Análisis NIR en la Industria Alimentaria
La Espectroscopía de Infrarrojo Cercano (NIR por sus siglas en inglés) es una poderosa técnica analítica no destructiva que mide cómo una muestra interactúa con la luz infrarroja. Esta técnica se usa ampliamente en la industria alimentaria, control de calidad y autenticación porque diferentes materiales absorben y dispersan la luz de manera única, resultando en huellas espectrales distintivas..
Los continuos avances en Espectroscopía nos permiten ofrecer una amplia gama de Equipos NIR. Estos incluyen dispositivos de Mano, Portátiles y en Miniatura, Espectrómetros Modulares NIR, así como Cámaras Hiperespectrales. Estas versátiles herramientas pueden utilizarse para una amplia gama de aplicaciones tanto en entornos industriales como de investigación. Spectrify agiliza el análisis de datos simplificando el proceso de preparación y comparación de datos.
Clasificando datos de Café
Una aplicación específica de las Soluciones NIR es la clasificación de marcas de café utilizando Análisis de Componentes Principales (PCA) y bases de datos espectrales. PCA es una poderosa técnica estadística multivariante que reduce la dimensionalidad de conjuntos de datos complejos mientras preserva la máxima cantidad de varianza. Esto significa que datos complejos, como espectros, pueden resumirse, permitiendo una fácil comprensión de las diferencias intrínsecas entre los datos. Al aplicar PCA a datos espectrales NIR, podemos identificar las fuentes más significativas de variación entre diferentes marcas de café.
Usando la base de datos creada por nuestro colega Daniel Pelliccia de NIRPY Research, puedes implementar un modelo de Clasificación PCA, donde diferentes marcas se distinguirán según qué tan similares o diferentes sean sus espectros de café. Sigue este tutorial y aprende a aplicar estos conceptos utilizando Spectrify.
Spectrify contiene actualmente precargado el dataset Coffee Classification. Sólo tienes que seleccionarlo en el menú desplegable.
Accederás al Workspace. En la Tabla de espectros, puedes seleccionar diferentes espectros para editarlos y/o visualizarlos. Además, puedes elegir un color distintivo para cada espectro.
Cuando trabajamos con datos reales, el preprocesado es un paso necesario en el análisis espectral. Spectrify ofrece una amplia variedad de opciones de opciones de
preprocesamiento . Puedes acceder a ellos a través de la pestaña Preprocesamiento. Para obtener más información, visita nuestro Docs site.
Para este tutorial, vamos a implementar una cadena de diferentes preprocesados. Recuerda visitar nuestro Docs site para una explicación detallada de cada uno.
- Selecciona todos los espectros en modo edición (marca todas las casillas de edición en la Tabla de Espectros)
- Aplica a continuación Standardize, Baseline, Smooth, Normalize, y Derivative, en este orden y con los parámetros por defecto. Sólo haciendo click.
- Si tiene algunos espectros seleccionados para visualización, los verás cambiar en tiempo real.
Finalizado este proceso, verás algo como esto.
El cambio de fuente en los nombres de la tabla de espectros indica que se han realizado cambios en los espectros. En cualquier momento, puedes recuperar los espectros originales con el botón Restore.
Además, puedes explorar los metadatos asociados con cada espectro expandiendo el botón metadata, ubicado en el lateral de la Tabla de espectros.
Pasemos a la pestaña Machine Learning. Con todos los espectros seleccionados para editar, haga clic en el icono PCA... y automáticamente se realizará el análisis.
Si seleccionas "Brand" en el menú desplegable del área gráfica, verá algunas ideas interesantes. Por ejemplo, las marcas de café E, F y G son muy distintivas, mientras que el resto son bastante similares. Esta observación podría ser muy importante si, por ejemplo, los precios varían enormemente entre marcas espectralmente similares, ya que son esencialmente iguales.
Idea original: Daniel Pelliccia https://nirpyresearch.com/analysis-ground-coffee-nir-spectroscopy/
Image de portada:https://www.vecteezy.com/free-photos