Made available in DSpace on 2014-06-12T23:14:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4322_1.pdf: 2370514 bytes, checksum: 51ed8b9f823cd67ef877e1162f322d27 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Os métodos espectroscópicos baseados em sensores ópticos para detecção de contaminantes em águas utilizam, em geral, a pré-concentração do analito em uma fase sensora. Dentro dessa abordagem, o objetivo desse trabalho foi avaliar filmes de poli(cloreto de vinila) - PVC para a determinação de benzeno, tolueno, etilbenzeno e xilenos (BTEX) e hidrocarbonetos clorados (clorobenzeno, tricloroetileno e triclorobenzeno) em meio aquoso utilizando a espectroscopia no infravermelho médio. Os efeitos da quantidade de plastificante (25 % ou 40 %) e do tipo de plastificante (di-2-etilhexilftalato (DOP), di-2-etilhexilsebacato (DOS) e 2-nitrofeniloctil éter (NPOE)) na fase sensora foram avaliados. Os dados espectrais foram usados sem pré-tratamento, com correção de linha de base, normalizados e também os espectros derivativos (1a derivada com suavização Savitzky-Golay com janela de 11 pontos). Como aplicação do sensor, investigou-se uma contaminação de água por gasolina A, gasolina C, diesel puro e diesel com 2% de biodiesel através da análise por componentes principais. Possíveis efeitos de interferências e interações na determinação de BTEX foram avaliados ajustando-se um modelo cúbico especial aos dados obtidos, empregando-se um planejamento de misturas centróide simplex. Para a preparação da fase sensora foi utilizada uma mistura de PVC com plastificante e 0,3 % de estabilizante Tinuvin P (2- (2-hidroxi-5-terc-octilfenil)benzotriazol), dissolvida em THF. As medidas foram realizadas inserindo-se, inicialmente, a fase sensora e 3,0 g de NaCl em um frasco de 35 mL, completamente preenchido com a solução contendo o analito e mantendo-se agitação constante por um tempo determinado. Em seguida, a fase sensora foi removida do frasco, seca com papel absorvente e levada ao percurso óptico do espectrofotômetro para medidas da transmitância, tomando-se a própria fase sensora como referência. Os espectros foram obtidos na região de 12820 a 650 cm-1 em um espectrotofotômetro spectrum GX FTIR da Perkin-Elmer. O estudo cinético mostrou que os filmes de PVC alcançam a saturação em torno de 180 min para os BEX e 90 min para o tolueno. Para os organoclorados este tempo foi reduzido para 80 min. Observou-se também que os filmes com 40 % de plastificante apresentaram, em relação às fases sensoras com 25 %, maior sensibilidade e menores limites de detecção. No estudo do efeito do plastificante, os resultados mostram que os plastificantes NPOE e DOP apresentam um desempenho similar, enquanto que o DOS fornece melhores valores de sensibilidade e limite de detecção para todos os compostos. Com o uso de DOS e 60 minutos de extração, os limites de detecção foram de 2,4; 0,4; 1,5 e 1,2 mg L-1 para os BTEX, respectivamente. Para os hidrocarbonetos clorados foram de 1,4; 2,0 e 0,8 mg L-1 para clorobenzeno, tricloroetileno e triclorobenzeno, respectivamente. Na análise da contaminação da água por combustíveis, observou-se, nos gráficos dos escores das componentes principais, agrupamentos bem distintos para cada tipo de contaminação. Com relação ao estudo das interações multicomponentes, observou-se que benzeno e xilenos não sofrem interferência dos outros analitos na mistura nos números de onda de 676 e 1522 cm-1, respectivamente. Realizando-se uma calibração univariada nestes picos, erros relativos médios de 4 % para os xilenos e 22 % para o benzeno foram obtidos analisando-se três misturas teste. O etilbenzeno e o tolueno sofrem interferências espectrais e efeitos de interação em todos os picos avaliados, necessitando empregar estratégias de calibração multivariada. Estes resultados demonstram a potencialidade do método proposto, empregando a fase sensora de PVC com medidas de transmitância na região do infravermelho médio, para determinação da contaminação de águas por hidrocarbonetos aromáticos e clorados

Este trabalho explora o uso de fibras ópticas e comprimentos de onda nanométricos para a realização de medições químicas. A fibra óptica é empregada como parte integrante do sensor óptico, e não apenas como um guia de ondas. Este sensor apresenta-se como opção mais sensível, rápida e precisa aos métodos de análise e medições convencionais. Um sensor de concentração de corante que utiliza a técnica de absorção pelo campo evanescente de uma fibra óptica é analisado, construído e ensaiado. A região da fibra que constitui o sensor é formada por uma transição suave, obtida pelo método do tracionamento a quente. Este sensor opera em 633 nm para o corante violeta genciana com fibra monomodo. A teoria utilizada para calcular a atenuação da potência óptica transmitida pela fibra integrante do sensor é apresentada. A comparação teórica entre os desempenhos do sensor utilizando fibra monomodo e multimodo iluminadas por fontes de luz diferentes e com várias dimensões de estrangulamento é realizada. O procedimento de fabricação do sensor e o de medição da potência óptica para algumas concentrações do corante são descritos. Resultados experimentais da atenuação normalizada vs. concentração são apresentados e comparados aos valores teóricos. Os ensaios referentes a cada um dos estrangulamentos construídos foram realizados com 5 concentrações distintas do corante e com 4 repetições, no mínimo, para cada uma delas. / In this work optical fibers and nanometrical wavelenghts are used to perform chemical measurements. The optical fiber is part of the optical sensor, not only as a waveguide. This sensor emerges as a more sensible, precise and faster option when compared to conventional measurement and analysis methods. Active concentration sensor that uses the technique of the evanescent field absorption of an optical fiber is analised, built and essayed. The fiber portion, which constitutes the sensor, is a smooth transition taper, generated by the fiber stretching by heat. This sensor operates at 633 nm for the crystal violet dye with a singlemode optical fiber. The theory used to calculate the power attenuation of the sensor fiber guided light is presented. A theoretical performance confrontation of the sensor using singlemode, multimode, iluminated by different light sources and diff\'erent taper dimensions is realized. The sensor fabrication method is described as well as the light power measurement process for some dye concentrations. The experimental results for attenuation vs. dye concentration are presented and compared to the theoretical values. The essays, which refer to each one of the built tapers, have been realized using 5 different dye concentrations and, at least, 4 repetitions for each one.

Este trabalho explora o uso de fibras ópticas e comprimentos de onda nanométricos para a realização de medições químicas. A fibra óptica é empregada como parte integrante do sensor óptico, e não apenas como um guia de ondas. Este sensor apresenta-se como opção mais sensível, rápida e precisa aos métodos de análise e medições convencionais. Um sensor de concentração de corante que utiliza a técnica de absorção pelo campo evanescente de uma fibra óptica é analisado, construído e ensaiado. A região da fibra que constitui o sensor é formada por uma transição suave, obtida pelo método do tracionamento a quente. Este sensor opera em 633 nm para o corante violeta genciana com fibra monomodo. A teoria utilizada para calcular a atenuação da potência óptica transmitida pela fibra integrante do sensor é apresentada. A comparação teórica entre os desempenhos do sensor utilizando fibra monomodo e multimodo iluminadas por fontes de luz diferentes e com várias dimensões de estrangulamento é realizada. O procedimento de fabricação do sensor e o de medição da potência óptica para algumas concentrações do corante são descritos. Resultados experimentais da atenuação normalizada vs. concentração são apresentados e comparados aos valores teóricos. Os ensaios referentes a cada um dos estrangulamentos construídos foram realizados com 5 concentrações distintas do corante e com 4 repetições, no mínimo, para cada uma delas. / In this work optical fibers and nanometrical wavelenghts are used to perform chemical measurements. The optical fiber is part of the optical sensor, not only as a waveguide. This sensor emerges as a more sensible, precise and faster option when compared to conventional measurement and analysis methods. Active concentration sensor that uses the technique of the evanescent field absorption of an optical fiber is analised, built and essayed. The fiber portion, which constitutes the sensor, is a smooth transition taper, generated by the fiber stretching by heat. This sensor operates at 633 nm for the crystal violet dye with a singlemode optical fiber. The theory used to calculate the power attenuation of the sensor fiber guided light is presented. A theoretical performance confrontation of the sensor using singlemode, multimode, iluminated by different light sources and diff\'erent taper dimensions is realized. The sensor fabrication method is described as well as the light power measurement process for some dye concentrations. The experimental results for attenuation vs. dye concentration are presented and compared to the theoretical values. The essays, which refer to each one of the built tapers, have been realized using 5 different dye concentrations and, at least, 4 repetitions for each one.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:07:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7931_1.pdf: 2300181 bytes, checksum: a2fb573ef8624f15cb0f20479cd54637 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / A contaminação de águas subterrâneas e superficiais com poluentes orgânicos, como os hidrocarbonetos presentes nos derivados de petróleo, causa um perigo potencial à saúde das populações, tornando-se necessário à avaliação contínua dos níveis de concentração destas substâncias. Para isso, é importante o desenvolvimento de técnicas analíticas de baixo custo para o monitoramento contínuo e remoto de águas de drenagem contaminadas e para o controle de efluentes industriais. Os hidrocarbonetos aromáticos, como o benzeno, o tolueno, o etilbenzeno e os xilenos (BTEX), são os constituintes da gasolina mais solúveis em água e, assim, podem se difundir com facilidade no lençol freático. A espectroscopia na região do Infravermelho Próximo (NIR) vem sendo adotada em várias áreas, como na agricultura, nas indústrias alimentícias, farmacêuticas, químicas e petroquímicas, por ser uma técnica simples, rápida, não-destrutiva e de baixo custo. O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de um sensor óptico à base de uma fase sensora de silicona acoplada a um espectrofotômetro NIR (Infravermelho Próximo) para a determinação de BTEX em amostras aquosas. Inicialmente foram avaliados diferentes tipos de silicona com características apropriadas para construção do sensor, como transparência e plasticidade, tendo-se selecionado a silicona à base de Polidimetilsiloxano (PDMS). Um estudo dinâmico foi efetuado para avaliação do tempo de resposta da sonda para cada constituinte dos BTEX, adotando-se a resposta da sonda como sendo de um sistema de primeira ordem. Com este estudo, comprovou-se que o sistema tem um comportamento de primeira ordem, tornando válido o modelo proposto para a difusão de hidrocarbonetos aromáticos em silicona à base de PDMS. Os tempos de resposta para o benzeno, tolueno, etilbenzeno e m-xileno foram de 0,48 h, 1,34 h, 2,00 h e 1,97 h, respectivamente. Realizando-se uma análise por componentes principais dos dados espectrais obtidos para cada composto individualmente, misturas contendo BTEX e amostras contaminadas por gasolina e diesel, verificou-se que é possível distinguir se uma amostra aquosa tem um dos aromáticos em estudo e se a mesma foi contaminada por gasolina ou óleo diesel. Diante disso, pode-se concluir que o sistema sensor-NIR pode ser utilizado para determinação qualitativa de hidrocarbonetos aromáticos em águas superficiais e subterrâneas

Diversas aplicações são responsáveis por gerar dados ao longo do tempo de maneira contínua, ordenada e ininterrupta em um ambiente dinâmico, denominados fluxo de dados. Entre possíveis tarefas que podem ser realizadas com estes dados, classificação é uma das mais proeminentes. Devido à natureza não estacionária do ambiente responsável por gerar os dados, as características que descrevem os conceitos das classes do problema de classificação podem se alterar ao longo do tempo. Por isso, classificadores de fluxo de dados requerem constantes atualizações em seus modelos para que a taxa de acerto se mantenha estável ao longo do tempo. Na etapa de atualização a maior parte das abordagens considera que, após a predição de cada exemplo, o seu rótulo correto é imediatamente disponibilizado sem qualquer atraso de tempo (latência nula). Devido aos altos custos do processo de rotulação, os rótulos corretos nem sempre podem ser obtidos para a maior parte dos dados ou são obtidos após um considerável atraso de tempo. No caso mais desafiador, encontram-se as aplicações em que após a etapa de classificação dos exemplos, os seus respectivos rótulos corretos nunca sã disponibilizados para o algoritmo, caso chamado de latência extrema. Neste cenário, não é possível o uso de abordagens tradicionais, sendo necessário o desenvolvimento de novos métodos que sejam capazes de manter um modelo de classificação atualizado mesmo na ausência de dados rotulados. Nesta tese, além de discutir o problema de latência na tarefa de classificação de fluxo de dados não estacionários, negligenciado por boa parte da literatura, também sã propostos dois algoritmos denominados SCARGC e MClassification para o cenário de latência extrema. Ambas as propostas se baseiam no uso de técnicas de agrupamento para a adaptação à mudanças de maneira não supervisionada. Os algoritmos propostos são intuitivos, simples e apresentam resultados superiores ou equivalentes a outros algoritmos da literatura em avaliações com dados sintéticos e reais, tanto em termos de acurácia de classificação como em tempo computacional. Aléem de buscar o avanço no estado-da-arte na área de aprendizado em fluxo de dados, este trabalho também apresenta contribuições para uma importante aplicação tecnológica com impacto social e na saúde pública. Especificamente, explorou-se um sensor óptico para a identificação automática de espécies de insetos a partir da análise de informações provenientes do batimento de asas dos insetos. Para a descrição dos dados, foi verificado que os coeficientes Mel-cepstrais apresentaram os melhores resultados entre as diferentes técnicas de processamento digital de sinais avaliadas. Este sensor é um exemplo concreto de aplicação responsável por gerar um fluxo de dados em que é necessário realizar classificações em tempo real. Durante a etapa de classificação, este sensor exige a adaptação a possíveis variações em condições ambientais, responsáveis por alterar o comportamento dos insetos ao longo do tempo. Para lidar com este problema, é proposto um Sistema com Múltiplos Classificadores que realiza a seleção dinâmica do classificador mais adequado de acordo com características de cada exemplo de teste. Em avaliações com mudanças pouco significativas nas condições ambientais, foi possível obter uma acurácia de classificação próxima de 90%, no cenário com múltiplas classes e, cerca de 95% para a identificação da espécie Aedes aegypti, considerando o treinamento com uma única classe. No cenário com mudanças significativas nos dados, foi possível obter 91% de acurácia em um problema com 5 classes e 96% para a classificação de insetos vetores de importantes doenças como dengue e zika vírus. / Many applications are able to generate data continuously over t ime in an ordered and uninterrupted way in a dynamic environment , called data streams. Among possible tasks that can be performed with these data, classification is one of the most prominent . Due to non-stationarity of the environment that generates the data, the features that describe the concepts of the classes can change over time. Thus, the classifiers that deal with data streams require constants updates in their classification models to maintain a stable accuracy over time. In the update phase, most of the approaches assume that after the classification of each example from the stream, their actual class label is available without any t ime delay (zero latency). Given the high label costs, it is more reasonable to consider that this delay could vary for the most portion of the data. In the more challenging case, there are applications with extreme latency, where in after the classification of the examples, heir actual class labels are never available to the algorithm. In this scenario, it is not possible to use traditional approaches. Thus, there is the need of new methods that are able to maintain a classification model updated in the absence of labeled data. In this thesis, besides to discuss the problem of latency to obtain actual labels in data stream classification problems, neglected by most of the works, we also propose two new algorithms to deal with extreme latency, called SCARGC and MClassification. Both algorithms are based on the use of clustering approaches to adapt to changes in an unsupervised way. The proposed algorithms are intuitive, simpleand showed superior or equivalent results in terms of accuracy and computation time compared to other approaches from literature in an evaluation on synthetic and real data. In addition to the advance in the state-of-the-art in the stream learning area, this thesis also presents contributions to an important technological application with social and public health impacts. Specifically, it was studied an optical sensor to automatically identify insect species by the means of the analysis of information coming from wing beat of insects. To describe the data, we conclude that the Mel-cepst ral coefficients guide to the best results among different evaluated digital signal processing techniques. This sensor is a concrete example of an applicat ion that generates a data st ream for which it is necessary to perform real-time classification. During the classification phase, this sensor must adapt their classification model to possible variat ions in environmental conditions, responsible for changing the behavior of insects. To address this problem, we propose a System with Multiple Classifiers that dynamically selects the most adequate classifier according to characteristics of each test example. In evaluations with minor changes in the environmental conditions, we achieved a classification accuracy close to 90% in a scenario with multiple classes and 95% when identifying Aedes aegypti species considering the training phase with only the positive class. In the scenario with considerable changes in the environmental conditions, we achieved 91% of accuracy considering 5 species and 96% to classify vector mosquitoes of important diseases as dengue and zika virus.

Orientador: Carlos Eduardo Angeli Furlani / Coorientador: Cristiano Zerbato / Banca: Marcelo Boamorte Ravelli / Banca: Carlos Alessandro Chioderoli / Resumo: Há uma necessidade do uso de ferramentas para estimativa do potencial produtivo durante o desenvolvimento da cultura do milho. Assim, o auxílio por meio sensores ópticos ativos para a geração de índices de vegetação, pode fornecer informações significativas para o conhecimento do comportamento e relação temporal destes índices com parâmetros produtivos das culturas agrícolas. Objetivou-se avaliar o comportamento temporal do NDVI e a sua relação com a produtividade da cultura do milho com o intuito de gerar modelos de predição de produtividade nas populações de plantas (55, 60 e 65 mil plantas ha-1) em espaçamento de semeadura reduzida e em linhas duplas. Foi utilizado fatorial 2 x 3 com 4 repetições, perfazendo 24 parcelas experimentais de 10 m2 de área útil em blocos casualizados, realizando a leitura do NDVI em 5 épocas (30, 45, 60, 75 e 90 dias após a emergência das plantas - DAE). O espaçamento em linhas duplas aos 90 e 30 DAE para as populações de 55 e 60 mil plantas ha-1, respectivamente permitiram gerar modelos para a predição de produtividade com base no NDVI do milho, enquanto que para a população de 65 mil plantas ha-1 aos 45 e 60 DAE não houve ajuste do modelo de predição de produtividade por valores próximos de NDVI para produtividades diferentes. No espaçamento reduzido a geração de modelos para a predição de produtividade foi possível nas populações de 55 e 60 mil plantas ha-1 respectivamente aos 90 e 30 DAE. / Abstract: There is a need for the use of tools to estimate productive potential during corn crop development. Thus, the assistence by means of active optical sensors for the generating of vegetation indexes can provide significant information for the knowledge of the behavior and temporal relation of this index with productive parameters of the agricultural crops. It was aimed to evaluate the temporal behavior of NDVI and its relation with productivity of corn in order to generate productivity prediction models in plant populations (55, 60 and 65 thousand plants ha- 1 ) in spacing of conventional seeding and twin rows. A factorial 2 x 3 was utilized with four replicates, with a total of 24 experimental plots of 10 m2 in randomized blocks, performing reading NDVI at 5 seasons (30, 45, 60, 75 and 90 days after emergence of the plants DAE). The spacing in twin rows at 90 and 30 DAE for populations of 55 and 60 thousand plants ha-1, respectively, allowed to generate models for the prediction of productivity based on corn NDVI, while the population of 65 thousand ha-1 plants at 45 and 60 DAE there was no adjustment by the prediction model of productivity by values close to NDVI for different productivities. In the conventional spacing generating models for the prediction of productivity was possible in the populations of 55 and 60 thousand plants ha-1 respectively at 90 and 30 DAE. / Mestre

Diversas aplicações são responsáveis por gerar dados ao longo do tempo de maneira contínua, ordenada e ininterrupta em um ambiente dinâmico, denominados fluxo de dados. Entre possíveis tarefas que podem ser realizadas com estes dados, classificação é uma das mais proeminentes. Devido à natureza não estacionária do ambiente responsável por gerar os dados, as características que descrevem os conceitos das classes do problema de classificação podem se alterar ao longo do tempo. Por isso, classificadores de fluxo de dados requerem constantes atualizações em seus modelos para que a taxa de acerto se mantenha estável ao longo do tempo. Na etapa de atualização a maior parte das abordagens considera que, após a predição de cada exemplo, o seu rótulo correto é imediatamente disponibilizado sem qualquer atraso de tempo (latência nula). Devido aos altos custos do processo de rotulação, os rótulos corretos nem sempre podem ser obtidos para a maior parte dos dados ou são obtidos após um considerável atraso de tempo. No caso mais desafiador, encontram-se as aplicações em que após a etapa de classificação dos exemplos, os seus respectivos rótulos corretos nunca sã disponibilizados para o algoritmo, caso chamado de latência extrema. Neste cenário, não é possível o uso de abordagens tradicionais, sendo necessário o desenvolvimento de novos métodos que sejam capazes de manter um modelo de classificação atualizado mesmo na ausência de dados rotulados. Nesta tese, além de discutir o problema de latência na tarefa de classificação de fluxo de dados não estacionários, negligenciado por boa parte da literatura, também sã propostos dois algoritmos denominados SCARGC e MClassification para o cenário de latência extrema. Ambas as propostas se baseiam no uso de técnicas de agrupamento para a adaptação à mudanças de maneira não supervisionada. Os algoritmos propostos são intuitivos, simples e apresentam resultados superiores ou equivalentes a outros algoritmos da literatura em avaliações com dados sintéticos e reais, tanto em termos de acurácia de classificação como em tempo computacional. Aléem de buscar o avanço no estado-da-arte na área de aprendizado em fluxo de dados, este trabalho também apresenta contribuições para uma importante aplicação tecnológica com impacto social e na saúde pública. Especificamente, explorou-se um sensor óptico para a identificação automática de espécies de insetos a partir da análise de informações provenientes do batimento de asas dos insetos. Para a descrição dos dados, foi verificado que os coeficientes Mel-cepstrais apresentaram os melhores resultados entre as diferentes técnicas de processamento digital de sinais avaliadas. Este sensor é um exemplo concreto de aplicação responsável por gerar um fluxo de dados em que é necessário realizar classificações em tempo real. Durante a etapa de classificação, este sensor exige a adaptação a possíveis variações em condições ambientais, responsáveis por alterar o comportamento dos insetos ao longo do tempo. Para lidar com este problema, é proposto um Sistema com Múltiplos Classificadores que realiza a seleção dinâmica do classificador mais adequado de acordo com características de cada exemplo de teste. Em avaliações com mudanças pouco significativas nas condições ambientais, foi possível obter uma acurácia de classificação próxima de 90%, no cenário com múltiplas classes e, cerca de 95% para a identificação da espécie Aedes aegypti, considerando o treinamento com uma única classe. No cenário com mudanças significativas nos dados, foi possível obter 91% de acurácia em um problema com 5 classes e 96% para a classificação de insetos vetores de importantes doenças como dengue e zika vírus. / Many applications are able to generate data continuously over t ime in an ordered and uninterrupted way in a dynamic environment , called data streams. Among possible tasks that can be performed with these data, classification is one of the most prominent . Due to non-stationarity of the environment that generates the data, the features that describe the concepts of the classes can change over time. Thus, the classifiers that deal with data streams require constants updates in their classification models to maintain a stable accuracy over time. In the update phase, most of the approaches assume that after the classification of each example from the stream, their actual class label is available without any t ime delay (zero latency). Given the high label costs, it is more reasonable to consider that this delay could vary for the most portion of the data. In the more challenging case, there are applications with extreme latency, where in after the classification of the examples, heir actual class labels are never available to the algorithm. In this scenario, it is not possible to use traditional approaches. Thus, there is the need of new methods that are able to maintain a classification model updated in the absence of labeled data. In this thesis, besides to discuss the problem of latency to obtain actual labels in data stream classification problems, neglected by most of the works, we also propose two new algorithms to deal with extreme latency, called SCARGC and MClassification. Both algorithms are based on the use of clustering approaches to adapt to changes in an unsupervised way. The proposed algorithms are intuitive, simpleand showed superior or equivalent results in terms of accuracy and computation time compared to other approaches from literature in an evaluation on synthetic and real data. In addition to the advance in the state-of-the-art in the stream learning area, this thesis also presents contributions to an important technological application with social and public health impacts. Specifically, it was studied an optical sensor to automatically identify insect species by the means of the analysis of information coming from wing beat of insects. To describe the data, we conclude that the Mel-cepst ral coefficients guide to the best results among different evaluated digital signal processing techniques. This sensor is a concrete example of an applicat ion that generates a data st ream for which it is necessary to perform real-time classification. During the classification phase, this sensor must adapt their classification model to possible variat ions in environmental conditions, responsible for changing the behavior of insects. To address this problem, we propose a System with Multiple Classifiers that dynamically selects the most adequate classifier according to characteristics of each test example. In evaluations with minor changes in the environmental conditions, we achieved a classification accuracy close to 90% in a scenario with multiple classes and 95% when identifying Aedes aegypti species considering the training phase with only the positive class. In the scenario with considerable changes in the environmental conditions, we achieved 91% of accuracy considering 5 species and 96% to classify vector mosquitoes of important diseases as dengue and zika virus.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-20T13:25:52Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação-digital.pdf: 2703779 bytes, checksum: 932fadac81fdbfd0fee52b9e614ccf40 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-20T13:25:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação-digital.pdf: 2703779 bytes, checksum: 932fadac81fdbfd0fee52b9e614ccf40 (MD5) Previous issue date: 2015-07-20 / Esta dissertação apresenta a construção e caracterização de um protótipo de cabeça sensora óptica para medição da corrosão em estruturas metálicas que têm o zinco como elemento de proteção. O elemento sensor consiste de uma fibra óptica com ponta metalizada com zinco. A fabricação da cabeça sensora envolve a clivagem, limpeza e deposição do metal. A caracterização foi realizada colocando o elemento sensor num sistema de medição óptica que mede o sinal óptico refletido pelo metal depositado na face da fibra. Foram estudados três métodos de deposição: térmica, por spray metálico e por sputtering. Porém, a deposição por sputtering foi a única que se mostrou ser mais adequada na construção do elemento sensor. Os resultados da medição pelo sistema proposto sugerem ser possível monitorar a corrosão do metal na ponta da fibra pela modulação do sinal óptico refletido. Desta forma, ao medir o tempo entre a intensidade da luz refletida máxima e mínima, foi possível calcular a taxa de corrosão do zinco. Isso sugere que as cabeças construídas, nos experimentos desta dissertação, têm um grande potencial para serem utilizadas num sistema óptico de monitoramento da corrosão em estruturas galvanizadas. / This dissertation presents the construction and characterization of a prototype optical sensor head for measuring corrosion on metal structures that have zinc as a protective element. The sensor element consists of an optical fiber with metalized face with zinc. The manufacture of the sensor head involves the cleavage, cleaning and metal deposition. Characterization was made by placing the sensor element in an optical measuring system that measures the optical signal reflected by the metal deposited on the face of the fiber. Three methods of deposition were studied, thermal, by metal spraying and sputtering. However, the sputtering deposition was the only one that was more appropriate in the construction of the sensor element. The measurement results by the proposed system suggest that it is possible to monitor metal corrosion on the tip of the fiber optic signal modulation reflected. Therefore, when measuring the time between intensity maximum and minimum reflected light, it was possible to calculate the zinc corrosion rate. This suggests that the heads built, in this dissertation, have great potential to be used in the optical system of monitoring corrosion in galvanized structures.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-20T15:27:06Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação-digital.pdf: 2703779 bytes, checksum: 932fadac81fdbfd0fee52b9e614ccf40 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-20T15:27:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação-digital.pdf: 2703779 bytes, checksum: 932fadac81fdbfd0fee52b9e614ccf40 (MD5) Previous issue date: 2015-07-20 / Esta dissertação apresenta a construção e caracterização de um protótipo de cabeça sensora óptica para medição da corrosão em estruturas metálicas que têm o zinco como elemento de proteção. O elemento sensor consiste de uma fibra óptica com ponta metalizada com zinco. A fabricação da cabeça sensora envolve a clivagem, limpeza e deposição do metal. A caracterização foi realizada colocando o elemento sensor num sistema de medição óptica que mede o sinal óptico refletido pelo metal depositado na face da fibra. Foram estudados três métodos de deposição: térmica, por spray metálico e por sputtering. Porém, a deposição por sputtering foi a única que se mostrou ser mais adequada na construção do elemento sensor. Os resultados da medição pelo sistema proposto sugerem ser possível monitorar a corrosão do metal na ponta da fibra pela modulação do sinal óptico refletido. Desta forma, ao medir o tempo entre a intensidade da luz refletida máxima e mínima, foi possível calcular a taxa de corrosão do zinco. Isso sugere que as cabeças construídas, nos experimentos desta dissertação, têm um grande potencial para serem utilizadas num sistema óptico de monitoramento da corrosão em estruturas galvanizadas. / This dissertation presents the construction and characterization of a prototype optical sensor head for measuring corrosion on metal structures that have zinc as a protective element. The sensor element consists of an optical fiber with metalized face with zinc. The manufacture of the sensor head involves the cleavage, cleaning and metal deposition. Characterization was made by placing the sensor element in an optical measuring system that measures the optical signal reflected by the metal deposited on the face of the fiber. Three methods of deposition were studied, thermal, by metal spraying and sputtering. However, the sputtering deposition was the only one that was more appropriate in the construction of the sensor element. The measurement results by the proposed system suggest that it is possible to monitor metal corrosion on the tip of the fiber optic signal modulation reflected. Therefore, when measuring the time between intensity maximum and minimum reflected light, it was possible to calculate the zinc corrosion rate. This suggests that the heads built, in this dissertation, have great potential to be used in the optical system of monitoring corrosion in galvanized structures.

Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2017-02-01T18:32:19Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DM Henrique Patriota Alves.pdf: 2961953 bytes, checksum: cd856b581753170ffb1c56ff445144f8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-01T18:32:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DM Henrique Patriota Alves.pdf: 2961953 bytes, checksum: cd856b581753170ffb1c56ff445144f8 (MD5) Previous issue date: 2016-07-22 / CNPQ / Esta dissertação apresenta uma modelagem computacional da dinâmica de rugosidade de superfície gerada durante o processo de corrosão de um elemento transdutor metálico do sensor à fibra óptica. Tal modelagem é implementada num software dedicado de simulação multifísica que faz uso do Método dos Elementos Finitos. Considerando que a rugosidade de superfície pode ser definida por geometria fractal, que pode ser complexa, é proposta nesta dissertação uma forma alternativa e simples para modelar a superfície rugosa e a sua dinâmica sob corrosão. Para a modelagem computacional, é definida uma função periódica, chamada de função rugosidade, onde seus parâmetros são ajustados com dados experimentais do processo de corrosão. Os resultados da simulação computacional são comparados com um modelo analítico, que faz uso das equações de Fresnel. Nos resultados da simulação, é observado o acoplamento do sinal óptico na superfície rugosa do filme metálico. Esse acoplamento observado é explicado pelo fenômeno de Ressonância de Plásmon de Superfície. A modelagem proposta nesta dissertação apresenta excelente ajuste aos resultados experimentais. / This dissertation presents a computer modeling of the surface roughness dynamics generated during the corrosion process of a metallic element transducer of the fiber-optic sensor. This modeling is implemented in dedicated software that uses the Finite Element Method. Since the surface roughness can be defined by the fractal geometry, which can be complex, it is proposed in this dissertation an alternative and simple way to model the surface roughness and its dynamics under corrosion. The proposed modeling uses a roughness function that is defined by a periodic function, where their parameters are obtained from experimental data of the corrosion process. The computer simulation results are compared to an analytical model, which uses the Fresnel’s equations. In the simulation results, it is observed the optical signal coupling with the rough surface of the metallic film. This observed coupling is explained by the phenomenon of Surface Plasmon Resonance. The proposed modeling and simulations presents excellent fitting to the experimental results.