CÁLCULO DEL ÁREA SUPERIOR DE AGLOMERACIONES DE CRISTALES DE AZÚCAR POR PROCESAMIENTO DE IMÁGENES (CALCULATION OF THE UPPER AREA OF SUGAR CRYSTAL AGGLOMERATIONS BY IMAGE PROCESSING)

Resumen

Resumen
En el siguiente trabajo se realizó un sistema digital en Python para identificar y dimensionar áreas de cristales de azúcar. En particular, aglomeraciones amorfas provocadas por la unión de varios cristales. Dichos cristales se encontraban en un proceso de cristalización en un cristalizador evaporador. Por lo tanto, la identificación se realizó analizando a los cristales mientras fluían en alcohol a través de una tubería de ¼ de pulgada. Además, su captura se realizó a través de una cámara Canon EOS Rebel T7 18-55 mm instalada en un microscopio óptico y el método de procesamiento fue mediante técnicas de procesamiento de imágenes con librería OpenCV. Donde, las imágenes se seleccionaron para analizar sólo aglomeraciones de cristales. Este tipo de configuraciones son de particular interés ya que dentro de estas rocas se encuentra un gran conjunto de cristales y es importante estimar su volumen. Para realizar el procesamiento primero se realizó un filtro para aclarar el frame, posteriormente se realizó un blur para quitarle rugosidad a la aglomeración y, finalmente, se realizó una búsqueda de contornos para delimitar el área que abarcaba la aglomeración en el frame. Por último, se realizó una trasformación de pixeles cuadrados a nanómetros cuadrados y, con esto, se pudo obtener el área del cristal. Por último, se realizó una media de las áreas medidas y se graficó una campana de Gauss con todas las mediciones hechas por el algoritmo.
Palabras Clave: Cristalización, dimensionamiento, OpenCV, Python.

Abstract
In the following work, a digital system was developed in Python to identify and size areas of sugar crystals. In particular, amorphous agglomerations caused by the union of several crystals. These crystals were in a crystallization process in an evaporating crystallizer. Therefore, identification was performed by analyzing the crystals while they were flowing in alcohol through a ¼ inch pipe. Furthermore, their capture was performed through a Canon EOS Rebel T7 18-55 mm camera installed on an optical microscope and the processing method was by image processing techniques with OpenCV library. Where, the images were selected to analyze only agglomerations of crystals. This type of configurations are of particular interest because within these rocks there is a large set of crystals and it is important to estimate their volume. To perform the processing, first a filter was performed to clarify the frame, then a blur was performed to remove roughness from the agglomeration and, finally, a contour search was performed to delimit the area covered by the agglomeration in the frame. Finally, a transformation from square pixels to square nanometers was performed and, with this, the area of the crystal could be obtained. Finally, the measured areas were averaged, and a Gaussian bell was plotted with all the measurements made by the algorithm.
Keywords: Crystallization, measurement, OpenCV, Python.