| Summary: | A distribuição da energia espacial do feixe de laser é de grande importância para a eficiência em tratamentos dermatológicos. Os métodos existentes para a calibração do feixe podem ser realizados por meio de equipamentos óticos ou por materiais fotossensíveis. Este trabalho apresenta uma metodologia que pode ser descrita por quatro fases. Na primeira, foi obtido o polímero poliacetal, material que foi responsável por registrar o perfil transversal do feixe de laser (Nd:YAG 1064 nm). Na segunda fase os valores referenciais dos parâmetros do feixe foram extraídos por meio do método knife edge. Posteriormente, as técnicas de processamento de imagem foram aplicadas sendo responsáveis pela extração de características do feixe registradas no polímero. Como resultados, determinaram-se os seguintes parâmetros: área do feixe, circularidade, perfil da borda, assinatura, diâmetros, divergência e cintura do feixe. Na última fase o feixe foi classificado em calibrado e descalibrado por meio da Rede Neural Artificial (RNA) Multilayer Perceptron (MLP), que apresentou 88,5% de taxa de acertos. Outro parâmetro utilizado para a calibração foi a circularidade, onde adotou-se o valor limiar de 0,85 para decisão entre feixes calibrados e feixes descalibrados. Frente aos resultados obtidos, considera-se bem sucedida a proposta para a inspeção de qualidade de feixe laser para aplicação dermatológica, apresentando-se como um método de calibração alternativo com maior precisão quando comparado a análises por meio da visualização humana.
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The spatial distribution of laser beam energy is of great importance to the efficiency of dermatologic treatments. The existing methods beam calibration can be performed with optical equipment or photosensitive materials. This paper presents a methodology which can be described by four phases. At first it was obtained polyacetal polymer, a material that was responsible for registering the transverse profile of the laser beam (Nd:YAG 1064 nm). In the second phase, the reference values of the beam parameters were extracted using the knife edge method. Subsequently, the image processing techniques were applied being responsible for extracting features of the beam recorded in the polymer. As a result, we determined the following parameters: beam area, circularity, the edge profile, signature, diameter, divergence and beam waist. In the last phase the beam was classified calibrated and uncalibrated with Artificial Neural Network (ANN) Multilayer Perceptron (MLP), which showed 88.5% hit ratio. Another parameter used for calibration was the circularity, where we adopted the threshold value of 0.85 for decision between calibrated and uncalibrated beams. Given our results, it is considered a successful proposal for the quality inspection of laser beam for dermatological application, presenting itself as an alternative method of calibration with greater precision when compared to analyzes by human viewing.
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