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Investigadores de la Universidad Pública de Navarra han desarrollado una tecnología para aplicaciones de imagen en el rango de frecuencias de terahercios, que permite ver objetos que no se pueden observar a simple vista o con rayos X, por ejemplo. Esta tecnología tiene aplicaciones en medicina, seguridad, defensa e industria alimentaria.
Las frecuencias de terahercios ofrecen la particularidad de ver cosas que en otros rangos frecuenciales como el visible, las microondas o los rayos X sería imposible. Así, permiten ver un arma cerámica o un paquete explosivo ocultos bajo la ropa, un cáncer de piel en sus primeras fases o incluso propiedades en determinados alimentos.
En su tesis, leída en la Universidad Pública de Navarra, Itziar Maestrojuán Biurrun ha desarrollado una tecnología específica para aplicaciones de imagen en este rango de frecuencias. Los resultados también se han publicado en la revista Microwave and Optical Technology Letters.
“Hemos abierto la posibilidad de utilizar por primera vez este tipo de sustratos para implementar componentes del sistema, lo que lleva a menores pérdidas y, por tanto, a una mejoría en el funcionamiento del mezclador”, señala Maestrojuan.
En concreto, su investigación ha introducido diversas novedades: por un lado, se ha desarrollado un sistema de visión en teraherzios utilizando los denominados sustratos COC (del inglés, cyclic olefin copolymer) en la implementación de sus componentes. Por otro, también es la primera vez que se ha diseñado, fabricado, medido y publicado un mezclador de cuarto armónico en la banda WR2.2, concretamente a 440 GHz.
Tal y como explica esta investigadora, cualquier objeto, por el hecho de tener una temperatura superior a cero grados kelvin, emite una radiación que es captada por los receptores y con la que, gracias al contraste entre lo que emiten los diferentes cuerpos, es posible obtener una imagen. Una cámara que trabaja en el rango de terahercios “podría incrementar la seguridad en los aeropuertos, ya que distingue objetos ocultos en la ropa o la piel, sirve de ayuda para el despegue de helicópteros en mitad de una tormenta de arena o puede jugar un papel relevante en medicina (como detección de cánceres de piel, caries o tomografía pasiva)”.
Buena resolución de imagen
Una vez comprobada la viabilidad de utilizar los nuevos sustratos en el diseño de mezcladores, se desarrolló un array o conjunto de receptores con varios elementos. También se mostró, por primera vez en España, este array operativo formado por ocho mezcladores de diodos (llamados Schottky) para aplicación de imagen.
El estudio concluyó con la toma de imágenes, para lo que se utilizó además un sistema cuasióptico cedido por la compañía Alfa Imaging. “Se comprobó la posibilidad de tomar imágenes con los componentes diseñados –indica Maestrojuán–, y los resultados mostraron una buena resolución de los objetos y la variación de nivel de potencia dependiendo de su naturaleza”.
El usuario de estos dispositivos puede distinguir entre elementos como el cuerpo humano, una placa metálica o material cerámico, detectarlos e identificarlos por medio de la forma. “Las imágenes tomadas al aire libre, a una distancia de 4 metros del sistema, hicieron posible distinguir completamente a una persona y detectar una placa metálica colocada en el pecho, lo que permite ofrecer una alternativa a los actuales escáneres de los aeropuertos”, destaca la investigadora.
Referencia bibliográfica:
Itziar Maestrojuan, Iñigo Ederra and Ramón Gonzalo. “Use of COC Substrates for Millimetre-wave Devices”, Microwave and Optical Technology Letters, AID MOP28848.
La tesis Development of Terahertz Systems for Imaging Applications ha sido dirigida por el catedrático de Teoría de la Señal y Comunicaciones, Ramón Gonzalo García, y se ha defendido ante profesionales de EE UU (Virginia Diodes), Alemania (ACST) y Holanda (Agencia Espacial Europea).
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
