Realizado no Rio de Janeiro/RJ, de 14 a 18 de Outubro de 2013.
ISBN: 978-85-85905-06-4
ÁREA: Química Analítica
TÍTULO: Sistema para Determinação Colorimétrica de Baixo Custo Baseado em Webcam
AUTORES: Leite Silva, D.C. (FEMC-FACIT)
RESUMO: Métodos analíticos baseados no comportamento das interações entre matéria e energia radiante são muito utilizados. Um deles, usado para determinar a concentração de soluções de coloração proporcional a quantidade de soluto é a Colorimetria. Nesta técnica é estabelecida uma relação entre a absorção de energia (faixa visível do espectro eletromagnético) e a quantidade de soluto presente na solução (SKOOG et al., 2003). A manifestação macroscópica da absorção de luz se dá pela variação nas propriedades de cor da solução: matiz, intensidade e saturação (HIS). No presente trabalho substituiu-se o aparato óptico clássico por uma webcam acoplada a um computador capaz de correlacionar as propriedades de cor, captadas como imagem da solução, com os respectivos valores de concentração.
PALAVRAS CHAVES: Colorimetria; Webcam; Espaço RGB
INTRODUÇÃO: A importância analítica dos métodos colorimétricos reside no fato de que grande parte das soluções interagem com a faixa visível do espectro eletromagnético, sendo possível estabelecer uma relação entre sua concentração e a absorção de uma cor (comprimento de onda) por parte da mesma. Assim a colorimetria constitui-se um método analítico muito aplicado na bioquímica, química de alimentos, farmacêutica, dentre outras. O sistema proposto no presente trabalho visa substituir todo o aparato óptico utilizado na colorimetria clássica por uma webcam simples, com o intuito de capturar a imagem representativa da solução exposta à luz ambiente enviando-a, digitalizada, a um computador, onde a partir de um modelo computacional, desenvolvido como parte integrante do trabalho, fará a correlação entre a concentração de uma solução e sua respectiva imagem. O modelo foi otimizado para analisar as propriedades de cor dominantes na imagem, trabalhando assim no espaço vetorial RGB (GILLESPIE et al., 1986). As propriedades de correlação depreendidas do processamento são: matiz dominante(H), intensidade de cor (I), saturação média (S). A abordagem não trivial de se implementar a técnica, materializa-se principalmente em vantagem econômica; uma vez que a simplificação do aparato óptico reduz drasticamente o custo do equipamento, a análise por imagem da solução dispensa o uso de cubetas de alto grau de transparência reduzindo o custo de preparação e exposição da amostra. Outra vantagem importante é a versatilidade e portabilidade do sistema proposto uma vez que, qualquer sistema computacional que tenha uma câmera digital in-built, tais como notebooks, tablets e smartphones tem o potencial de tornarem-se colorímetros.
MATERIAL E MÉTODOS: Um colorímetro clássico é baseado na implementação direta das leis combinadas de Lambert e Beer, contando com etapas de geração de luz branca, seleção de comprimento específico (monocromador) e medição da intensidade de luz incidente (SKOOG et al., 2003). O colorímetro proposto faz uso da luz ambiente para iluminar a amostra que originará a imagem e uma webcam simples para capturá-la. Como a webcam conta com todo o protocolo de transferência de imagem ao computador ao qual ela está acoplada o processamento torna-se mais simples. A etapa de processamento inicia com a decomposição da cor predominante na imagem em seus componentes aditivos no espaço vetorial RGB (Red, Green, Blue) (FOLEY et al., 1990). Através da representação RGB da imagem é possível obter os atributos essenciais para correlação entre concentração e imagem da solução. Para tal faz-se a transposição para o espaço de atributos IHS (Intensity, Hue and Saturation) (PRATT, 1991), depreendendo do mesmo a intensidade da cor predominante na imagem (IPI). A IPI é o atributo responsável por correlacionar a imagem à concentração da solução. Para validar o modelo foram obtidas imagens de soluções de fosfafatídeos em suas mais variadas concentrações (IORODEO, 2013), construída uma curva de calibração do tipo IPI versus Concentração, sendo em seguida linearizada via método dos mínimos quadrados. Após a construção da curva, imagens de amostras testes com valores de concentração conhecidos foram testados e calculado o erro relativo médio.
RESULTADOS E DISCUSSÃO: A exposição das imagens correlacionadas às respectivas concentrações de uma solução previamente conhecidas deu origem a uma curva de calibração do tipo IPI versus Concentração cujo coeficiente de determinação (R2) ficou próximo a unidade, sendo válida a função de correlação depreendida para a solução (Figura 1). Os valores de IPI obtidos de amostra da solução ao serem alimentados na função definida pela curva de calibração, determinaram valores de concentração próximos aos encontrados na literatura, demonstrando a validade do método proposto frente aos tradicionais (Figura 2).
Figura 1
Curva de Calibração Linearizada.
Figura 2
Confrontação entre as concentrações dadas e as obtidas através do Colorímetro Proposto.
CONCLUSÕES: O sistema proposto tem uma potencial viabilidade econômica, dada a simplicidade, versatilidade e robustez a ele associada; possuindo ainda a capacidade de ser implementado em sistemas computacionais com câmera in-built garantindo sua portabilidade. Quanto a validade da aplicação em métodos analíticos, porvou ser capaz de desenvolver a atividade de colorímetro realizando análises com baixo desvio em relação aos métodos clássicos, podendo ser usado inicialmente em aplicações menos críticas e conforme o refinamento da técnica, ampliando sua utilização.
AGRADECIMENTOS: Ao Departamento de Engenharia Química da Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICA: FOLEY, J. D.; VAN DAM, A.; FEINER, S.K.; HUGHES, J. F. Computer graphics: principles and practice. Reading, MA: Addison-Wesley, 1990. 1176p.
GILLESPIE Alan R., et al., "Color Enhancement of Highly Correlated Images. I. Decorrelation and HSI Contrast Stretches." Remote Sensing of Environment, 1986, Vol. 29: 209-235.
IORODEO. Colorimeter. IO Rodeo - Smart Lab Technology, 2013. Disponivel em: <http://www.iorodeo.com/sites/default/files/u3/phosphate_aminoacid_2.jpg>. Acesso em: 20 Julho 2013.
PRATT, William K., Digital Image Processing. New York: John Wiley & Sons, 1991.
SKOOG, D., HOLLER, F. J., CROUCH, S. R., Fundamentals of Analytical Chemistry 8th, 2003.