Συντάχθηκε 22-07-2022 14:21
Τόπος:
Σύνδεσμος τηλεδιάσκεψης
Έναρξη: 25/07/2022 15:00
Λήξη: 25/07/2022 16:00
ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ
Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
Πρόγραμμα Προπτυχιακών Σπουδών
ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ
ΧΡΗΣΤΟΥ ΤΣΙΑΟΥΣΗ
με θέμα
Ένα Νέο Πολυτροπικό Σύστημα Απεικόνισης Διαλογής Υψηλής Απόδοσης και Αναγνώρισης Υλικού
A Novel Multi Modal High throughput Screening and Material Identification Imaging System
Εξεταστική Επιτροπή
Καθηγητής Μπάλας Κωνσταντίνος(επιβλέπων)
Καθηγητής Μπλέτσας Άγγελος
Αναπληρωτής Καθηγητής Αγγελάκης Δημήτριος
Περίληψη
Οι παρορμήσεις της ανθρωπότητας που οδηγούνται από την περιέργεια έχουν κατευθύνει τις τεχνολογίες στη διεύρυνση των βιολογικών αισθήσεων, ενισχύοντας τις ικανότητες παρατήρησης. Από την αρχή της επιστημονικής εξέλιξης, οι ερευνητές βασίζονται σε τέτοιες τεχνολογίες για να οπτικοποιήσουν νέα χαρακτηριστικά διαγνωστικής σημασίας. Οι απαιτητικές εργασίες με κρίσιμους χρονικούς περιορισμούς που απεικονίζουν την εξελισσόμενη κοινωνία, έφεραν την αναγκαιότητα της αυτοματοποίησης στο προσκήνιο της έρευνας. Οι σημερινές τεχνολογίες διαλογής υψηλής απόδοσης είναι επιρρεπείς σε μονολιθικό σχεδιασμό, στερούνται μιας ευρείας παλέτας τρόπων απεικόνισης και πλησιάζουν γρήγορα τα όρια ικανότητας αναγνώρισής τους. Εδώ, παρουσιάζουμε ένα νέο πολυτροπικό σύστημα απεικόνισης διαλογής υψηλής απόδοσης που ξεπερνά τα όρια τροπικότητας των παραδοσιακών συσκευών, εισάγοντας τέσσερις διαφορετικές μεθόδους υπερφασματικής απεικόνισης που αποτυπώνουν μοναδικά τα υλικά. Η μορφολογική και μοριακή δομή των δειγμάτων απεικονίζεται με τη χρήση των τρόπων Μετάδοσης, Ανάκλασης και Φθορισμού, ενώ μια σύγχρονη τεχνική απεικόνισης Πόλωσης χρησιμοποιείται για την απεικόνιση της κρυσταλλικής δομής. Βασικές απαιτήσεις υψηλής απόδοσης για το τελευταίο είναι μετρήσεις σε πραγματικό χρόνο και ανεξάρτητες από την περιστροφή, οι οποίες επιτυγχάνονται με μια καινοτόμο σχεδίαση συστήματος γεννήτρια -- ανιχνευτή κατάστασης πόλωσης. Αυτό επεκτείνει την ικανότητα αναγνώρισης γενικεύοντας την αναπαράσταση δεδομένων σε έναν υψηλών διαστάσεων χώρο πολλαπλών χαρακτηριστικών. Σε αυτόν τον χώρο υπάρχει σχεδόν σίγουρα ένα υπερεπίπεδο διαφοροποίησης που μπορεί να διαχωρίσει φαινομενικά παρόμοια υλικά. Αξιοποιούμε αυτήν την ιδιότητα για να επιδείξουμε μια νέα πιθανή εποπτευόμενη μέθοδο ταξινόμησης που βασίζεται στον πολυτροπικό χώρο χαρακτηριστικών και υποδεικνύουμε ορισμένα παραδείγματα που την απαιτούν.
Abstract
The curiosity-driven impulses of humanity have directed technologies to broaden biological senses, by enhancing the observation capabilities. Since the beginning of scientific evolution, researchers rely on such technologies to visualize new features of diagnostic importance. Demanding tasks with critical time constraints which portray the evolving society, brought the necessity of automation in research spotlight. Today's High Throughput Screening (HTS) technologies are prone to monolithic design, are deficient of a wide palette of imaging modalities and are fast approaching their identification capacity limits. Here, we present a novel Multi Modal (MM) HTS imaging system that overtakes the modality limits of traditional HTS apparatus, by introducing four different Hyper Spectral (HS) imaging modalities that uniquely fingerprint materials. The morphological and molecular structure of specimens is depicted using the Transmission, Reflection and Fluorescence modalities, while a contemporary Polarization imaging technique is used to depict the crystalline structure. Essential high throughput requirements for the latter are real-time and rotation independent measurements, which are achieved by an innovative Polarization State Generator (PSG) -- Detector (PSD) design. This expands the identification capacity by generalizing data representation into a high dimensional Multi Modal Feature Space (MMFS). In this space there almost definitely exists a differentiation hyperplane that can separate seemingly similar materials. We leverage this property to demonstrate a new potential supervised classification method that relies on the multi modal feature space and indicate some examples that necessitate it.
