Development of an indirect ELISA for serological diagnosis of bovine herpesvirus 5

Bovine herpesviruses 1 and 5 (BoHV-1 and BoHV-5) are economically important pathogens, associated with a variety of clinical syndromes, including respiratory and genital disease, reproductive failure and meningoencephalitis. The standard serological assay to diagnose BoHV-1 and BoHV-5 infections is the virus neutralization test (VNT), a time consuming procedure that requires manipulation of infectious virus. In the present study a highly sensitive and specific single dilution indirect ELISA was developed using recombinant glycoprotein D from BoHV-5 as antigen (rgD5ELISA). Bovine serum samples (n = 450) were screened by VNT against BoHV-5a and by rgD5ELISA. Compared with the VNT, the rgD5ELISA demonstrated accuracy of 99.8%, with 100% sensitivity, 96.7% specificity and coefficient of agreement between the tests of 0.954. The rgD5ELISA described here shows excellent agreement with the VNT and is shown to be a simple, convenient, specific and highly sensitive virus-free assay for detection of serum antibodies to BoHV-5

Aplicação de Anti-Windup Dinâmico em Sistemas Físicos Quadráticos

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Protótipo para ensaios não destrutivos utilizando correntes parasitas

O objetivo do trabalho é construir um protótipo para ensaios não destrutivos através da aplicação de correntes parasitas. Será concebido o projeto de um sistema de excitação de uma bobina com frequência programável. A corrente que atravessa a bobina gerará um campo magnético variante no tempo. Correntes parasitas surgirão na superfície do material analisado decorrente do campo magnético variante no tempo gerado pela bobina. A detecção das correntes parasitas será feita utilizando-se um sensor do tipo Giant Magnetoresistive (GMR), responsável por medir o campo magnético resultante da interação entre a corrente da bobina e as correntes parasitas fluindo na peça sob teste. Os dados são coletados por uma placa de aquisição e processados por um microprocessador previamente programado. Espera-se que o sensor GMR responda de maneira que seja possível detectar falhas que se encontram no material a ser testado. O protótipo foi validado utilizando-se uma peça metálica previamente usinada.The goal of this work is to build a prototype for nondestructive tests using eddy current. It will be designed a coil drive system with programmable frequency. The current flowing through the coil generates a time-varying magnetic field. Eddy currents will emerge on the surface of the material analyzed due to the varying magnetic field generated by the coil. Detection of eddy currents is done using a GMR type sensor (Giant Magnetoresistive), responsible for measuring the resulting magnetic field generated by the coil and by eddy currents generated. A data acquisition board is used to process the acquired data. It is expected that the GMR sensor respond to the faults found in the material to be tested. The prototype was validated using a previously machined metal part

Protótipo para ensaios não destrutivos utilizando correntes parasitas

O objetivo do trabalho é construir um protótipo para ensaios não destrutivos através da aplicação de correntes parasitas. Será concebido o projeto de um sistema de excitação de uma bobina com frequência programável. A corrente que atravessa a bobina gerará um campo magnético variante no tempo. Correntes parasitas surgirão na superfície do material analisado decorrente do campo magnético variante no tempo gerado pela bobina. A detecção das correntes parasitas será feita utilizando-se um sensor do tipo Giant Magnetoresistive (GMR), responsável por medir o campo magnético resultante da interação entre a corrente da bobina e as correntes parasitas fluindo na peça sob teste. Os dados são coletados por uma placa de aquisição e processados por um microprocessador previamente programado. Espera-se que o sensor GMR responda de maneira que seja possível detectar falhas que se encontram no material a ser testado. O protótipo foi validado utilizando-se uma peça metálica previamente usinada.The goal of this work is to build a prototype for nondestructive tests using eddy current. It will be designed a coil drive system with programmable frequency. The current flowing through the coil generates a time-varying magnetic field. Eddy currents will emerge on the surface of the material analyzed due to the varying magnetic field generated by the coil. Detection of eddy currents is done using a GMR type sensor (Giant Magnetoresistive), responsible for measuring the resulting magnetic field generated by the coil and by eddy currents generated. A data acquisition board is used to process the acquired data. It is expected that the GMR sensor respond to the faults found in the material to be tested. The prototype was validated using a previously machined metal part

Redes neurais convolutivas aplicadas à detecção de ervas daninhas

A discriminação entre plantas de cultura e erva daninha é um passo muito importante para os sistemas de pulverização seletiva, cuja aplicação é feita apenas onde for necessário. Tais sistemas são essenciais para evitar o desperdício de agroquímicos e reduzir os impactos econômicos e ambientais. Várias técnicas de visão computacional foram desenvolvidas para abordar o problema, no entanto, existem poucos trabalhos utilizando deep learning para essa finalidade. Neste trabalho é analisado o desempenho de segmentação de ervas daninhas e plantas através de duas arquiteturas diferentes de aprendizagem profunda para a segmentação semântica: Rede Totalmente Convolucionais (Fully Convolutional Network) e SegNet. Um banco de dados aberto com 39 imagens de plantas e ervas daninhas foi usado para estudo de caso. Os resultados mostraram uma precisão global maior que 90% no conjunto de validação para ambas as arquiteturas. Num segundo experimento, novas redes FCN foram treinadas com diferente pré-processamento das imagens e diferentes proporções treino/teste do conjunto de dados para avaliar o impacto dessas ações no desempenho de segmentação.The discrimination between crop and weed is a very important step for selective spraying systems which the application is made only where is necessary. Such systems are essential to avoid waste of agrochemicals and reduce economic and environmental impacts. Several computer vision techniques were developed to solve this problem, however there are few works using deep learning for this purpose. In this work the precision for weed and crop segmentation is analyzed using two different architectures of deep learning for semantic segmentation: Fully Convolutional Network and SegNet. An open database with 39 plant and weeds images was used for case study. The results showed global accuracy higher than 90% on the validation set for both architectures. In a second experiment, new FCN networks were trained with different image preprocessing and different training/test ratios of the dataset to evaluate the impact of these actions on segmentation performance

Aplicação de Anti-Windup Dinâmico em Sistemas Físicos Quadráticos

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Redes neurais convolutivas aplicadas à detecção de ervas daninhas

A discriminação entre plantas de cultura e erva daninha é um passo muito importante para os sistemas de pulverização seletiva, cuja aplicação é feita apenas onde for necessário. Tais sistemas são essenciais para evitar o desperdício de agroquímicos e reduzir os impactos econômicos e ambientais. Várias técnicas de visão computacional foram desenvolvidas para abordar o problema, no entanto, existem poucos trabalhos utilizando deep learning para essa finalidade. Neste trabalho é analisado o desempenho de segmentação de ervas daninhas e plantas através de duas arquiteturas diferentes de aprendizagem profunda para a segmentação semântica: Rede Totalmente Convolucionais (Fully Convolutional Network) e SegNet. Um banco de dados aberto com 39 imagens de plantas e ervas daninhas foi usado para estudo de caso. Os resultados mostraram uma precisão global maior que 90% no conjunto de validação para ambas as arquiteturas. Num segundo experimento, novas redes FCN foram treinadas com diferente pré-processamento das imagens e diferentes proporções treino/teste do conjunto de dados para avaliar o impacto dessas ações no desempenho de segmentação.The discrimination between crop and weed is a very important step for selective spraying systems which the application is made only where is necessary. Such systems are essential to avoid waste of agrochemicals and reduce economic and environmental impacts. Several computer vision techniques were developed to solve this problem, however there are few works using deep learning for this purpose. In this work the precision for weed and crop segmentation is analyzed using two different architectures of deep learning for semantic segmentation: Fully Convolutional Network and SegNet. An open database with 39 plant and weeds images was used for case study. The results showed global accuracy higher than 90% on the validation set for both architectures. In a second experiment, new FCN networks were trained with different image preprocessing and different training/test ratios of the dataset to evaluate the impact of these actions on segmentation performance