Soluciones de Espectroscopía y Visión Artificial

Espectroscopía NIR
Espectroscopía Raman
Visión Artificial y Redes Neuronales
¿Qué es la espectroscopía NIR?
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La espectroscopía NIR o Near Infrared Spectroscopy, es una técnica de análisis para determinar la composición química y ciertas propiedades físicas de diversos materiales y productos en base al análisis de la interacción de la radiación óptica (luz) con las estructuras moleculares y atómicas de dichos materiales. Por ello, el NIR es una técnica muy extendida en el análisis de alimentos, granos, mezclas y productos farmacéuticos, químicos, cosméticos e incluso en otras industrias como la de plástico para la identificación de polímeros, el reciclaje, la madera, entre otras.

En términos prácticos, la espectroscopía NIR implica el desarrollo de modelos de machine learning que convierten la información espectral en valores de parámetros analíticos, sean estos cuantitativos o cualitativos.

¿Para qué sirve en la industria?
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La espectroscopía -y, especialmente, la espectroscopía NIR– se está convirtiendo en una herramienta versátil y robusta en lo que se conoce como PAT (process analytical technologies), esto es, el control de los procesos productivos y de la calidad del producto terminado en base a conocer, en tiempo real y en línea, la composición y las propiedades físicas de lo que se pretende producir y no sólo disponer de información sobre las condiciones del proceso.

Por esa razón su aplicabilidad va desde la determinación exacta del contenido de agua hasta la determinación del punto final de mezclados, por no mencionar el grado de curado (polimerización), la identificación de materiales para su separación, la validación de la materia prima o incluso la detección de anomalías debidas a accidentes o a prácticas fraudulentas.

Ventajas de la Espectroscopía en línea vs. equipos de laboratorio.
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La ventaja obvia es el tiempo necesario para disponer del resultado y, por lo tanto, para tomar una decisión respecto al proceso en curso.  Con una sonda espectroscópica el resultado está disponible en fracciones de segundo, mientras que los de laboratorio pueden tardar desde horas a días.

Asimismo, al ser la determinación totalmente automática, se eliminan factores distorsionantes en los análisis tradicionales inherentes a la intervención humana, tanto en el muestreo y como en el análisis.

¿Cuál es el límite de detección de la espectroscopía NIR en línea?
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Por lo general, la espectroscopía NIR en línea no es adecuada para la determinación de concentraciones inferiores a 0.1% en peso, siendo 0.5% en peso un umbral bastante frecuente en las aplicaciones de esta tecnología cuando se usa en línea o en tiempo real.

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¿Qué es la espectroscopía Raman?
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A diferencia de la espectroscopía NIR, en la que el agua puede ser un considerable factor interferente, para la señal Raman el agua no supone un problema. Ambas espectroscopías pueden ser complementarias en cuanto a posibles aplicaciones: dado un cierto caso práctico, se ha de comparar los resultados conseguibles por ambas tecnologías a fin de seleccionar la más adecuada, ya que los factores a considerar no son sólo metrológicos.

No obstante, podemos nombrar a continuación una serie de aplicaciones de la espectroscopía Raman:

  • Caracterización de procesos de cristalización.
  • Control del proceso de polimerización.
  • Identificación de componentes.
  • Reacciones de hidrogenación.
  • Cuantificación de principios activos farmacéuticos (APIs) en bajas concentraciones.
  • Control del proceso de fermentación y extracción de APIs.
  • Caracterización de sustancias orgánicas o inorgánicas.
  • Geología y mineralogía.
  • Semiconductores.
  • Investigación de materiales.
¿Para qué sirve en la industria?
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Al igual que la espectroscopía NIR, las sondas Raman son medios idóneos para su uso como herramientas PAT.  A diferencia de la espectroscopía NIR, en la que el agua puede ser un considerable factor interferente, para la señal Raman el agua no supone un problema. Ambas espectroscopías pueden ser complementarias en cuanto a posibles aplicaciones: dado un cierto caso práctico, se ha den de comparar los resultados conseguibles por ambas tecnologías a fin de seleccionar la más adecuada, ya que los factores a considerar no son sólo metrológicos.

¿Qué es y cómo funciona la Visión Artificial con Redes Neuronales?
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La visión artificial en base a deep learning (redes neuronales) remeda, en cierta manera, la manera en que el cerebro humano procesa la información visual, por lo que, al igual que ocurre con el cerebro, es imprescindible que primero haya un proceso de aprendizaje.  Para ello, se ha de disponer de un conjunto de imágenes suficientemente representativo de los casos que se pretenden detectar, que sirve para “entrenar” la red neuronal, esto es, que la red sea capaz de “interpretar” o “reconocer” las características de interés. Una vez validada la red construida, esta se utiliza para inspeccionar cada nueva imagen, siendo la salida de la red una etiqueta que identifica dicha imagen como perteneciente a una de las clases preestablecidas. En la práctica, una red neuronal es un conjunto de valores numéricos, recogidos en un archivo digital, específico para una tarea concreta, de manera que un software dedicado se ocupa de “aplicar” dicha red a cada imagen a fin de obtener la etiqueta correspondiente a la clase a la que la imagen parece pertenecer.

Las Redes Neuronales vs. algoritmos tradicionales.
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Los algoritmos de visión artificial tradicionales son determinísticos.  Eso significa que, mediante funciones matemáticas, sean genéricas o específicas, se analiza cada imagen buscando las características de interés.  Ese enfoque limita su aplicación a casos muy concretos, en los que las características sean muy marcadas o evidentes respecto al resto de los elementos de la imagen y siempre requiere de la intervención de expertos humanos.   En el mundo real las circunstancias favorables al uso de algoritmos determinísticos no son nada frecuentes.  Por el contrario, hay muchos elementos interferentes que afectan sobremanera la exactitud del resultado. El deep learning, por el contrario, no parte de supuestos más o menos realistas, sino que, en la fase de aprendizaje, se adapta automáticamente a las circunstancias, esto es, es menos sensible a variaciones imprevistas, y ello puede conseguirlo sin necesidad de supuestos teóricos o del trabajo de un experto.

Aplicaciones de Visión Artificial basada en deep learning en la Industria
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La aplicación más frecuente es la detección de defectos morfológicos a fin de activar un sistema de rechazo que descarte aquellos productos etiquetados por la red neuronal como defectuosos. Por ejemplo, detección de cuerpos extraños o de unidades defectuosas en alimentos, diferencias cromáticas intolerables en piezas, textiles o productos alimentarios o la cuantificación objetiva de fallos o defectos a fin de calcular un precio justo para los diversos grados de calidad de un producto, por ejemplo defectos en granos para su venta y comercialización.