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Authors
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Abstract(s)
During the Ion-selective electrode research process, there are a lot of manual calibrations needed in order to achieve better and more effective results. The main goal of most of the researchers in these areas is about the material behaviours and reactions, but there is no way to test them without building the electrode and testing against various possibilities and mediums. Due to this, the research process usually cannot be a continuous process, since there are some interruptions for the manual process to validate all the previous developments. The human based calibration process is fundamental for many conclusions, but, most of the calibrations logic can be implemented in a machine that automates the process, collects the data, and generates the necessary output. The main goal of this MSc thesis is to optimize the calibration process building a calibration box that is fully configurable, and can be replicated, replacing the researcher manual steps during the membrane testing. Herein, it is possible to find the selected hardware and software architecture used, and also the business logic implemented to achieve the automation of these process. The architecture and implementation were designed to be able to work with a digital potentiometer (Crison GLP 21 pH Potentiometer) and a digital precise fluid pump (Legato 100). The solution contains four main components: • External Devices (Digital pH Meter, Digital Peristaltic Pump); • Server side web services and web application; • Cloud Based Deployment (Serverless, Storage, Database); • Hardware automation box; The implementation of this thesis uses the following technologies:
• Code: Java, Spring Boot, Spring Data; • Data: JSON, Excel XML OpenFormat, PostgresSQL; • Hardware: RaspberryPi, Relay Boards, LCD Display, Button, LED; • I/O: Ethernet, USB to RS232, RCA, BNC; • Cloud: Heroku Serverless; Heroku PostgresSQL; Amazon S3 Storage; All the membranes used were made by BioMark researchers.
Durante o processo de pesquisa de eletrodos seletivos de íons, há muitas calibrações manuais necessárias para obter resultados melhores e mais eficazes. O objetivo principal da maioria dos investigadores nestas áreas ´e relativa aos comportamentos e reações dos materiais, mas não existe uma maneira de testá-los sem construir o elétrodo e testar contra várias possibilidades e meios. Por este motivo, o processo de pesquisa geralmente não pode ser um processo contínuo, uma vez que existem algumas interrupções no mesmo para manualmente validar todos os desenvolvimentos anteriores. O processo de calibração baseado em trabalho manual ´e fundamental para uma grande parte das conclusões, mas a maior parte da lógica de calibração pode ser implementada e executada por uma máquina que automatiza o processo, recolhe os dados e gera a saída necessária para posterior analise do investigador. O objetivo principal desta tese de mestrado ´e otimizar o processo de calibração construindo uma caixa de calibração totalmente configurável e que pode ser replicada, substituindo as etapas manuais do investigador durante o teste das membranas. Neste relatório, é possível encontrar a arquitetura de hardware e software selecionada e utilizada bem como a lógica implementada para alcançar a automação desses processos. A arquitetura e a implementação foram projetadas para poder trabalhar com um potenciómetro digital (Potenciómetro de pH Crison GLP 21) e uma bomba de fluido (Legato 100). A solução contém quatro componentes principais: • Dispositivos Externos (Medidor de pH Digital, Bomba Peristáltica Digital); • Server side web services e aplicação Web; • Cloud Based Deployment (Serverless, Storage, Database); • Caixa de automação (Hardware); A implementação desta tese utiliza as seguintes tecnologias: • Código: Java, Spring Boot, Spring Data; • Dados: JSON, Excel XML OpenFormat, PostgresSQL; • Hardware: RaspberryPi, Relay Boards, LCD Display, Button, LED; • I/O: Ethernet, USB to RS232, RCA, BNC ; • Cloud: Heroku Serverless; Heroku PostgresSQL; Amazon S3 Storage; Todas as membranas utilizadas foram desenvolvidas por investigadores da BioMark.
Durante o processo de pesquisa de eletrodos seletivos de íons, há muitas calibrações manuais necessárias para obter resultados melhores e mais eficazes. O objetivo principal da maioria dos investigadores nestas áreas ´e relativa aos comportamentos e reações dos materiais, mas não existe uma maneira de testá-los sem construir o elétrodo e testar contra várias possibilidades e meios. Por este motivo, o processo de pesquisa geralmente não pode ser um processo contínuo, uma vez que existem algumas interrupções no mesmo para manualmente validar todos os desenvolvimentos anteriores. O processo de calibração baseado em trabalho manual ´e fundamental para uma grande parte das conclusões, mas a maior parte da lógica de calibração pode ser implementada e executada por uma máquina que automatiza o processo, recolhe os dados e gera a saída necessária para posterior analise do investigador. O objetivo principal desta tese de mestrado ´e otimizar o processo de calibração construindo uma caixa de calibração totalmente configurável e que pode ser replicada, substituindo as etapas manuais do investigador durante o teste das membranas. Neste relatório, é possível encontrar a arquitetura de hardware e software selecionada e utilizada bem como a lógica implementada para alcançar a automação desses processos. A arquitetura e a implementação foram projetadas para poder trabalhar com um potenciómetro digital (Potenciómetro de pH Crison GLP 21) e uma bomba de fluido (Legato 100). A solução contém quatro componentes principais: • Dispositivos Externos (Medidor de pH Digital, Bomba Peristáltica Digital); • Server side web services e aplicação Web; • Cloud Based Deployment (Serverless, Storage, Database); • Caixa de automação (Hardware); A implementação desta tese utiliza as seguintes tecnologias: • Código: Java, Spring Boot, Spring Data; • Dados: JSON, Excel XML OpenFormat, PostgresSQL; • Hardware: RaspberryPi, Relay Boards, LCD Display, Button, LED; • I/O: Ethernet, USB to RS232, RCA, BNC ; • Cloud: Heroku Serverless; Heroku PostgresSQL; Amazon S3 Storage; Todas as membranas utilizadas foram desenvolvidas por investigadores da BioMark.
Description
Keywords
Automation Java Research Spring Data Raspberry Pi GPIO Cloud Serverless PostgreSQL S3 BioMark