Chemometrie-Software ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Analyse komplexer Datensätze aus verschiedenen Bereichen der Chemie, Biologie und Technik. Sie kann Forschern und Praktikern dabei helfen, aussagekräftige Informationen zu gewinnen, Prozesse zu optimieren und Probleme zu lösen. In diesem Blogbeitrag stellen wir einige der Funktionen und Vorteile der Chemometrie-Software vor und zeigen, wie sie für verschiedene Anwendungen genutzt werden kann.
Einleitung: Was ist chemometrische Software?
Chemometrische Softwarepakete sind unverzichtbare Werkzeuge für analytische Chemiker, die große Mengen multivariater Daten präzise verarbeiten müssen. Diese Softwarepakete nutzen verschiedene Techniken wie die lineare Diskriminanzanalyse, die multivariate Datenanalyse und die quantitative Analyse, um umfassende Lösungen für die Analyse unbekannter Proben, Klassifizierungsmodelle und die Erkennung kritischer Materialattribute in Rohstoffen bereitzustellen. In diesem Artikel möchten wir die verschiedenen Anwendungen und Vorteile chemometrischer Software in verschiedenen Branchen, darunter Landwirtschaft, Chemie und Produktherstellung, untersuchen und am Ende unsere eigene Lösung vorstellen.
Beispiele für konkrete Anwendungen chemometrischer Datenmodelle sind…
- Vorhersage von Qualitätsmerkmalen von Sojaprodukten: Ein chemometrisches Modell kann entwickelt werden, um die Qualitätsmerkmale von Sojaprodukten, wie z. B. den Proteingehalt, den Ölgehalt und den Feuchtigkeitsgehalt, vorherzusagen. Dieses Modell könnte von Lebensmittelherstellern verwendet werden, um diese kritischen Komponenten in ihren Produkten genau zu messen.
- Erkennung von Verunreinigungen in Arzneimitteln: Es kann ein chemometrisches Modell entwickelt werden, um Spuren von Verunreinigungen in Arzneimitteln zu erkennen. Dieses Modell könnte von der pharmazeutischen Industrie eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass ihre Produkte den Sicherheitsstandards und -vorschriften entsprechen.
- Identifizierung von Fehlaromen in Getränken: Es kann ein chemometrisches Modell entwickelt werden, um Fehlaromen in Getränken zu identifizieren. Dieses Modell könnte von Getränkeherstellern verwendet werden, um Fehlaromen in ihren Produkten zu reduzieren oder zu beseitigen und so die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
- Identifizierung von Kunststoffpolymeren: Ein chemometrisches Modell wurde entwickelt, um verschiedene Arten von Kunststoffpolymeren, die in der Automobil- und Konsumgüterindustrie verwendet werden, genau zu identifizieren. Mit diesem Modell kann sichergestellt werden, dass das richtige Polymer für eine bestimmte Anwendung verwendet wird.
- Messung der Schichtdicke: Ein chemometrisches Modell kann zur Messung der Dicke von dünnen Filmen und Schichten verwendet werden, die in der Elektronik- und Photovoltaikindustrie zum Einsatz kommen. Dieses Modell kann verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Schichten innerhalb der erforderlichen Toleranzen liegen.
- Schätzung des Vegetationsindex: Es wurde ein chemometrisches Modell zur Schätzung von Vegetationsindizes aus Satellitenbildern entwickelt. Dieses Modell kann für Fernerkundungsanwendungen sowie für die Überwachung von landwirtschaftlichen Kulturen und Landnutzungsmustern verwendet werden.
- Klassifizierung von Futtermittelinhaltsstoffen: Ein chemometrisches Modell kann zur Klassifizierung von Futtermittelbestandteilen in Tierfutter verwendet werden. Mit diesem Modell lassen sich die verschiedenen Arten von Zutaten in einer bestimmten Futtermischung genau identifizieren.
- Metrologie: Ein chemometrisches Modell könnte für messtechnische Anwendungen wie Oberflächenprofilierung, dimensionale Messungen und 3D-Scannen entwickelt werden. Dieses Modell kann verwendet werden, um die genaue Messung und Kontrolle kritischer Komponenten in der Fertigung sicherzustellen.
Eine grafische Benutzeroberfläche ist ein wesentlicher Bestandteil chemometrischer Softwarepakete, da sie den Benutzern eine intuitive und benutzerfreundliche Schnittstelle bietet. Diese Schnittstellen ermöglichen es den Benutzern, die Software einfach zu navigieren, komplexe Datensätze zu analysieren und zu visualisieren und ihre Arbeitsabläufe zu optimieren. Darüber hinaus ermöglichen diese Schnittstellen den Analytikern, ihre Daten vorzuverarbeiten, den Spektralbereich auszuwählen und multivariate Analysen mit minimalem Aufwand durchzuführen.
Verschiedene Analysemethoden haben unterschiedliche Spektralbereiche, Rauschverhältnisse und Standardfehler, und chemometrische Software kann Daten unabhängig von der Quellmethode effektiv analysieren. Diese Softwaretools können Spektren wie Derivatspektren, Bibliotheksspektren, Massenspektren, NIR-Spektren, sichtbare Spektren und Absorptionsspektren analysieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass chemometrische Softwarepakete leistungsstarke Werkzeuge sind, die bei der Entwicklung komplexer Modelle für die Datenverarbeitung, die multivariate Datenanalyse und die Erkennung kritischer Materialeigenschaften helfen können. Mit einer intuitiven grafischen Benutzeroberfläche und der Flexibilität, mit verschiedenen Analysemethoden zu arbeiten, machen diese Tools die chemometrische Analyse einem breiteren Benutzerkreis zugänglich.
Was sind typische Anwendungen für die NIR-Spektroskopie?
Die NIR-Spektroskopie ist ein leistungsfähiges Instrument, das in verschiedenen Bereichen und Branchen für die nicht-invasive und zerstörungsfreie Analyse von Proben eingesetzt wird. Zu den Branchen, in denen die NIR-Spektroskopie typischerweise zur Analyse eingesetzt wird, gehören die Landwirtschaft, die Pharmazie sowie die Lebensmittel- und Getränkeindustrie.
Die Anwendung der NIR-Spektroskopie ist jedoch nicht nur auf diese Branchen beschränkt. Sie wird auch in der Kunststoffindustrie eingesetzt, insbesondere für das Recycling und die Prozesskontrolle. Die Technik bietet für diese Anwendungen erhebliche Vorteile, da sie schnell ist und genaue Informationen über die chemische Zusammensetzung von Rohstoffen liefern kann.
Einer der Hauptvorteile der NIR-Spektroskopie ist ihre Fähigkeit, schnell Informationen über kritische Materialeigenschaften wie die chemische Zusammensetzung von Rohstoffen zu liefern. Dies macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Branchen, in denen das Verständnis der Zusammensetzung von Materialien entscheidend ist.
Die NIR-Spektroskopie wird häufig bei der Inspektion eingesetzt, um die Produktstärke in der Pharmazie zu bestimmen. Durch die Analyse der NIR-Spektren des Produkts lassen sich zum Beispiel seine Festigkeit und Konsistenz bestimmen. Darüber hinaus wird sie zur Analyse der Bestandteile von landwirtschaftlichen Produkten wie z. B. Maishäckselproben eingesetzt. In der Lebensmittel- und Getränkeindustrie wird es zur Überwachung von Fermentationsprozessen eingesetzt.
NIR-Spektrometer sind Ein-Pixel-Kameras im NIR-Wellenlängenbereich. Mit der richtigen Technologie können sie sehr kompakt gebaut werden. Viele NIR-Spektrometer werden ohne Optik gebaut, d.h. die Messungen müssen berührend erfolgen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die NIR-Spektroskopie eine breite Palette von Anwendungen in Branchen wie der Landwirtschaft, der Pharmazie, der Lebensmittel- und Getränkeindustrie sowie der Kunststoffindustrie bietet. Aufgrund ihrer nicht-invasiven und zerstörungsfreien Analysemöglichkeiten ist sie besonders nützlich für die Bestimmung der chemischen Zusammensetzung von Rohstoffen und für Kontrollzwecke, z. B. in der pharmazeutischen Industrie. Darüber hinaus kann es zur Analyse der Bestandteile landwirtschaftlicher Produkte und zur Überwachung von Fermentationsprozessen in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie eingesetzt werden.
Was ist hyperspektrale Bildgebung?
Die hyperspektrale Bildgebung (HSI) ist eine leistungsstarke Analysetechnik, die die Identifizierung und Charakterisierung der Zusammensetzung und Struktur einer Probe ermöglicht, indem ihr Spektrum über viele schmale Wellenlängenbänder hinweg analysiert wird. Bei der hyperspektralen Bildgebung wird Licht durch eine Probe geleitet oder von ihr reflektiert, und das resultierende Spektrum wird mit einem geeigneten Detektor aufgezeichnet. Dieses Spektrum enthält Informationen über die chemische Zusammensetzung der Probe, die genutzt werden können, um ein detailliertes Bild ihrer Struktur und Eigenschaften zu erstellen.
In der Chemometrie hat die hyperspektrale Bildgebung eine breite Palette von Anwendungen. Eine der wichtigsten Anwendungen ist die Analyse von landwirtschaftlichen Erzeugnissen, wo sie zur Bestimmung der Qualität, der Zusammensetzung und des Nährwerts von Pflanzen wie Obst und Gemüse eingesetzt wird. Die hyperspektrale Bildgebung kann auch zur Überprüfung der Qualität von Fertigprodukten wie Arzneimitteln, Kosmetika und Lebensmitteln eingesetzt werden, um kritische Materialeigenschaften zu ermitteln, die deren Leistung oder Sicherheit beeinträchtigen könnten.
Einer der Hauptvorteile der hyperspektralen Bildgebung besteht darin, dass sie eine nicht-invasive und zerstörungsfreie Analyse eines breiten Spektrums von Proben ermöglicht, darunter feste, flüssige und gasförmige Proben. Dies macht sie ideal für den Einsatz in Branchen, in denen die Unversehrtheit der Proben von entscheidender Bedeutung ist, wie z. B. in der Pharma-, Lebensmittel- und Kosmetikindustrie. Die hyperspektrale Bildgebung kann auch zur Analyse von Proben in situ eingesetzt werden, ohne dass eine Probenvorbereitung oder -manipulation erforderlich ist, was Zeit spart und die Analysekosten senkt.
HSI-Kameras sind in den Wellenlängenbereichen des sichtbaren, nahen und mittleren Infrarots erhältlich. Sie sind entweder mit 320 oder 640 Pixeln ausgestattet und arbeiten mit einer Frequenz von ca. 300 Hz, um Spektren über den gesamten Bereich zu erfassen. Diese Kameras können kontinuierlich eingesetzt werden und sind für Inline-Anwendungen geeignet. Optik und Beleuchtung sollten sorgfältig ausgewählt werden, da HSI-Kameras in einem Abstand von 20 cm bis 50 cm messen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die hyperspektrale Bildgebung ein wertvolles Instrument für Chemometriker ist, da sie die Analyse der Zusammensetzung und Struktur einer Probe über viele Wellenlängenbänder hinweg ermöglicht. Ihre Fähigkeit, eine breite Palette von Probentypen nicht-invasiv und zerstörungsfrei zu analysieren, macht sie für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich, z. B. für die Analyse von landwirtschaftlichen Produkten, die Qualitätskontrolle und die Identifizierung kritischer Materialeigenschaften.
Wofür wird die chemotmetrische Software verwendet?
Die Daten von NIR-Spektrometern enthalten eine Vielzahl von Informationen, und das gilt noch mehr für die Daten von HSI-Kameras. Ohne chemometrische Software können Sie keine Datenanalyse zur Klassifizierung und quantitativen Analyse unbekannter Proben durchführen. Diese Software ermöglicht es analytischen Chemikern, multivariate Modelle zu entwickeln, wie z. B. multivariate Kalibrierungsmodelle und Klassifizierungsmodelle. Die Software verfügt über eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche, die die Vorverarbeitung von Spektraldaten in einem breiten Spektrum von Spektralbereichen und Rauschverhältnissen erleichtert.
Die wichtigsten Kriterien, um die beste Chemometriesoftware für Ihre Anwendung zu finden
Wenn Sie im Bereich der analytischen Chemie tätig sind, wissen Sie bereits, wie wichtig es ist, über die richtigen Software-Tools zu verfügen, die Sie bei der genauen Analyse und Interpretation Ihrer Daten unterstützen. Chemometrische Software ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das Ihnen helfen kann, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, um Muster zu erkennen, Proben zu klassifizieren und Modelle zu erstellen. Bei der Vielzahl der auf dem Markt erhältlichen chemometrischen Softwarepakete kann die Auswahl der richtigen Software jedoch eine schwierige Aufgabe sein. In diesem Artikel geben wir Ihnen einige Einblicke in die wichtigsten Kriterien, um die beste Chemometrie-Software für Ihre Anwendung zu finden.
Ihre Erfahrung
Der Grad Ihrer Erfahrung mit Chemometrie-Software kann Ihre Wahl beeinflussen. Wenn Sie mit Programmiersprachen wie Python vertraut sind, sollten Sie diese für die Analyse chemometrischer Daten verwenden. Wenn Sie jedoch nicht mit der Programmierung vertraut sind, sollten Sie eine Software mit einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) verwenden, die benutzerfreundlicher und einfacher zu bedienen ist.
Benötigte Funktionen: PCA, LDA, PLS und mehr?
Funktionen: Auch die von der Software gebotenen Funktionen können Ihre Wahl beeinflussen. Manche Software eignet sich besser für bestimmte Arten der Analyse, z. B. für die multivariate Datenanalyse, während andere eine breitere Palette von Funktionen bieten, die für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden können.
Offline-Analyse oder Inline-Verarbeitung?
Bevor Sie fortfahren, sollten Sie festlegen, ob die Datenmodelle ausschließlich für die Offline-Analyse benötigt werden oder ob später eine Inline-HSI-Kamera mit den Modellen verwendet werden soll. In letzterem Fall wird eine industrietaugliche Software benötigt, die mit der vorgesehenen Kamera kommunizieren und die Modelle in Echtzeit ausführen kann.
Der folgende Abschnitt enthält Informationen über die verschiedenen Schritte bei der Entwicklung von Datenmodellen, einschließlich der Vorverarbeitung und der häufig verwendeten Filter.
Datenvorverarbeitung und Modellentwicklung
Die Datenvorverarbeitung und die Modellentwicklung sind entscheidende Schritte in der chemometrischen Softwareanalyse. Die Datenvorverarbeitung umfasst die Bereinigung, Rauschunterdrückung und Umwandlung von Rohdaten in ein für die Modellierung geeignetes Format, während die Modellentwicklung das Training von Modellen mit den vorverarbeiteten Daten umfasst, um Vorhersagen zu treffen oder neue Daten zu klassifizieren. Diese beiden Schritte sind unerlässlich, um eine genaue Analyse und Interpretation von Datensätzen in verschiedenen Anwendungen wie der Qualitätskontrolle, der Inspektion landwirtschaftlicher Produkte und der nicht-invasiven Analyse von Proben zu gewährleisten. Im Folgenden werden die Datenvorverarbeitung und die Modellentwicklung im Detail erörtert, um ihre Bedeutung und die Schlüsselfaktoren zu verstehen, die bei ihrer Implementierung in chemometrische Softwarepakete zu berücksichtigen sind.
Daten(vor)verarbeitung
Die Datenverarbeitung ist ein entscheidender Schritt in chemometrischer Software, der verschiedene Techniken zur Vorbereitung der Daten für eine genaue Analyse und Interpretation umfasst. Eine genaue Datenanalyse ist unerlässlich für die Entwicklung zuverlässiger Modelle, die bei der Identifizierung unbekannter Proben und Rohstoffe, bei Klassifizierungsmodellen und multivariaten Kalibrierungsmodellen helfen. Der Prozess der Datenverarbeitung beginnt in der Regel mit der Vorverarbeitung der Daten, einschließlich des Imports der Spektraldaten, der Formatierung und der Bereinigung.
Die Normalisierung ist eine gängige Technik, die in chemometrischer Software verwendet wird, um Daten um Variationen in ihren ursprünglichen Intensitätsniveaus zu korrigieren, die auf Variationen in den experimentellen Bedingungen, wie z. B. der Absorption, zurückzuführen sind. Die Skalierung ist ein weiteres Verfahren zur Anpassung der Daten an eine Standardform für den Vergleich. Bei der Skalierung werden die Daten in der Regel durch die Standardabweichung oder den Mittelwert geteilt, um ein Verhältnis zu erhalten, das den Datenvergleich erleichtert.
Die Basislinienkorrektur ist ein weiteres Verfahren zur Beseitigung systematischer Fehler, die die Genauigkeit der Daten beeinträchtigen können. Wenn Hintergrundrauschen und systematische Fehler mit dieser Technik entfernt werden, ist eine genaue Datenanalyse und -auswertung gewährleistet. Die Rauschunterdrückung ist eine weitere Technik zur Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses der Daten.
Die Erkennung von Ausreißern ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenverarbeitung in chemometrischer Software. Ausreißer können die Genauigkeit der erzielten Ergebnisse erheblich beeinflussen, und ihre Erkennung und Beseitigung sind notwendig, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten. Die Erkennung von Ausreißern erfolgt in der Regel durch eine multivariate statistische Analyse. Sobald Ausreißer erkannt sind, können sie aus dem Datensatz entfernt werden, was die Erstellung genauer und zuverlässiger Modelle ermöglicht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenverarbeitung ein entscheidender Schritt in der chemometrischen Software ist, der wesentlich zur genauen Datenanalyse und -interpretation beiträgt. Normalisierung, Skalierung, Basislinienkorrektur und Rauschunterdrückung sind einige gängige Datenverarbeitungstechniken, während die Erkennung und Entfernung von Ausreißern zur Generierung zuverlässiger Ergebnisse beiträgt. Genaue Modelle und Analysemethoden, die durch den Einsatz zuverlässiger Datenverarbeitungstechniken entwickelt werden, erleichtern u. a. die Analyse landwirtschaftlicher Produkte und die nicht-invasive und zerstörungsfreie Prüfung der Produktfestigkeit.
Entwicklung von Modellen
In diesem Abschnitt werden mehrere wichtige Filter für die Entwicklung von Modellen vorgestellt.
Multivariate Datenanalyse
Die multivariate Datenanalyse (MVA) ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das in chemometrischen Softwarepaketen zur gleichzeitigen Auswertung verschiedener Messungen verwendet wird. MVA ermöglicht es dem analytischen Chemiker, die Interaktion von Komponenten innerhalb einer Probe zu bewerten, was zu genaueren Vorhersagemodellen und Klassifizierungen führen kann. Dies wird durch verschiedene Techniken und Modelle erreicht, darunter die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die Regressionsanalyse.
Die PCA ist eine in der MVA häufig verwendete Technik, mit der Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen ermittelt werden können. Dazu werden die ursprünglichen Daten in ein neues Koordinatensystem umgewandelt, in dem die ersten paar Hauptkomponenten den Großteil der Datenvariabilität erklären. Diese Hauptkomponenten können dann verwendet werden, um Muster zu identifizieren, Ausreißer zu erkennen und robustere Modelle zu erstellen.
Die Regressionsanalyse ist eine weitere Technik der MVA, die die Erstellung multivariater Vorhersagemodelle ermöglicht. Durch die Analyse der Beziehung zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variable kann die Regressionsanalyse die Auswirkungen dieser Variablen auf die abhängige Variable abschätzen.
Bei der MVA können verschiedene Arten von Messungen verwendet werden, darunter Nah-Infrarot-Spektren (NIR), Massenspektren und Absorptionsspektren. NIR-Spektren sind eine zerstörungsfreie und nicht-invasive Analysetechnik, die Informationen über die Zusammensetzung einer Probe liefert. Massenspektren messen die Massen und relativen Häufigkeiten von Ionen in einer Probe, während Absorptionsspektren die Menge des von einer Probe bei verschiedenen Wellenlängen absorbierten Lichts messen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die MVA eine leistungsstarke Analysetechnik ist, mit der sich die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Komponenten in einer Probe bewerten lassen. Durch den Einsatz von Modellen und Techniken wie der Hauptkomponentenanalyse und der Regressionsanalyse sowie von Messtechniken wie NIR-Spektren und Massenspektren ermöglicht die MVA genaue Vorhersagen und Klassifizierungen in verschiedenen Bereichen, darunter auch bei landwirtschaftlichen Erzeugnissen, wo sie zur Überprüfung der Produktfestigkeit eingesetzt werden kann.
Was ist PCA?
PCA (Principal Component Analysis) ist ein statistisches Verfahren, das häufig in chemometrischen Softwarepaketen zur Analyse und Visualisierung multivariater Daten verwendet wird. Sie zielt darauf ab, einen Satz potenziell korrelierter Eingangsvariablen in einen kleineren, unkorrelierten Satz von Variablen zu transformieren, die als Hauptkomponenten bezeichnet werden. Diese Hauptkomponenten stellen die wichtigsten Quellen der Variation in den ursprünglichen Daten dar und können verborgene Strukturen, Muster und Beziehungen zwischen den Variablen aufdecken.
Die PCA basiert auf linearer Algebra und Eigenwertanalyse und kann große und komplexe Datensätze verarbeiten. Sie wird häufig in der Chemometrie eingesetzt, um spektroskopische, chromatografische und andere analytische Daten zu analysieren und zu interpretieren, insbesondere für die quantitative Analyse und Klassifizierung unbekannter Proben und Rohstoffe. Mit der PCA können Klassifizierungsmodelle und multivariate Kalibrierungsmodelle erstellt werden, mit denen die Eigenschaften neuer Proben mit hoher Genauigkeit vorhergesagt werden können.
PCA hat mehrere Vorteile, darunter die Fähigkeit, die Dimensionalität der Daten zu reduzieren, die wichtigsten Variationsquellen hervorzuheben und Rauschen und Redundanzen zu entfernen. Die PCA kann die Datenvisualisierung vereinfachen und Ausreißer, Trends und Cluster erkennen helfen. Die PCA hat jedoch einige Einschränkungen, darunter die Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern, die Anfälligkeit für Überanpassung und die Annahme von Linearität. Darüber hinaus kann die Interpretation der PCA-Ergebnisse eine Herausforderung darstellen, insbesondere für Nicht-Experten.
Zu den alternativen Methoden zur PCA gehören die Partial Least Squares (PLS)-Regression, die Diskriminanzanalyse und die Faktorenanalyse. Die PLS-Regression eignet sich für Fälle, in denen eine starke Korrelation zwischen den Eingabe- und Ausgabevariablen besteht. Die Diskriminanzanalyse ist nützlich für die Klassifizierung von Stichproben in vordefinierte Gruppen oder Klassen. Die Faktorenanalyse wird verwendet, wenn die Hypothese besteht, dass die Variablen mit einer kleineren Anzahl latenter Faktoren verbunden sind, die nicht direkt beobachtet werden können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die PCA ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenanalyse in chemometrischer Software ist. Wie jede Analysetechnik hat auch sie ihre Vorteile und Grenzen und sollte angemessen eingesetzt werden. Forscher und Praktiker müssen die Konzepte und Annahmen, die der PCA zugrunde liegen, verstehen, um das Beste aus ihr herauszuholen und die am besten geeignete Methode für jedes spezifische Szenario zu wählen.
Was ist LDA?
Die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) ist ein Verfahren des maschinellen Lernens, das zur Klassifizierung und Analyse von Daten eingesetzt wird. Sie wird häufig in chemometrischen Softwarepaketen verwendet, um zwischen verschiedenen Klassen von Proben oder Komponenten innerhalb einer Probe zu unterscheiden. Bei der LDA werden die Daten auf einen Vektorraum projiziert, in dem die Proben nach ihren Bezeichnungen oder Klassifizierungen unterschieden werden können.
Im Gegensatz zur PCA, die ein Verfahren zur Dimensionalitätsreduktion ist, wurde LDA für die Klassifizierung entwickelt. Dabei wird die lineare Kombination von Merkmalen gefunden, die zwei oder mehr Klassen von Datenpunkten am besten voneinander trennt. In der Chemometrie wird sie zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Komponenten in einer Probe oder zur Erkennung von Mustern in spektralen und chromatographischen Daten verwendet.
Unsere chemometrische Softwarelösung
Unsere chemometrische Softwarelösung, die von unserem Technologiepartner bereitgestellt wird, ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Durchführung multivariater Datenanalysen, die Entwicklung von Klassifizierungs- und Kalibrierungsmodellen und die Analyse einer Vielzahl von Spektraldaten. Mit einer einfach zu bedienenden grafischen Benutzeroberfläche können wir ein komplettes Paket für die Verarbeitung und Analyse von Spektraldaten anbieten.
Eine der größten Herausforderungen für analytische Chemiker ist die Entwicklung genauer Klassifizierungsmodelle, um die quantitative Analyse unbekannter Proben und Rohstoffe zu analysieren und zu bewerten. Mit unserer Lösung lässt sich diese Herausforderung dank der fortschrittlichen multivariaten Methoden, die die Erstellung robuster Klassifikationsmodelle ermöglichen, leicht bewältigen. Die Software ist auch in der Lage, multivariate Kalibrierungsmodelle zu entwickeln, was sie zu einem geeigneten Softwaretool für die Prüfung der Produktfestigkeit und kritischer Materialeigenschaften macht.
Die Software bietet verschiedene Schlüsselfunktionen für eine optimale Leistung, wie z. B. die grafische, benutzerfreundliche Oberfläche für eine schnelle und einfache Analyse von Spektraldaten. Sie umfasst auch Vorverarbeitungsfunktionen, die das Rauschverhältnis reduzieren können und die Verwendung von Derivatspektren, Bibliotheksspektren, Massenspektren, NIR-Spektren, sichtbaren Spektren und Absorptionsspektren für die chemometrische Analyse ermöglichen.
Eingebettetes System, Echtzeitverarbeitung, C++, .NET, Python API: Eine wirklich industrielle Lösung
Unsere chemotetrische Software ist auch für die Verarbeitung einer breiten Palette von Spektraldaten ausgelegt, so dass sie mit verschiedenen in der Agrarindustrie verwendeten Analysemethoden kompatibel ist. Darüber hinaus verfügt sie über eine API für C++, .NET und Python, so dass wissenschaftliche Forscher und Methodenentwickler ihre bestehende Software damit integrieren können, ohne sich Gedanken über die Kompatibilität zu machen.
Eine seiner einzigartigen Fähigkeiten ist die Möglichkeit, Hyperspectral Imaging (HSI) Kameradaten in Echtzeit zu berechnen. Diese Funktion ist besonders nützlich für die nicht-invasive und zerstörungsfreie Analyse von Komponenten in Proben, wie z. B. Maisspreu-Proben. Es enthält zusätzliche Validierungsproben und Probensätze, eine wichtige Funktion, um Fehler bei der Analyse zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern.
Schließlich bietet unser System verschiedene Filteroptionen, wie z. B. Geländekorrektur und atmosphärische Korrektur. Diese Filteroptionen sind insbesondere bei der Arbeit mit HSI-Daten und spektralen Mehrwinkelaufnahmen erforderlich.
Die vollständige Liste der derzeit verfügbaren Filter
- Classification
- Distance Classifier Filter
- Support Vector Machines Filter
- Class Mapping Filter
- Min/Max Classification Filter
- Per-Pixel Decision Graph Filter Reference
- Color
- Color Determination Filter
- Color Conversion Filter
- Similarity Based Color Map Filter
- ΔE Calculation Filter Reference
- Decomposition
- Endmember Extraction Filter
- Abundance Determination Filter
- Object Detection
- Mask-Based Object Detector Filter
- Similarity-Based Object Detector Filter
- Object Processing
- Per-Object Averaging Filter
- Per-Object Counter Filter
- Per-Object Scatter Correction Filter
- Per-Object Distance Variation Filter
- Object Reclassification Filter
- Object Region Averaging Filter
- Per-Object Statistics Filter Reference
- Per-Object Decision Graph Filter Reference
- Dimensionality Reduction
- Principal Component Analysis Filter
- Linear Discriminant Analysis Filter
- Subspace Projection Filter
- Image Processing
- Kernel Operation Filter
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unsere Softwarelösung eine zuverlässige und fortschrittliche chemometrische Softwarelösung ist, die die notwendigen Werkzeuge und Funktionen für die Durchführung multivariater Datenanalysen, die Entwicklung von Klassifizierungs- und Kalibrierungsmodellen und die Analyse einer Vielzahl von Spektraldaten bietet. Mit ihrer benutzerfreundlichen Oberfläche wendet sie sich an verschiedene wissenschaftliche Forscher, analytische Chemiker und Methodenentwickler in unterschiedlichen Branchen. Die zusätzliche Software-Engine betreibt Modelle in Echtzeit auf eingebetteten Systemen und kann mit Python, .NET und C++ ferngesteuert werden.
Über uns – Solid Scanner
Übernehmen wir Verantwortung und recyceln wir mehr Kunststoffe – fragen Sie uns nach geeigneten Lösungen. Unser Portfolio umfasst Lösungen von kleinen, tragbaren Lösungen bis hin zu individuellen Lösungen auf Basis von hyperspektralen Kamerasystemen zur einfachen, automatisierten Identifikation von Kunststoffen im Sortierprozess und zur Inline-Prozesskontrolle, z.B. auf Homogenität.