Desarrollo de un prototipo sensor de biomasa basado en algoritmos de procesamiento de imagen

Contenido principal del artículo

Carolina S. Díaz
Jorge H. Barón

Resumen

Este trabajo muestra las evaluaciones iniciales para el desarrollo de un prototipo de sensor portátil de biomasa, basado en el procesamiento de imágenes digitales. Fundamentado en la variación del color que se observa durante el desarrollo del cultivo de microalgas. Esta diferenciación del color se debe principalmente a la variación en la composición del cultivo, a medida que las microalgas van creciendo y capturando la energía solar, esto se relaciona directamente con el crecimiento y la producción de biomasa microalgal. La variación del color es evaluada usando tres colores (rojo, verde y azul), utilizando un algoritmo basado en el modelo de color RGB. Este algoritmo busca extraer las variables que determinan las características del cultivo. Lo que permite fundamentar las bases y el desarrollo de un prototipo de sensor de biomasa que permita estimar la producción de biomasa y las distintas fases de cultivo basado en visión.

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Cómo citar
Díaz, C. S., & Barón, J. H. (2017). Desarrollo de un prototipo sensor de biomasa basado en algoritmos de procesamiento de imagen. Revista De Ciencia Y Tecnología, 27(1), 58–62. Recuperado a partir de https://www.fceqyn.unam.edu.ar/recyt/index.php/recyt/article/view/329
Sección
Ingeniería, Tecnología e Informática

Citas

Rodolfi L, Zittelli G, Bassi N, Padovani G, Biondi N, Bonini G, Tredici M. Microalgae for oil: strain selection, induction of lipid synthesis and outdoor mass cultivation in a low-cost photobioreactor. Biotechnoogy Bioengeniering. Volume 102, pp. 100–112. 2009

Havlik I, Linder P, Scheper T, Reardon K. On-line monitoring of large cultivations of microalgae and cyanobacteria. Trends of Biothecnology. Volume 31, Issue 7, pp 406–414, Elsevier 2014.

MacIntyre HL, Kana TM, Anning T, Geider RJ. Photoaccclimation of photosynthesis irradiance response curves and photosynthetic pigment in microalgae and cyanobacteria. Journal of Phycology. Volume 38 Issue 1, pp 17-38. 2002.

Silva J.; Santos R.; Serodio J.; Melo R. Light response curves for Gelidium sesquipedale from different depths, determined by two methods: O2 evolution and chlorophyll fluorescence. Journal of Applied Phycology. Volume 10, Issue 3, pp 295-301, Springer Editoral 1998.

Masojidek J.; Torzillo G.; Kopecky J.; Koblizek M.; Nidiaci L.; Komenda J.; Lukavska A.; Sacchi A. Changes in chlorophyll fluoresence quenching and pigment composition in the green alga Chlorococcum s. grown under nitrogen deficience and salinity stress. Journal of Applied Phycology Volume 12, pp 417-426. Springter Editorial 2000.

Tremblin G, Cannuel R, Mouget JL, Rech M. Change in light quality due to a blue-green pigment, marennine, released in oyster-ponds: effect on growth and photosynthesis in two diatoms, Haslea ostrearia and Skeletonema costatum. Journal of Applied Phycology. Volume 12, Issue 6, pp 557-566. Springer 2000.

Y. Chisti. Biodiesel from microalgae. Biotechnol. Adv., Volume 25, pp. 294–306.2007.

Chia-Hung Su, Chun-Chong Fu, Yet-Chung Chang, Giridhar R. Nair, Jun-Liang Ye,Ming Chu, y Wen-Teng Wu. Simultaneous estimation of chlorophyll a and lipid contents in microalgae by three-color analysis. Biotechnology and BioengineeringVolume 99, Issue 4, pages 1034–1039, 1 March 2008.

Carvalho JCM, Fransisco FR, Almeida KA, Sato S; Converti A. Cultivation of Arthrospira (spirulina) platensis (Cyanophyceae) by fed-batch addition of ammonium chloride at exponentially increasing feeding rates. Journal of Phycology. Volume 40, pp 587-597. Springer 2004.

Lopez MCGM, Sanchez ED, Lopez JLC, Fernandez FGA, Sevilla JMF, Rivas J, Guerrero MG, Grima EM. Comparative analysis of the outdoor culture of Haematococous pluvialis in a tubular and bubble column photobioreacttors. Journal of Biotechnology. Volume 123, pp. 329-342. Elsevier 2006.

Mohammad H, Hyun-Joon La, Jae-Yon Lee, Dae-Hyun Cho , Sang-Yoon Shin, Woo-Jin Kim, Hee-Mock Oh. Biomass quantification by digital image processing and RGB color analysis. Journal of Applied Phycology. Volume 27, Issue 1, pp 205-209. Springer 2014.

Kumar K, Sirasale A, Das D. Use of image analysis tool for the development of light distribution pattern inside the photobioreactor for the algal cultivation. Bioresour. Technol., Volume 143, pp. 88–9. Elsevier 2013.

Murphy TE, Macon K, Berberoglu H. Rapid algal culture diagnostics for open ponds using multispectral image analysis. Biotechnology Progress Volume 30, Issue 1, pp. 233-24, American Institute of Chemical Engineers 2014.

Miguel V. Córdoba-Matson, Joaquín Gutiérrez, Miguel Ángel Porta-Gándara. “Evaluation of Isochrysis galbana (clone T-ISO) cell numbers by digital image analysis of color intensity”. Journal of Applied Phycology. Volume 22, Issue 4, pp 427-434, Springer 2010.

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