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Sistema automático para a medição da concentração dos núcleos de condensação de nuvens por visão computacional Automatic system for measuring the concentration of clouds condensation nuclei by computer vision

By Francisco Geraldo de Melo Pinheiro, Paulo Cesar Cortez and João Cesar Moura Mota

Abstract

Neste artigo é descrito um sistema para medição automática da concentração de núcleos de condensação de nuvens por visão computacional, os procedimentos e a infraestrutura de laboratório para sua avaliação e, por fim, compara suas medições com as de outro equipamento considerado como referência. O sistema de medição desenvolvido utiliza para tal, técnicas de processamento digital de imagens. O processo consiste na captura de uma amostra do ar atmosférico dentro de uma câmara de nuvens estática por difusão supersaturada de vapor de água. Nesta condição, as moléculas do vapor de água condensam sobre os núcleos de condensação de nuvens presentes no ar capturado, produzindo gotículas de água. Estas gotículas ao caírem por gravidade cruzam um feixe de luz LASER, que define um volume de amostragem, o que as tornam visíveis. Uma série de imagens deste processo é digitalizada e processada para identificação e isolamento das gotículas presentes no volume de amostragem. Em seguida, estas gotículas são automaticamente contadas e a sua concentração é calculada. As técnicas de binarização por limiar, transformada de distância e transformada watershed são utilizadas. Uma metodologia eficiente para determinação do volume de amostragem também é apresentada. Os resultados, dos experimentos realizados em condições controladas, indicam que os procedimentos aplicados são adequados na determinação da concentração dos núcleos de condensação de nuvens e que o equipamento desenvolvido é efetivo em altas concentrações em que outros equipamentos equivalentes já não são confiáveis devido ao efeito da sobreposição de gotículas nas imagens analisadas.<br>In this paper is described an automatic system for measuring the concentration of cloud condensation nuclei by computer vision, the procedures and infrastructure of the laboratory for evaluation and, finally, it is compared its measurements with other equipment taken as a reference. The measurement system developed uses for such, digital image processing techniques. The process consists of capturing a sample of atmospheric air inside a static thermal diffusion chamber supersaturated with water vapor. In this condition, the molecules of water vapor condense on the aerosol captured in the air, producing water droplets. These droplets fall by gravity and cross a laser light beam, which defines a sampling volume, making them visible. Series of images of this process is digitized and processed for identification and isolation of the droplets present in the sample volume. Then, these droplets are automatically counted and their concentration is calculated. The threshold, distance and watershed transformations techniques are used. An efficient methodology for determination of sample volume is also presented. The results of experiments performed under controlled conditions indicate that the followed procedures are appropriate in determining the concentration of cloud condensation nuclei and that the equipment developed is effective in high concentrations where other equivalent instruments are no longer reliable due to the effect of overlap of droplets in the images analyzed

Topics: processamento de imagens digitais, transformada watershed, transformada distância, aerossol atmosférico, instrumentação meteorológica, núcleo de condensação de nuvens, digital image processing, watershed transformation, distance transform, atmospheric aerosol, meteorological instrumentation, cloud condensation nuclei, LCC:Electronic computers. Computer science, LCC:QA75.5-76.95, LCC:Instruments and machines, LCC:QA71-90, LCC:Mathematics, LCC:QA1-939, LCC:Science, LCC:Q, DOAJ:Computer Science, DOAJ:Technology and Engineering
Publisher: Sociedade Brasileira de Automática
Year: 2011
DOI identifier: 10.1590/S0103-17592011000300007
OAI identifier: oai:doaj.org/article:25ba752f72384405b14e6415ade64f9a
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