Los ingenieros ópticos de la Universidad ITMO en San Petersburgo desarrollaron un método rápido para estimar la distribución de partículas en medios ópticamente transparentes basado en el análisis de correlación de hologramas. Como gran parte del estudio, crearon un algoritmo capaz de procesar imágenes en unos pocos segundos. El nuevo método se puede aplicar a dispositivos de ingeniería para monitorear virutas de metal en aceite de motor, estudiando un plancton en el agua, o rastrear virus en células vivas. El trabajo fue publicado en Informes científicos .

Típicamente, La holografía se asocia con imágenes tridimensionales de reliquias de museo, souvenirs productos de marcado y letreros de protección. Pero también se utiliza en la industria para estudiar la rugosidad de superficies y deformaciones en productos.

En el nuevo estudio, Los científicos de la Universidad ITMO Tatiana Vovk y Nikolay Petrov desarrollaron un método para el análisis rápido de la distribución de partículas microscópicas en medios transparentes. El enfoque se basa en la holografía de Gabor, el más simple e históricamente el primer tipo de holografía.

Los resultados experimentales procesados ​​por software de simulación por computadora mostraron que el método analiza rápidamente la concentración, diámetro medio y tasa de transparencia de las partículas en un medio de muestra.

Tatiana Vovk, Un investigador del Departamento de Fotónica y Tecnologías de la Información Óptica de la Universidad ITMO comenta:"Hay muchas formas de visualizar partículas en suspensión o aerosol, así como métodos para procesar estas imágenes. Pero tardan bastante y algunos no pueden hacer frente al análisis de medios con altas concentraciones de partículas. Por lo tanto, nuestro objetivo era crear un método express que pudiera examinar muestras con cualquier cantidad de partículas en tiempo real y pudiera estar listo para su implementación industrial ".

A partir de ahora, los científicos demostraron la operatividad básica del método, pero creen que será útil en muchas ramas de la ciencia y la ingeniería. Basándose en el estudio, Los ingenieros pueden construir dispositivos de análisis para el monitoreo en tiempo real de los flujos de partículas y, por ejemplo, utilícelos para determinar el número de partículas en el aceite de la máquina. "La fricción en las partes mecánicas provoca la liberación de virutas de metal en la grasa. Estas circulan con el aceite y desgastan el mecanismo. El dispositivo podría ayudar a evaluar este nivel de desgaste al investigar la contaminación de la grasa, ", añade Tatiana Vovk.

Las aplicaciones biológicas de esta tecnología son interesantes, así como. Según los científicos, su método les permite estudiar la pureza de lagos y ríos mediante la determinación de la transparencia del plancton en muestras de agua. Este parámetro, Sucesivamente, indica el estado ecológico del embalse, ya que las propiedades ópticas de los microorganismos dependen en gran medida del hábitat.

Los investigadores están considerando la posibilidad de adaptar esta tecnología para rastrear las partículas virales en las células vivas. "Al explorar los mecanismos de transporte de virus, los científicos aplican microscopía fluorescente. Dicho análisis requiere el procesamiento de grandes cantidades de datos. Nuestro método puede ayudar potencialmente a procesar rápidamente estos cientos y miles de imágenes tomadas con un microscopio. Pero necesitamos la ayuda de algunos expertos en biomedicina para resolver los problemas que surgen y comprender cuidadosamente cómo combinar la microscopía de fluorescencia con la holografía digital de la manera más efectiva. "dice Nikolay Petrov, jefe del Laboratorio de Holografía Digital y Display en la Universidad ITMO.

Para obtener los parámetros de las partículas, los investigadores exponen la muestra con el rayo láser colimado y obtienen el holograma digital de Gabor. Luego extraen dos imágenes planas del holograma. El enfoque de estas imágenes se realiza mediante métodos computacionales, una simulación matemática. El procesamiento rápido de imágenes tiene lugar en virtud de la función de correlación. Los investigadores comparan las imágenes y, por lo tanto, reciben la información necesaria sobre la distribución completa de partículas.

El análisis de correlación se aplica ampliamente no solo en el procesamiento de imágenes, pero también en física estadística y otras disciplinas que estudian procesos aleatorios. Por ejemplo, revela la correlación entre los valores observados y los tipos de partículas liberadas por colisiones dentro del Gran Colisionador de Hadrones.