De la imagen al dato:
Análisis de partículas potenciado por inteligencia artificial
Integramos microscopía digital avanzada con algoritmos de visión por computadora para caracterizar partículas, fibras, cristales y mezclas de forma objetiva, cuantitativa y reproducible. Resultados confiables para control de calidad, I+D industrial y estudios ambientales.
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Transformamos imágenes microscópicas en información técnica accionable
Combinamos microscopía digital de alta resolución con inteligencia artificial (visión por computadora) para caracterizar materiales a escala micrométrica con una objetividad y reproducibilidad que los métodos visuales convencionales no pueden ofrecer.
Captura digital de alta resolución
Adquisición de imágenes microscópicas calibradas con trazabilidad metrológica. Cada imagen es el punto de partida del análisis cuantitativo.
Procesamiento con IA y visión por computadora
Algoritmos de segmentación y clasificación automática que analizan miles de partículas por muestra, eliminando la subjetividad del conteo manual.
Resultados cuantitativos y trazables
Distribuciones estadísticas, histogramas, curvas acumuladas y parámetros morfológicos expresados con incertidumbre y documentación técnica completa.
Distribución del tamaño de partículas por análisis digital de imágenes
Determinación cuantitativa de la distribución granulométrica mediante procesamiento digital de imágenes microscópicas. El método permite analizar la población particulada completa con una representatividad estadística superior a los métodos ópticos convencionales.
Se obtienen los parámetros granulométricos estándar de la industria, acompañados de histogramas de frecuencia, curvas acumuladas y estadística descriptiva completa (media, mediana, moda, desviación estándar, asimetría).
Parámetros obtenidos
Caracterización de forma y geometría de partículas
El análisis morfológico cuantifica propiedades de forma que influyen directamente sobre el comportamiento físico, funcional y reológico de los materiales: flujo, disolución, compactación, reactividad superficial y resistencia mecánica.
La integración con IA permite la clasificación automática según forma, diferenciando esféricas, angulares, fibrosas, aciculares e irregulares, con capacidad para procesar miles de partículas por muestra.
| Parámetro | Descripción técnica |
|---|---|
| Circularidad | 4π·Área / Perímetro². Máximo = 1 (esfera perfecta) |
| Aspect Ratio (AR) | Relación eje menor / eje mayor. Indica elongación |
| Roundness | 4·Área / (π·Feret²). Independiente del perímetro |
| Solidity | Área / Área convexa. Detecta concavidades y fracturas |
| Elongación | 1 − AR. Cuantifica la desviación de la esfericidad |
| Compacidad | √(4·Área/π) / Feret. Factor de forma compacta |
Cristal 1 — análisis morfológico completo
Cristal 2 — circularidad y factor de forma
Cristal 3 — Feret y diámetro equivalente
Cuantificación avanzada de componentes en matrices heterogéneas
Determinación y diferenciación de múltiples poblaciones de partículas coexistentes en una misma muestra, mediante algoritmos de clasificación basados en parámetros morfológicos, dimensionales y texturales.
La clasificación puede ser supervisada (entrenada con partículas de referencia conocidas) o no supervisada (clustering), identificando automáticamente grupos con propiedades diferenciadas sin intervención del operador.
Variables de clasificación
Tamaño (Feret, deq), forma (circularidad, AR, solidity), área proyectada, textura superficial y características estructurales combinadas mediante modelos de aprendizaje automático.
Resultados expresados como
- % por número de partículas por componente
- % por área proyectada por componente
- Distribución granulométrica individual por población
- Caracterización morfológica individual de cada componente
- Evaluación de homogeneidad, segregación o contaminación cruzada
Aplicable en: alimentos, mezclas minerales, materiales compuestos, contaminantes particulados, productos industriales y matrices ambientales.
Imagen: clasificación automática de componentes en mezcla heterogénea (antes / después)
Resultados obtenidos
- N° de partículas por unidad de volumen o masa
- Distribución granulométrica de microplásticos
- Clasificación morfológica (fragmentos, fibras, films, pellets)
- Densidad de microplásticos por fracción
- Porcentaje por clase morfológica
- Análisis estadístico completo e histogramas
Detección, cuantificación y caracterización de microplásticos
Análisis de partículas plásticas en matrices ambientales mediante procesamiento digital de imágenes con inteligencia artificial. El método permite identificar y clasificar microplásticos de forma objetiva, reproducible y con mayor throughput que el conteo manual.
Morfologías detectadas y clasificadas automáticamente
Los algoritmos de IA diferencian automáticamente entre fibras, fragmentos y otras morfologías, optimizando el análisis de grandes volúmenes de partículas y eliminando la variabilidad inter-operador del conteo visual.
Matrices de análisis: agua superficial y subterránea, efluentes industriales y urbanos, suelos y sedimentos, residuos sólidos y lixiviados.
Relevancia regulatoria y ambiental
Metodología alineada con guías GESAMP, NOAA y UNEP para estudios de impacto por microplásticos. Resultados documentados aptos para informes de cumplimiento normativo.
Caracterización avanzada de fibras y partículas elongadas
Determinación cuantitativa de fibras presentes en distintas matrices mediante procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial. El análisis incluye clasificación automática según morfología, longitud y características respirables, con criterios alineados a normas internacionales de higiene industrial (NIOSH, ISO, ASTM).
Parámetros medidos
- Longitud de fibra
- Diámetro equivalente
- Relación de aspecto (AR)
- Distribución de longitudes
- Curvatura y rectitud
- Orientación espacial
- % fibras respirables
- Densidad por volumen/superficie
Scatter plot: longitud vs. diámetro por partícula
Histograma de distribución de longitudes
Crocidolita (asbesto azul) — identificación morfológica
🧠 Clasificación inteligente de estructuras fibrosas
Fibras respirables (criterios NIOSH 7400)
Identificación y conteo automático de fibras con L > 5 µm, d < 3 µm y AR > 3:1. Resultado expresado en fibras/cm³ o fibras/mm². Clave en evaluaciones de exposición ocupacional a asbestos y fibras minerales.
Fibras cortas vs. largas
Clasificación automática según umbrales de longitud definidos. Relevante para control de calidad de materiales fibrosos, celulosa, materiales compuestos y análisis de degradación.
Fibras naturales vs. sintéticas
Discriminación por parámetros morfológicos (curvatura, uniformidad, diámetro). Aplicable en análisis de materiales textiles, alimentos y matrices ambientales con contaminación fibrosa mixta.
Fragmentos elongados vs. fibras reales
Diferenciación objetiva que reduce significativamente los falsos positivos en análisis de asbestos y fibras minerales en muestras de aire, agua y suelo.
Aplicaciones del análisis de fibras
Rigor científico + inteligencia artificial = resultados que respaldan decisiones
Más de 35 años de experiencia analítica aplicada al análisis cuantitativo de materiales, con tecnología de visión por computadora integrada en el flujo de trabajo del laboratorio.
Objetividad garantizada
Los algoritmos de IA eliminan la variabilidad inter-operador. El mismo criterio de clasificación se aplica a todas las partículas de la muestra, sin fatiga ni sesgo perceptual.
Alto throughput analítico
Miles de partículas analizadas por muestra en minutos. La representatividad estadística supera con creces la del análisis visual manual (típicamente 200–500 partículas).
Trazabilidad completa
Cada análisis se documenta con imágenes calibradas, metadatos de adquisición y parámetros del algoritmo. El resultado es reproducible y auditable.
Integración con otros ensayos
El análisis de partículas se complementa con FTIR, DRX, FRX o MEB-EDS para identificación química, ampliando el alcance sin cambiar de laboratorio.
Informe técnico firmado
Informe con metodología, imágenes representativas, parámetros estadísticos, histogramas, curvas acumuladas y conclusión, firmado por la Dirección Técnica.
Experiencia en I+D y ambiente
Más de 35 años con clientes en agroindustria, farmacéutica, petroquímica, minería y organismos reguladores. Conocemos las exigencias del sector.
Impulsá decisiones con datos reales y reproducibles
Nuestros especialistas analizarán su muestra y le brindarán los resultados en el menor tiempo posible, con la documentación técnica necesaria para respaldar su proceso o cumplimiento normativo.
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