Un equipo de expertos de la Universidad de Barcelona (UB) y de la empresa Sensofar Tech ha diseñado una tecnología innovadora para obtener imágenes tridimensionales de una muestra de estudio de forma rápida, precisa y no invasiva.
El nuevo sistema es capaz de caracterizar la topografía tridimensional de un objeto con una velocidad y resolución espacial que superan a las de los sistemas actuales para identificar y reconocer objetos en tres dimensiones.
Este sistema es un nuevo avance en el ámbito de la perfilometría óptica, una técnica que se aplica habitualmente en el control de calidad y la inspección de piezas en diversos sectores empresariales, desde los componentes fabricados con impresoras 3D hasta las prótesis coronarias (stents) o la identificación de defectos o rugosidades en superficies.
Esta innovación tecnológica es obra de un equipo que incluye a los expertos Martí Duocastella y Narcís Vilar, de la Facultad de Física de la UB, y Roger Artigues y Guillem Carles, de la empresa Sensofar Tech.
La perfilometría óptica es una disciplina que mide el perfil tridimensional de los objetos mediante la luz.
«Es una metodología decisiva en ámbitos como el control de calidad en procesos industriales o, a escala científica, en la medida de micro y nanoestructuras.
Típicamente, la medida del perfil de un objeto micrométrico se consigue mediante un microscopio, con el que se obtiene una colección de centenares de imágenes a diferentes alturas y planos del objeto», detalla Martí Duocastella, catedrático del Departamento de Física Aplicada y miembro del Instituto de Nanociencia y Nanotecnología de la UB (IN2UB).
«Este es un proceso, continua el catedrático, que implica el escaneo de la muestra plano a plano, un proceso intrínsecamente lento.
En el nuevo trabajo, presentamos una innovación que se basa en reducir drásticamente el tiempo de adquisición de esta colección de imágenes».
El nuevo sistema es capaz de operar a escala micrométrica en muestras relativamente grandes y a tiempo real (hasta sesenta topografías por segundo).
«Los sistemas tecnológicos actuales solo pueden conseguir estas velocidades en muestras muy finas, o bien en muestras grandes, pero con baja resolución espacial», apunta Duocastella.
«Es probable que nuestro sistema pueda tener un impacto más importante por su capacidad de caracterizar procesos dinámicos.
Así, gracias a nuestra tecnología, el rápido movimiento de un pequeño dispositivo, con un sensor de gases, lo podemos caracterizar en 3D, algo que hasta ahora era imposible».
Para poder implementar la nueva tecnología, «nuestra idea es interrogar de forma inteligente a la muestra, de manera similar a como se hace en el juego “¿Quién es quién?”.
Hasta ahora, los perfiles se adquieren preguntando en cada plano si teníamos información:
«¿La muestra está en el plano 1?», «¿Está en el plano 2?», «¿En el plano n?».
Cada pregunta suponía hacer una imagen.
En cambio, en nuestro trabajo demostramos que es posible interrogar conjuntamente diferentes planos:
«¿La muestra se encuentra entre el plano 1 y el plano 7?».
El resultado es que conseguimos una reducción enorme en el número de imágenes: si antes necesitábamos cien imágenes, ahora tenemos suficiente con ocho», apunta el experto.
La nueva técnica requiere el escaneo rápido de la muestra y la sincronización de luz pulsada de distintas duraciones.
Para el escaneo rápido, se usa una lente líquida ultrarrápida, desarrollada por el catedrático Duocastella en la Universidad de Princeton (Estados Unidos), que permite el escaneo miles de veces por segundo.
Para la sincronización, se usó una matriz de puertas programable in situ (FPGA), que generaba la señal para pulsar la luz y capturar la imagen de la cámara.
Una de las fases con mayor dificultad fue intentar conseguir velocidades de adquisición de datos elevados.
«En este caso, la señal que se recibe de la muestra es más débil, y se necesita mayor precisión en las señales.
Sin embargo, gracias al trabajo del estudiante de doctorado Narcís Vilar, pudimos superar estos obstáculos e implementar exitosamente su nueva tecnología», apunta Duocastella.
Fuente: Nature Communications