Este trabalho tem como finalidade o desenvolvimento de um sistema objetivo e automático de medidas de vícios de refração ocular. Para tanto, a forte interação entre a Física e a Oftalmologia foi de fundamental importância para que o objetivo fosse atingido. Foram desenvolvidos quatro sistemas, dentre os quais, três são completamente distintos entre si no que se refere aos princípios utilizados para a determinação das ametropias oculares, bem como no que se refere ao modo de detecção da luz retro-espalhada pela retina. O quarto sistema é apenas um refinamento do terceiro que se apresentou eficaz para o uso clínico. O terceiro e quarto sistemas, denominados Sistemas DVL-1 e DVL-2, têm como base a projeção com um laser de diodo de um alvo luminoso no fundo do olho do paciente. Os feixes emergentes do olho testado são divididos em seis partes (três meridianos) e são analisados dois a dois por um CCD (linear no caso do sistema DVL-1 e matricial no caso do sistema DVL-2). A distância entre as duas imagens formadas em cada meridiano fornece o poder de refração naquele meridiano. Com os poderes de refração dos três meridianos (0&#176, 120&#176 e 240&#176) é possível determinar o erro refrativo ocular. Testes em réplicas oculares apresentaram uma precisão média de 0,06di (a precisão aceitável para este tipo de exame oftalmológico é de 0,125di) e em olhos in vivo 0,125di para as coordenadas esférica e cilíndrica e 5&#176 para o eixo de astigmatismo, o que está dentro das precisões clínicas necessárias. / The purpose of the present work is the development of an objective and automatic system for ocular refractive errors measurements. Hence, a strong interaction between Physics and Ophthalmology was fundamentally important in order to provide the success of the work four systems have been developed, where three of them are completely different from each other in the sense of the basic principles used for determining the ocular ametropies, as well as for the detection of the scattered light from the retina. System four is just an improvement of system three, which has presented a good efficiency for clinical use purposes. The third and fourth systems, called DVL-1 and DVL-2 systems, consist on projecting a target in the fundus of the tested eye with a diod laser light. The beams which emerge from the tested eye are divided into six portions (three meridians) and are analyzed in pairs by a CCD (linear CCD for DVL-1 and matrix CCD for DVL-2). The distances between the two images in each meridian provide the refractive power in that particular meridian. As the refractive power is obtained for the three meridians (0&#176, 120&#176 e 240&#176), it is possible to determine the ocular refractive error . Tests in artificial eyes have been done and an average error of 0,06di was obtained (0,125di is the allowed precision for this kind of examination). For measurements in vivo eyes a precision of 0,125di for spherical and cylindrical coordinates were obtained, as well as a 5&#176 precision for the axis of astigmatism. These precision values are the ones required by the clinical evaluation.

Este trabalho tem como finalidade o desenvolvimento de um sistema objetivo e automático de medidas de vícios de refração ocular. Para tanto, a forte interação entre a Física e a Oftalmologia foi de fundamental importância para que o objetivo fosse atingido. Foram desenvolvidos quatro sistemas, dentre os quais, três são completamente distintos entre si no que se refere aos princípios utilizados para a determinação das ametropias oculares, bem como no que se refere ao modo de detecção da luz retro-espalhada pela retina. O quarto sistema é apenas um refinamento do terceiro que se apresentou eficaz para o uso clínico. O terceiro e quarto sistemas, denominados Sistemas DVL-1 e DVL-2, têm como base a projeção com um laser de diodo de um alvo luminoso no fundo do olho do paciente. Os feixes emergentes do olho testado são divididos em seis partes (três meridianos) e são analisados dois a dois por um CCD (linear no caso do sistema DVL-1 e matricial no caso do sistema DVL-2). A distância entre as duas imagens formadas em cada meridiano fornece o poder de refração naquele meridiano. Com os poderes de refração dos três meridianos (0&#176, 120&#176 e 240&#176) é possível determinar o erro refrativo ocular. Testes em réplicas oculares apresentaram uma precisão média de 0,06di (a precisão aceitável para este tipo de exame oftalmológico é de 0,125di) e em olhos in vivo 0,125di para as coordenadas esférica e cilíndrica e 5&#176 para o eixo de astigmatismo, o que está dentro das precisões clínicas necessárias. / The purpose of the present work is the development of an objective and automatic system for ocular refractive errors measurements. Hence, a strong interaction between Physics and Ophthalmology was fundamentally important in order to provide the success of the work four systems have been developed, where three of them are completely different from each other in the sense of the basic principles used for determining the ocular ametropies, as well as for the detection of the scattered light from the retina. System four is just an improvement of system three, which has presented a good efficiency for clinical use purposes. The third and fourth systems, called DVL-1 and DVL-2 systems, consist on projecting a target in the fundus of the tested eye with a diod laser light. The beams which emerge from the tested eye are divided into six portions (three meridians) and are analyzed in pairs by a CCD (linear CCD for DVL-1 and matrix CCD for DVL-2). The distances between the two images in each meridian provide the refractive power in that particular meridian. As the refractive power is obtained for the three meridians (0&#176, 120&#176 e 240&#176), it is possible to determine the ocular refractive error . Tests in artificial eyes have been done and an average error of 0,06di was obtained (0,125di is the allowed precision for this kind of examination). For measurements in vivo eyes a precision of 0,125di for spherical and cylindrical coordinates were obtained, as well as a 5&#176 precision for the axis of astigmatism. These precision values are the ones required by the clinical evaluation.

<p>Analiza sigurnosti funkcionisanja sastavnih komponenti sklopa boksa predenja i sklopa<br />za namotavanje kalemova gotovom pređom kod OE - predilice se može najpreciznije pratiti formiranjem monitoring sistema praćenja njihovog rada. Na osnovu nje vr&scaron;e se procedure preventivnog održavanja, koje se baziraju na konceptu planskog održavanja koje obuhvataju ocene stvarnog stanja rada i ispravnosti sastavnih komponenti analiziranih sklopova. Ovaj vid praćenja stanja obuhvata korelacionu povezanost pouzdanosti i nivoa mehaničkih oscilacija na sastavnim komponentama analiziranih sklopova i uzroke koje one dovode do njihovih otkaza.<br />Korelacija je izvr&scaron;ena formiranjem univerzalnog optimalnog modela rada analiziranih sklopova prema izabranim mernim mestima na osnovu uticaja mehaničkih oscilacija (vibracija). Metodologija praćenja stanja je obuhvatila nivoe amplitudnih spektra mernih veličina oscilovanja na komponentama analiziranih sklopova za izvr&scaron;ena redosledna merenja. Dobijene vrednosti su une&scaron;ene u univerzalni optimalni model za različite vremenske intervale rada<br />komponenata analiziranih sklopova, pa je na osnovu njih određena zavisnost modela&nbsp;u funkciji eksploatacionog vremena (t) , koja predstavlja određivanje frekventne sigurnosti rada sklopova. Ova zavisnost podržala je ocenu sigurnosti funkcionisanja<br />sastavnih komponenti analiziranih sklopova u slučajevima kada na njima nisu sprovođeni postupci tehnologije preventivnog održavanja i kada su ovi postupci sprovođeni.</p> / <p>The analysis of functioning of basic components of technical system is the basic type of monitoring systems and state analyzing. Based on this, there are procedures of preventive maintenance, which have the grades of real state of work and components of technical system. This work contains co-relation between levels of mechanical oscillations of components in the system and their influence on the cause of system mallfunction. Corelation is based on forming the universal optimal working model for analvzing the system on chosen measurement points based on the influence of mechanical oscillations (vibrations). The methodology of state tracking has levels of amplitude spectres of measurement values and oscillating the components of<br />analized systems for those results. The values are the input for basic universal optimal model for different time intervals of system work, and based on those values were defmite the model dependence in the time oscillations (t), which represents the dependence of frequent safety of sub - system in function of their work)).These dependence is supported in the functioning of basic components of analized system in the ča&scaron;e of their work with and without the basic maintenance.</p>

This thesis deals with an evaluation of optical components for LED, which is based on laboratory measurements of available LED samples and optical elements. The evaluation is done according to established standards and is focused on efficiency and adjustment of luminous flux (beam angle, luminous curve). Furthermore was made a study engaged in an optical element influence on LED color properties (color temperature, spectral characteristics). In conclusion there is an optical elements usage overview and recommended procedure for selecting appropriate combination of LED and optical element.

Este trabalho apresenta um sistema computacional que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para auxiliar o diagnóstico oftalmológico. Trata-se de um sistema de medidas objetivas e automáticas dos principais vícios de refração ocular, astigmatismo, hipermetropia e miopia. O sistema funcional desenvolvido aplica técnicas convencionais de processamento a imagens do olho humano fornecidas por uma técnica de aquisição chamada Hartmann-Shack (HS), ou Shack-Hartmann (SH), com o objetivo de extrair e enquadrar a região de interesse e remover ruídos. Em seguida, vetores de características são extraídos dessas imagens pela técnica de transformada wavelet de Gabor e, posteriormente, analisados por técnicas de AM para diagnosticar os possíveis vícios refrativos presentes no globo ocular representado. Os resultados obtidos indicam a potencialidade dessa abordagem para a interpretação de imagens de HS de forma que, futuramente, outros problemas oculares possam ser detectados e medidos a partir dessas imagens. Além da implementação de uma nova abordagem para a medição dos vícios refrativos e da introdução de técnicas de AM na análise de imagens oftalmológicas, o trabalho contribui para a investigação da utilização de Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais Artificiais em sistemas de Entendimento/Interpretação de Imagens (Image Understanding). O desenvolvimento deste sistema permite verificar criticamente a adequação e limitações dessas técnicas para a execução de tarefas no campo do Entendimento/Interpretação de Imagens em problemas reais. / This work presents a computational system that uses Machine Learning (ML) techniques to assist in ophthalmological diagnosis. The system developed produces objective and automatic measures of ocular refraction errors, namely astigmatism, hypermetropia and myopia from functional images of the human eye acquired with a technique known as Hartmann-Shack (HS), or Shack-Hartmann (SH). Image processing techniques are applied to these images in order to remove noise and extract the regions of interest. The Gabor wavelet transform technique is applied to extract feature vectors from the images, which are then input to ML techniques that output a diagnosis of the refractive errors in the imaged eye globe. Results indicate that the proposed approach creates interesting possibilities for the interpretation of HS images, so that in the future other types of ocular diseases may be detected and measured from the same images. In addition to implementing a novel approach for measuring ocular refraction errors and introducing ML techniques for analyzing ophthalmological images, this work investigates the use of Artificial Neural Networks and Support Vector Machines (SVMs) for tasks in Image Understanding. The description of the process adopted for developing this system can help in critically verifying the suitability and limitations of such techniques for solving Image Understanding tasks in \"real world\" problems.

Este trabalho apresenta um sistema computacional que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para auxiliar o diagnóstico oftalmológico. Trata-se de um sistema de medidas objetivas e automáticas dos principais vícios de refração ocular, astigmatismo, hipermetropia e miopia. O sistema funcional desenvolvido aplica técnicas convencionais de processamento a imagens do olho humano fornecidas por uma técnica de aquisição chamada Hartmann-Shack (HS), ou Shack-Hartmann (SH), com o objetivo de extrair e enquadrar a região de interesse e remover ruídos. Em seguida, vetores de características são extraídos dessas imagens pela técnica de transformada wavelet de Gabor e, posteriormente, analisados por técnicas de AM para diagnosticar os possíveis vícios refrativos presentes no globo ocular representado. Os resultados obtidos indicam a potencialidade dessa abordagem para a interpretação de imagens de HS de forma que, futuramente, outros problemas oculares possam ser detectados e medidos a partir dessas imagens. Além da implementação de uma nova abordagem para a medição dos vícios refrativos e da introdução de técnicas de AM na análise de imagens oftalmológicas, o trabalho contribui para a investigação da utilização de Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais Artificiais em sistemas de Entendimento/Interpretação de Imagens (Image Understanding). O desenvolvimento deste sistema permite verificar criticamente a adequação e limitações dessas técnicas para a execução de tarefas no campo do Entendimento/Interpretação de Imagens em problemas reais. / This work presents a computational system that uses Machine Learning (ML) techniques to assist in ophthalmological diagnosis. The system developed produces objective and automatic measures of ocular refraction errors, namely astigmatism, hypermetropia and myopia from functional images of the human eye acquired with a technique known as Hartmann-Shack (HS), or Shack-Hartmann (SH). Image processing techniques are applied to these images in order to remove noise and extract the regions of interest. The Gabor wavelet transform technique is applied to extract feature vectors from the images, which are then input to ML techniques that output a diagnosis of the refractive errors in the imaged eye globe. Results indicate that the proposed approach creates interesting possibilities for the interpretation of HS images, so that in the future other types of ocular diseases may be detected and measured from the same images. In addition to implementing a novel approach for measuring ocular refraction errors and introducing ML techniques for analyzing ophthalmological images, this work investigates the use of Artificial Neural Networks and Support Vector Machines (SVMs) for tasks in Image Understanding. The description of the process adopted for developing this system can help in critically verifying the suitability and limitations of such techniques for solving Image Understanding tasks in \"real world\" problems.