Multivariate diagnosis of the variability of NIR spectrometers under industrial applications

The transfer of NIR spectroscopy to industry relies on the possibility of real time identification of abnormal spectra as well as uncontrolled sources of variation. This study proposes an unsupervised procedure for the identification under an industrial application of daily events (general changes) and abnormal observations. It consists in defining a spectral database at the beginning of a season, performing a principal component (PC) analysis, and calculating the PC scores over time. Process control statistics (Hotelling T2, Q) are used for multivariate supervision of the industrial application. Within this procedure 10,400 average spectra of onion bulbs were evaluated identifying events in 12 out of 66 work dates, as well as spectral trends throughout the season of 2002.
La viabilidad de la transferencia de la espectroscopía infrarroja en el ámbito industrial depende de la posibilidad de identificar en tiempo real espectros anómalos, así como la existencia de fuentes de variación no controladas. Este estudio propone un procedimiento no supervisado para la identificación en una aplicación industrial de eventos diarios (sesgos generales en los espectros), así como de observaciones anómalas. El procedimiento consiste en la generación de una base de datos espectral al comienzo de la campaña, la aplicación de un análisis de componentes principales, y el cálculo posterior de las proyecciones sobre los componentes principales de los nuevos espectros a lo largo del tiempo. Se emplearon estadísticos habituales de control de procesos (Hotelling T2 y Q) para hacer un seguimiento multivariante de la aplicación industrial. Con este procedimiento, a lo largo de la campaña 2002, se evaluaron 10.400 espectros medios de bulbos de cebolla, identificándose eventos en 12 de los 66 días de trabajo, así como cambios en la respuesta espectral.