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XI Giornata Nazionale delle Miniere
Sala Seminari - Facoltà di Ingegneria Civile e Industriale
Viale Andrea Doria, 3 – 04100 Latina
Identificazione e caratterizzazione
di materiali contenenti amianto
mediante tecnologie innovative
Silvia Serranti
Dipartimento di Ingegneria Chimica Materiali Ambiente
Progetto INAIL – BRIC 58 “Riconoscimento e caratterizzazione di materiali
contenenti amianto a scala di laboratorio mediante analisi d’immagine
iperspettrale…”
Silvia Serranti
Identificazione e caratterizzazione di materiali contenenti amianto mediante tecnologie innovative
XI Giornata Nazionale delle Miniere – 24 Maggio 2019
Obiettivo:
Esplorare le potenzialità dell’hyperspectral imaging e dei relativi metodi di elaborazione dei dati basati su tecniche chemiometriche, per il riconoscimento dell’amianto all'interno di diverse matrici, in modo sicuro, speditivo e non distruttivo
SWIR-HSI (1000-2500 nm)
Hyperspectral imaging per il riconoscimento dell’amianto
E’ una tecnica che combina la spettroscopia convenzionale con l’analisi
d’immagine digitale e consente di misurare le firme spettrali (associate a
composizioni chimiche) di tutti gli elementi presenti nell’immagine
Source: Perception Park
Che cos’è l’Hyperspectral Imaging?
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Identificazione e caratterizzazione di materiali contenenti amianto mediante tecnologie innovative
XI Giornata Nazionale delle Miniere – 24 Maggio 2019
• I metodi spettroscopici si possono
classificare in funzione della regione
dello spettro elettromagnetico
investigata (ultravioletto, visibile,
vicino infrarosso, ecc.)
• Ogni sostanza presenta uno
spettro caratteristico che fornisce
informazioni dettagliate e precise
sulla sua struttura o sulla sua
composizione
Lo spettro elettromagnetico
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Identificazione e caratterizzazione di materiali contenenti amianto mediante tecnologie innovative
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Da immagine monocromatica a iperspettrale
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Monochrome Image Color Image Hyperspectral Image
Ciascuna delle singole
immagini spaziali e
spettrali può essere
estratta dall’ipercubo,
così come lo spettro di
ogni singolo pixel
dell’immagine in
qualunque punto
Immagine spaziale di
nxm pixels ad una
singola lunghezza
d’onda (λi)
Immagine spettrale
di n pixels per tutte
le lunghezze d’onda
investigate (λ)
Firma spettrale di
un singolo pixel
Il cubo immagine
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XI Giornata Nazionale delle Miniere – 24 Maggio 2019
Esempio di applicazione HSI
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Architettura harware e software
integrata in grado di acquisire
linea per linea gli spettri di una
superficie correttamente
illuminata.
Il sistema di rilevamento è
costituito da quattro elementi:
L’ottica
Lo spettrografo
La camera CCD
La sorgente luminosa
Sistema
illuminante
Lente
Spettrografo
Camera
Computer
Architettura del sistema iperspettrale
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ImSpector V10E (Specim)
- VIS-NIR: 400-1000 nm
Spectral Camera NIR (Specim)
- NIR: 1000-1700 nm
Piattaforme iperspettrali
SISUCHEMA XL (Specim)
- SWIR: 1000-2500 nm
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• Operation mode: push-broom
• Spectral range: SWIR: 1000-2500 nm
• Spectral sampling: 6.3 nm
• Spatial resolution: scalable from 30 to 600 μm
• Field of View: scalable from 10 to 200 mm
Piattaforme iperspettraliSISUChema XL™ Chemical Imaging Workstation (Specim, Finland)
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Acquisizione HSI di un campione di materiale contenente
amianto (MCA)
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Acquisizione del
dato
Gestione ed elaborazione delle immagini iperspettrali
Gli ipercubi di dati acquisiti
sono elaborati mediante il
software PLS_Toolbox
(Eigenvector Rsearch Inc.)
che gira in ambiente Matlab™.
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CrisotiloAmosite
TremoliteCrocidolite
Acquisizione di campioni standard di amianto
Selezione delle ROI (Regions of Interest)
per costruire il training set.
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Spettri medi grezzi
Spettri medi di riflettanza dei vari tipi di amianto
Spettri medi preprocessati
Crocidolite
Crisotilo
Amosite
Tremolite
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Fase di esplorazione: PCA (Principal Component Analysis)
La PCA permette di valutare la possibilità di classificare correttamente i 4
tipi di amianto considerati
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Fase di classificazione: PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis)
crocidolite tremolite amosite crhysotilePredicted as crocidolite 3890 3 5 0Predicted as tremolite 1 4002 0 1Predicted as amosite 14 1 4512 19
Predicted as crhysotile 0 2 1 4789
Matrice di confusione
Immagine classificata in falsi colori
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La microfluorescenza a raggi X
Bruker M4 Tornado operante a 50 kV e
500 μA con un filamento di rodio
La micro-XRF permette di analizzare la
composizione chimica e di ottenere
mappe di distribuzione degli elementi
sulle superfici indagate (massima
risoluzione spaziale: 30 µm)
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Crisotilo
Mg3Si2O5(OH)4
Amosite
(Mg,Fe)7Si8O22(OH)2
Tremolite
Ca2Mg5Si8O22(OH)2
Crocidolite
Na2Fe2+3Fe3+
2Si8O22(OH)2
Mg
Mg
Si
Si
SiFe
Fe SiCa
Na
Mappe micro-XRF dei campioni amianto standard
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Campioni di MCA di varia natura
b
a c
Crocidolite
b
a c
Chrysotile
Chrysotile
Crocidolite
Crocidolite
b
a c
Amosite
Amosite
b
a c
Chrysotile
Crocidolite
Crocidolite
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Applicazione del modello di classificazione a MCA
Crocidolite: Na2(Mg,Fe)6Si8O22(OH)2
Chrysotile: Mg3(Si2O5)(OH)4
Micro-XRF mapHSI prediction map Micro-XRF mapHSI prediction mapHSI Prediction Map Micro-XRF Map HSI Prediction Map Micro-XRF Map
Risultati della classificazione HSI e confronto dei risultati con micro-XRF
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Chrysotile
Crocidolite
Amosite
N.C.
Fe Mg
Applicazione del modello di classificazione a MCARisultati della classificazione HSI e confronto dei risultati con micro-XRF
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HSI Prediction Map Micro-XRF Maps
b
a c
Chrysotile
Chrysotile
Crocidolite
Crocidolite
Chrysotile
Crocidolite
Amosite
N.C.
Fe
Applicazione del modello di classificazione a MCARisultati della classificazione HSI e confronto dei risultati con micro-XRF
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Micro-XRF MapsHSI Prediction Map
b
a c
Crocidolite
Fe
b
a c
Amosite
Amosite
Amosite
N.C.
Micro-XRF MapsHSI Prediction Map
Analisi in PCA a diversi ingrandimenti di campioni di MCA
Riconoscimento amianto e matrice nei MCA
Silvia Serranti
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Amianto Matrice
Classificazione a diversi ingrandimenti di campioni di MCA
Riconoscimento tipo di amianto nei MCA
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Immagini contenenti
scarti misti da C&D
Descrizione tipologie di materiali
MCA in rosso
Identificazione di MCA in scarti da costruzione e
demolizione
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Mosaicatura di 4 acquisizioni e suddivisione
del dataset in calibrazione e validazione
Identificazione MCA in scarti da costruzione e demolizionePreparazione del dataset
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Identificazione del campione di MCA rispetto ai campioni non contaminati
Identificazione MCA in scarti da costruzione e demolizioneRisultati della classificazione HSI
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• Non invasivo
• Non distruttivo
• Nessuna preparazione del campione
• Tempo di acquisizione rapido
• Risparmio di tempi e costi per le
analisi
• Misure qualitative e quantitative
• Mappe della composizione chimica
superficiale (chemical images)
• Determinazione di:
– Matrice e amianto nei MCA
– Tipi di amianto nei MCA
– MCA in C&DW
Vantaggi dell’Hyperspectral imaging
nel riconoscimento di MCA
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SPIE DSS 2016
April 17-21, 2016
Baltimore, Maryland, USA
“CRETE 2016”
27th – 30th September , 2016
Chania (Crete, Greece).
• G. Capobianco, G. Bonifazi, S. Serranti, 2015: Hyperspectral Imaging Applied to the
Identification and Classification of Asbestos Fibers. IEEE Sensors Journal 11/2015;
DOI:10.1109/ICSENS.2015.7370458
• G. Bonifazi, G. Capobianco, S. Serranti, 2016: A fast and reliable approach for
asbestos recognition in complex matrices adopting an hyperspectral imaging based
approach. Proc. CRETE 2016, 5th International Conference on Industrial and
Hazardous Waste Management, Chania – Crete – Greece, 09/2016
• G. Bonifazi, G. Capobianco, S. Serranti, 2018: Asbestos containing materials
detection and classification by the use of hyperspectral imaging. Journal of Hazardous
Materials, 344, 981-993, DOI:10.1016/j.jhazmat.2017.11.056
• G. Bonifazi, G. Capobianco, S. Serranti, 2018: Asbestos recognition in construction
and demolition waste by hyperspectral imaging. Proc. CRETE 2018, 6th International
Conference on Industrial & Hazardous Waste Management, Chania – Crete – Greece;
04-07 September, 2018
• Serranti S. , Bonifazi G., Capobianco G., Malinconico S., Paglietti F.,
2019: Hyperspectral imaging applied to asbestos containing materials detection:
Specimen preparation and handling. Proc. SPIE 11007, Advanced Environmental,
Chemical and Biological Sensing Technologies XV; Baltimore, USA, 13-18 April 2019,
DOI:10.1117/12.2517070
Riferimenti bibliografici
Grazie !!!
Gruppo di Ingegneria delle Materie Prime
Giuseppe BonifaziProfessore ordinario
Silvia SerrantiProfessore ordinario
Riccardo
GasbarroneDottorando
Roberta
PalmieriBorsista di Ricerca
Giuseppe
CapobiancoAssegnista di Ricerca
Ludovica
FioreDottoranda
Grazie
silvia.serranti@uniroma1.it
Identificazione e caratterizzazione
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mediante tecnologie innovative