in the back of the subject of analysis, getting the definition of a silhouette binarized in the Matlab environment, techniques such as plane selection red, more significant bit plane, to invest an image and convolution close type, defined a silhouette that allowed to develop a mathematical algorithm that generated an electrical signal in USB serial port of the computer, where it is physically connected a hardware platform Arduino that active the alarm.This platform choice is due to the fact that Matlab has a group of instructions for Arduino, achieving an orderly communication between computer and interface. The techniques used recognized 62.5 % of the events described in the surveys carried out and which aren’t mentioned in similar research topics. To achieve the objective was necessary to analyze a picture per second.