Litoscan.ar: sistema automatizado de captura de imágenes para la caracterización petrográfica con inteligencia artificial
Fil: Martinez, Esteban. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigación en Paleobiología y Geología. Argentina.
Guardado en:
| Autores principales: | , |
|---|---|
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
info
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/13552 |
| Aporte de: |
| id |
I65-R171-20.500.12049-13552 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
I65-R171-20.500.12049-135522025-10-02T13:30:02Z application/pdf info:eu-repo/date/embargoEnd/2027-01-01 info:eu-repo/semantics/embargoedAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ 2025-09 Fil: Martinez, Esteban. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigación en Paleobiología y Geología. Argentina. Fil: Tunik, Maisa Andrea. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigación en Paleobiología y Geología. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Argentina. Litoscan.ar: sistema automatizado de captura de imágenes para la caracterización petrográfica con inteligencia artificial Martinez, Esteban Tunik, Maisa Andrea Ciencias Exactas y Naturales litoscan.ar captura de imágenes inteligencia artificial Ciencias Exactas y Naturales La captura automatizada y sistemática de imágenes bajo el microscopio petrográfico resulta clave para el análisis de secciones delgadas de roca con sistemas de inteligencia artificial. Este proceso permite la digitalización precisa de las muestras optimizando su posterior procesamiento. En este contexto, se presenta LitoScan.AR (dispobible en https://sites.google.com/view/ litoscan-ar/inicio), una herramienta basada en PiAutoStage (Steiner y Rooney, 2021), un proyecto open source diseñado para la adquisición sistemática de imágenes petrográficas. LitoScan.AR utiliza un sistema de control desarrollado en Python, cuyo código fuente se encuentra en https://github.com/Estebann96/LitoScan.AR. Con el objetivo de optimizar la captura y garantizar una mayor calidad de las imágenes obtenidas, se identificaron y corrigieron diversas limitaciones del PiAutoStage original, entre ellas: • Estabilidad del enfoque: Se detectó pérdida de foco entre capturas consecutivas, lo que motivó el rediseño del carro de desplazamiento. • Optimización del movimiento: Se ajustó el código de control del sistema, incorporando tiempos de estabilización previos a cada captura para minimizar vibraciones y mejorar la calidad de imagen. • Configuración flexible: Se desarrolló un programa de control que permite al usuario definir el número de pasadas, establecer manualmente el punto de enfoque y ajustar parámetros de la cámara. • Gestión de configuraciones personalizadas: Se implementó un sistema que permite guardar e importar parámetros de configuración para distintos usuarios o condiciones de captura. Las pruebas realizadas demuestran que LitoScan.AR es una herramienta robusta y eficaz para la adquisición automatizada de imágenes de láminas delgadas. La flexibilidad en su configuración y las mejoras incorporadas la posicionan como una herramienta valiosa para el estudio petrográfico. Su implementación representa un avance importante en los procesos de digitalización para el análisis automatizado de muestras. LitoScan.AR ha sido utilizada para generar una base de datos de imágenes de láminas delgadas, obtenidas en nicoles cruzados y paralelos, lo que permite obtener una representación detallada de las muestras. Las imágenes capturadas fueron posteriormente procesadas con el software Image Composite Editor (ICE), un editor de imágenes panorámicas desarrollado por Microsoft, con el objetivo de generar los mosaicos necesarios para la evaluación y entrenamiento de modelos de clasificación basados en machine learning. http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/13552 es XIX Reunión Argentina de Sedimentología |
| institution |
Universidad Nacional de Río Negro |
| institution_str |
I-65 |
| repository_str |
R-171 |
| collection |
Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN) |
| language |
Español |
| orig_language_str_mv |
es |
| topic |
Ciencias Exactas y Naturales litoscan.ar captura de imágenes inteligencia artificial Ciencias Exactas y Naturales |
| spellingShingle |
Ciencias Exactas y Naturales litoscan.ar captura de imágenes inteligencia artificial Ciencias Exactas y Naturales Martinez, Esteban Tunik, Maisa Andrea Litoscan.ar: sistema automatizado de captura de imágenes para la caracterización petrográfica con inteligencia artificial |
| topic_facet |
Ciencias Exactas y Naturales litoscan.ar captura de imágenes inteligencia artificial Ciencias Exactas y Naturales |
| description |
Fil: Martinez, Esteban. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigación en Paleobiología y Geología. Argentina. |
| author |
Martinez, Esteban Tunik, Maisa Andrea |
| author_facet |
Martinez, Esteban Tunik, Maisa Andrea |
| author_sort |
Martinez, Esteban |
| title |
Litoscan.ar: sistema automatizado de captura de imágenes para la caracterización petrográfica con inteligencia artificial |
| title_short |
Litoscan.ar: sistema automatizado de captura de imágenes para la caracterización petrográfica con inteligencia artificial |
| title_full |
Litoscan.ar: sistema automatizado de captura de imágenes para la caracterización petrográfica con inteligencia artificial |
| title_fullStr |
Litoscan.ar: sistema automatizado de captura de imágenes para la caracterización petrográfica con inteligencia artificial |
| title_full_unstemmed |
Litoscan.ar: sistema automatizado de captura de imágenes para la caracterización petrográfica con inteligencia artificial |
| title_sort |
litoscan.ar: sistema automatizado de captura de imágenes para la caracterización petrográfica con inteligencia artificial |
| publishDate |
info |
| url |
http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/13552 |
| work_keys_str_mv |
AT martinezesteban litoscanarsistemaautomatizadodecapturadeimagenesparalacaracterizacionpetrograficaconinteligenciaartificial AT tunikmaisaandrea litoscanarsistemaautomatizadodecapturadeimagenesparalacaracterizacionpetrograficaconinteligenciaartificial |
| _version_ |
1845388544937295872 |