Gli ingegneri ottici dell'Università ITMO di San Pietroburgo hanno sviluppato un metodo rapido per stimare la distribuzione delle particelle in mezzi otticamente trasparenti basato sull'analisi di correlazione degli ologrammi. Come gran parte dello studio, hanno creato un algoritmo in grado di elaborare le immagini in pochi secondi. Il nuovo metodo può essere applicato a dispositivi ingegneristici per il monitoraggio di trucioli metallici nell'olio motore, studiare un plancton nell'acqua, o tracciare virus nelle cellule viventi. L'opera è stata pubblicata in Rapporti scientifici .

Tipicamente, l'olografia è associata a immagini tridimensionali di reperti museali, souvenir, marcatura prodotti e cartelli protettivi. Ma è anche usato nell'industria per studiare la rugosità delle superfici e le deformazioni nei prodotti.

Nel nuovo studio, gli scienziati dell'Università ITMO Tatiana Vovk e Nikolay Petrov hanno sviluppato un metodo per l'analisi rapida della distribuzione di particelle microscopiche in mezzi trasparenti. L'approccio si basa sull'olografia di Gabor, il più semplice e storicamente il primo tipo di olografia.

I risultati sperimentali elaborati dal software di simulazione al computer hanno mostrato che il metodo analizza rapidamente la concentrazione, diametro medio e tasso di trasparenza delle particelle in un mezzo campione.

Tatiana Vovk, ricercatore presso il Dipartimento di Fotonica e Tecnologie dell'Informazione Ottica dell'Università ITMO commenta:"Esistono molti modi per visualizzare le particelle in sospensione o aerosol, così come i metodi per elaborare queste immagini. Ma impiegano molto tempo, e alcuni non possono far fronte all'analisi di mezzi con alte concentrazioni di particelle. Perciò, il nostro obiettivo era quello di realizzare un metodo espresso che potesse esaminare campioni con qualsiasi quantità di particelle in tempo reale e potesse essere pronto per l'implementazione industriale".

Al momento, gli scienziati hanno mostrato l'operatività di base del metodo, ma credono che sarà utile in molti rami della scienza e dell'ingegneria. In base allo studio, gli ingegneri possono costruire dispositivi di analisi per il monitoraggio in tempo reale dei flussi di particelle e, ad esempio, utilizzarli per determinare il numero di particelle nell'olio della macchina. "L'attrito nelle parti meccaniche provoca il rilascio di trucioli metallici nel grasso. Circolano con l'olio e consumano il meccanismo. Il dispositivo potrebbe aiutare a valutare questo livello di usura indagando sull'inquinamento del grasso, " aggiunge Tatiana Vovk.

Le applicazioni biologiche di questa tecnologia sono interessanti, anche. Secondo gli scienziati, il loro metodo consente loro di studiare la purezza di laghi e fiumi attraverso la determinazione della trasparenza del plancton in campioni d'acqua. Questo parametro, a sua volta, indica lo stato ecologico del giacimento, poiché le proprietà ottiche dei microrganismi dipendono fortemente dall'habitat.

I ricercatori stanno valutando la possibilità di adattamento di questa tecnologia per tracciare le particelle virali nelle cellule viventi. "Quando si esplorano i meccanismi di trasporto del virus, gli scienziati applicano la microscopia a fluorescenza. Tale analisi richiede l'elaborazione di grandi quantità di dati. Il nostro metodo può potenzialmente aiutare a elaborare rapidamente queste centinaia e migliaia di immagini prese da un microscopio. Ma abbiamo bisogno dell'assistenza di alcuni esperti di biomedicina per risolvere i problemi che sorgono e per capire attentamente come combinare la microscopia a fluorescenza con l'olografia digitale nel modo più efficace, "dice Nikolay Petrov, responsabile del Laboratorio di Olografia Digitale e Display presso l'Università ITMO.

Per ottenere i parametri delle particelle, i ricercatori espongono il campione con il raggio laser collimato e ottengono l'ologramma digitale di Gabor. Quindi estraggono due immagini piatte dall'ologramma. La messa a fuoco di queste immagini viene effettuata con metodi computazionali, una simulazione matematica L'elaborazione rapida dell'immagine avviene grazie alla funzione di correlazione. I ricercatori confrontano le immagini e quindi ricevono le informazioni necessarie sull'intera distribuzione delle particelle.

L'analisi della correlazione è ampiamente applicata non solo nell'elaborazione delle immagini, ma anche nella fisica statistica e in altre discipline che studiano i processi casuali. Per esempio, rivela la correlazione tra i valori osservati ei tipi di particelle rilasciate dalle collisioni all'interno del Large Hadron Collider.