Nhận dạng bằng kỹ thuật ảnh 3D
Thuật ngữ "microplastics” được dùng để chỉ vật liệu nhựa có đường kính nhỏ hơn 5 mm, tạo ra từ sự phá vỡ của các mảnh nhựa lớn hơn hoặc được sản xuất hàng loạt để phù hợp với nhu cầu công nghiệp và thị trường – đó có thể là những hạt microbead, chất tẩy tế bào chết trong mỹ phẩm và xà phòng.
Điều đáng báo động hơn nữa là những hạt vi nhựa ấy được tìm thấy rất nhiều ở mặt biển, trong phân tầng cột nước biển từ mặt xuống đáy, lẫn dưới đáy biển, bao gồm cả biển sâu. Những nghiên cứu gần đây cũng phát hiện được microplastic trong nguồn nước ngọt và nước uống, đây thực sự là mối đe dọa tiềm tàng đối với sức khỏe con người và gây lên những bệnh hiểm nghèo.
Những quy trình điển hình để nhận dạng microplastic trong các mẫu môi trường thường dựa vào sự phân loại trực quan dưới kính hiển vi quang học, phương thức này chỉ có thể phát hiện được các hạt có kích thước khoảng từ 1 đến 5mm. Chính vì vậy, một phương pháp nhận dạng và đếm tự động tỉ lệ nhiễm độc vi hạt nhựa có độ tin cậy cao thực sự rất cần thiết để đánh giá những rủi ro cho môi trường sinh thái.
Nhằm giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu thuộc Viện Khoa học Ứng dụng và Hệ thống Thông minh (ISASI), Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia (CNR) của Ý phát triển một phương pháp nhận dạng nhựa bằng hình ảnh ba chiều (HPI) kết hợp với công nghệ Trí tuệ nhân tạo nhằm phát hiện các vi hạt siêu nhỏ trong các mẫu nước. Các bản ảnh được chụp bằng phương pháp sử dụng giao thoa các sóng giữa hai hoặc nhiều chùm ánh sáng. Kết quả là bức ảnh được tạo có không gian ba chiều.
Trước đây, các nhà khoa học đã sử dụng hình ảnh ba chiều kỹ thuật số ghi lại các hạt microplastic, cung cấp phương tiện nhận dạng nhanh và hiệu quả. Phương pháp này có tiềm năng phát triển thành một hệ thống di động tại hiện trường, chi phí thấp nhằm mục đích giám sát môi trường thời gian thực. Nhóm nghiên cứu đặt kế hoạch tiến thêm một bước nữa, kết hợp kỹ thuật ảnh mạch lạc 3D với Trí tuệ nhân tạo AI để tăng độ chính xác và mở rộng khả năng của hệ thống.
Các tác giả của nghiên cứu cho biết: “Chúng tôi đã chứng minh được có thể xác định một tập hợp những tính năng đặc trưng của ảnh ba chiều tối ưu nhất, được rút ra từ những bức ảnh ba chiều kỹ thuật số trong khả năng xác định một dấu hiệu đặc trưng của lớp microplastic. Những tính năng đặc thù này có thể được coi là một dấu hiệu cụ thể về sự tồn tạo của hạt vi nhựa cho tất cả các rác thải (MP) bất kỳ kích thước nào”.
 |
| Sự phức tạp của các vi hạt nhựa lẫn trong nước. Ảnh Advanced Science News |
Độ chính xác 99%
Chế tạo 1 hệ thống tự động nhận biết microplastic thời gian thực trong các mẫu nước biển là một mục tiêu đầy tham vọng vì nước biển còn chứa một số thành phần khác, trong đó có các sinh vật siêu nhỏ như phù du và nekton, dễ dàng bị nhầm lẫn với microplastic.
Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu xây dựng một thư viện hình ảnh 3D cho 10 quần thể vật thể vi mô: 9 loài tảo cát - một loại sinh vật phù du đơn bào và hỗn hợp vi mô không đồng nhất với kích thước từ 20 μm đến 1 mm, bao gồm cả polystyrene, polyethylen, polypropylen, polyvinylchloride (PVC) và PE terephthalate.
Sau khi ghi hình ba chiều kỹ thuật số của các mẫu, nhóm nhà khoa học sử dụng các mẫu để khám phá đối tượng bằng hình ảnh ba chiều, hệ thống AI tự động lấy lại nét, tái tạo các mặt sóng phức tạp của từng đối tượng trong trường nhìn.
 |
| Mặt phẳng sóng của đối tượng được chiếu bởi các chùm ánh sáng |
Từ chuỗi hình ảnh ba chiều thu được, nhóm khoa học xác định được tổng cộng 2000 đối tượng vi mô khác nhau.
 |
| Hình ảnh Pha ‐ 2π |
Phương pháp này có thể nhận ra microplastic trong các mẫu nước đã được lọc trước với độ chính xác 99%, phân biệt vi hạt nhựa với tảo cát, phân biệt các loại nhựa với kích cỡ, hình dạng khác nhau.
Phương pháp được đề xuất của các nhà khoa học Ý có thể là bước đầu tiên để tự động hóa quy trình nhận dạng vi hạt MP kết quả trở thành tin cậy hơn do tăng đáng kể số lượng đối tượng được phân tích. Mục đích của công việc này là cung cấp một công cụ sàng lọc tự động có thể thay thế việc quan sát bằng mắt thường qua kính hiển vi các mẫu nước được xử lý trước.
