masterThesis
Utilização da análise de imagem hiperespectral no infravermelho próximo para identificação de marcadores luminescentes a base de redes metalorganicas MOF
Utilização da análise de imagem hiperespectral no infravermelho próximo para identificação de marcadores luminescentes a base de redes metalorgânicas MOFs
Autor
CARVALHO, Marcela Albino de
Institución
Resumen
A análise das partículas de GSR (Gunshot Residue) é uma importante ferramenta no processo de perícia na área criminalística. As análises tradicionais de GSR estão baseadas na identificação de Sb, Ba e Pb, entretanto a utilização de munições livres de chumbo (NTA) faz com que as técnicas utilizadas tornem-se incipientes no processo de análise de GSR. Com isto neste trabalho é proposta a avalição de análise de imagens hiperespectrais na região do infravermelho próximo (HSI-NIR) associadas a técnicas quimiométricas para identificação e caracterização de GSR marcados com MOFs luminescentes (LGSR) como uma alternativa de análise de GSR. Os marcadores luminescentes usados foram os compostos ∞[Eu(DPA)-(HDPA)], ∞[Eu₂(BDC)₃(H₂O)₂], e ∞[Eu(BTC)(H₂O)], por apresentarem alta estabilidade térmica e química e elevada luminescência após o disparo (quando irradiadas no UV (λ =254nm)). Em geral, utiliza fita condutora de carbono para a coleta de LGSR, entretanto outros substratos tais como fita crepe, fita adesiva dupla-face, massa adesiva e fita de teflon foram também avaliados. Entre os substratos testados a fita teflon foi descartada por não apresentar boa aderência dos LGSR. A seleção do melhor substrato foi baseada na avaliação dos seus espectros, e em modelos de classificação utilizando a técnica quimiométrica de análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA). Observou-se que a PLS-DA apresentou dificuldades de identificação dos pixels contendo LGSR, tanto para os substratos fita dupla-face, devido a sua alta aderência que resultou na coleta de partículas contaminantes (advindas da arma, cartucho e mão), como para a massa adesiva por apresentar uma superfície com textura heterogênea. Com isso, a fita crepe foi considerado o melhor substrato no processo de classificação por PLS-DA. Em seguida foi avaliada a técnica de resolução de curvas multivariadas por mínimos quadrados alternantes (MCR-ALS) apenas com a fita crepe. Foi possível recuperar os perfis espectrais de cada MOF, bem como obter mapas de concentração compatíveis com a distribuição dos LGSR observada na imagem obtida por iluminação com radiação UV. Assim, a técnica HSI-NIR associada métodos quimiométricos mostra ter potencial para identificação LGSR de forma rápida e não destrutiva. CAPES The analysis of GSR particles (Gunshot Residue) is an important procedure in in forensic area bringing important information about shooting. The traditional analyses are based on the identification of Sb, Ba and Pb, however the use of lead-free ammunition (NTA) turns the traditional techniques insufficient. In this in this work is proposed the evaluation of hyperspectral image analysis in the near infrared (NIR-HSI) associated with chemometric techniques for identifying and characterizing GSR marked with luminescent MOFs (LGSR). The compounds ∞[Eu (DPA) - (HDPA)] ∞[Eu₂(BDC)₃(H₂O)₂], and ∞[Eu (BTC) (H₂O)] were used as luminescent markers, for presenting high thermal and chemical stability and high luminescence after shoot (when submitted to UV light (λ = 254nm)). Usually, carbon conductive tape is used to collect LGSR, however it is observed that the spectra have high absorbance values hindering the identification process for HSI-NIR. Then several substrates such as masking tape, double-side adhesive tape, adhesive tape and Teflon tape was tested. Among the substrates tested Teflon tape was discarded by not showing good adhesion. The analysis testing the model PLS-DA classification, which can rebuild a spatial distribution map identifying the presence or absence of LGSR on the substrate. It was observed that the PLS-DA model classification presented difficulties for both double-sided adhesive tape substrates, due to their high tack which resulted in many contaminants collecting particles (arising from the gun cartridge and hand), and for adhesive by have low uniformity in the surface. Thus, the masking tape substrate, which demonstrated proper grip, was considered the best substrate in the classification process by PLS-DA. It was further analyzed by MCR-ALS. We observe that the model could distinguish different LGSR by recovering the pure spectrum, and identifies them in a coherent spatial distribution with the distribution of LGSR in the live image. With this, the HSI-NIR technique shows have the potential to LGSR identification in forensic area.