DE19810917A1

DE19810917A1 - Automatisches Kalibrationsverfahren

Info

Publication number: DE19810917A1
Application number: DE19810917A
Authority: DE
Inventors: Roman Bossart; Joerg Grabinski
Original assignee: Buehler AG
Current assignee: Buehler AG
Priority date: 1998-03-13
Filing date: 1998-03-13
Publication date: 1999-09-16
Also published as: CA2323878A1; AU9150898A; JP2002506991A; US6480795B1; EP1062496A1; WO1999047909A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein automatisches Kalibrationsverfahren in Verbindung mit Spektren eines Spektrometers zur Untersuchungen von Stoffen in der pharmazeutischen, chemischen, kosmetischen, Farb-, Kunststoff-, Gummi- und Nahrungsmittelindustrie.

Description

Die Erfindung betrifft ein Kalibrationsverfahren zur Auswertung von Spektren eines Spektrometers zur Untersuchung von festen, flüssigen und gasförmigen Stoffen.

Dieses Kalibrationsverfahren dient für die Analyse von mittels eines Spektrometers er zeugten Spektren. Solche Analyseverfahren und Vorrichtungen arbeiten nach dem Prinzip, wonach ein Sender elektromagnetische Strahlung an den zu untersuchenden Stoff abgibt und diese vom Stoff reflektierten bzw. durchdringenden Strahlen von einem Empfänger aufgenommen werden. Für diese Untersuchungen sind alle Wellenlängen bereiche des elektromagnetischen Spektrums anwendbar. Besonders geeignet ist der Wellenbereich im nahen Infrarot (NIR). Solche Verfahren und Vorrichtungen sind unter anderem in der CH 685807 A5 oder CH 683713 AS genannt.

Anwendung findet dieses Analyseverfahren insbesondere in der pharmazeutischen, chemischen, kosmetischen, Farb-, Kunststoff-, Gummi- und Nahrungsmittelindustrie.

Da es bei diesem Spektralverfahren verschiedene Instrumententypen, Sensoren, Sub stanzarten, Aggregatzustände, mathematische Methoden und Kalibrationsverhalten und zu jedem zu untersuchenden Stoff Sollspektren gibt, ist vor der eigentlichen Auswertung eine Kalibration erforderlich.

Bisher erfolgte die Kalibration durch zeitaufwendige empirische, intuitive oder "spieleri sche" Bestimmung der für die Auswertung erforderlichen oben aufgezählten Größen.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung liegt nunmehr darin, ein Kalibrationsverfahren anzugeben, welches automatisch in möglichst kurzer Zeit die optimalen Randbedingun gen des eigentlichen Auswertungsverfahrens festlegt.

Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch folgende Verfahrensschritte gelöst:

- Definition und Bestimmung der Anzahl der Komponenten eines vektoräquivalenten Datensatzes
- Erzeugung der Datensätze aufgrund von Erfahrungswerten, Meßverfahren, Be rechnungsverfahren und/oder spezifischen Stoffeigenschaften
- Erfassung von Soll-Spektren
- Kalibrationsberechnung
- Auswahl von primären und/oder sekundären Faktoren
- Bestimmung und anschließende Sortierung der Kalibrationsgüte, insbesondere Q- Werte
- Auswahl der Kalibration aufgrund der besten Q-Werte,

wobei die Kalibration automatisch erfolgt.

Es werden verschiedene Auswahlkriterien (primäre und sekundäre Faktoren) unabhän gig von der verwendeten Kalibrationsmethode (MLR/PCR/PLS/Cluster) berechnet, wo bei die zur Auswertung notwendigen Daten aufbereitet werden.

Schließlich wird ein für die Kalibration optimaler Qualitätsfaktor bestimmt, der sich bei der Berechnung der Kalibrationsmethode (MLR/PCR/PLS/Cluster) ergibt.

Ferner läßt sich mit dem erfindungsgemäßen Kalibrationsverfahren die Struktur der Kenntnisbasis die alle für die Kalibration notwendigen Daten, Expertenwissen und de ren Wichtungen enthält, entwickeln.

Weitere vorteilhafte Verfahrensschritte ergeben sich aus den Unteransprüchen. Insbe sondere können als Komponenten eines Datensatzes die Meßvorrichtung, insbesonde re der Sensortyp, nämlich optisch und/oder mechanisch, der Wellenlängenbereich, die Anpassung der erforderlichen Daten sowie die Anzahl der Meßdurchläufe festgelegt werden. Als weitere Komponenten der für die Kalibration erforderlichen Datensätze werden die spezifischen Daten des zu untersuchenden Stoffes bestimmt. Weiterhin können ebenfalls in Form von Komponenten eines Datensatzes die Berechnungsme thode und das Verhalten der Kalibration festgelegt werden. Als Berechnungsmethoden für die Kalibration werden insbesondere die in der Chemometrie bekannten Methoden:
MLR, PCR, PLS und/oder CLU herangezogen.

Zur Kalibration dienen weiterhin die für einen zu untersuchenden Stoff bekannten Soll spektren.

Um eine optimale Kalibration zu erhalten, können die Komponenten der Datensätze ganz und/oder teilweise innerhalb des Kalibrationsverfahrens permutiert werden.

Die gemessenen Spektren sind allgemein durch eine Vielzahl von Schwingungsüberla gerungen gekennzeichnet. Eine visuelle Auswertung ist daher praktisch nicht möglich. Spezifische Unterschiede in den Spektren ähnlicher Stoffe bestehen oftmals nur aus einer leichten Verschiebung oder kleinen Formänderungen der meist breiten Absorpti onsbanden. Daher ist es notwendig, diese Spektren mit mathematischen Methoden auszuwerten. Diesen mathematischen Methoden liegt eine chemometrische Software zugrunde. Unter Chemometrie versteht man die Anwendung mathematischer Verfahren in der Chemie. Die chemometrische Soffware hat in der Spektroskopie die Aufgabe, einen statistischen Zusammenhang zwischen Spektraldaten und den bekannten Eigen schaftswerten der zur Kalibrierung verwendeten Proben zu finden.

Als Beispiel wird im folgenden die Erfindung in Form von Flußdiagrammen dargestellt. Es zeigen:

Fig. 1 schematische Darstellung einer möglichen Meßvorrichtung

Fig. 2 ein Flußdiagramm der automatischen Kalibration

Fig. 3 Initialisierung der Wissensbasis

Fig. 4 Eingabe

Fig. 5 Permutation

Fig. 6 Methodenberechnung

Fig. 7 Faktorauswahl

Fig. 8 qualitative und quantitative Q-Wert-Bestimmung.

In Fig. 1 ist eine mögliche Meßanordnung dargestellt. Die Proben 6 werden von ei nem einen Sensor enthaltenden Meßkopf 5 erfaßt, wobei ein Spektrometer 4 die Spektren aufnimmt. Die digitalisierten Daten werden über eine Leitung 3 in einen Rech ner 1 geleitet, der dann die erfindungsgemäße Kalibration vornimmt. Die Spektren und die Auswertung wird üblicherweise auf einem Monitor 2 gezeigt.

In Fig. 2 ist der grundsätzliche Ablauf der erfindungsgemäßen automatischen Kali bration dargestellt. Der erste Schritt umfaßt die Initialisierung der Wissensbasis. Es folgt die eigentliche Eingabe der Daten mit Bildung der Datensätze. Die Komponenten der Datensätze werden ganz oder teilweise permutiert und einer Rechenmethode un terzogen. Die herangezogenen Permutationen werden initialisiert, wobei jeder Permuta tion eine spezielle Faktorenauswahl, ein Q-Wert berechnet und somit eine spezifische Kalibration zugeordnet und gespeichert wird. Es ergibt sich daraus eine Vielzahl von Qualitätswerten, aus denen der optimale Q-Wert ausgewählt und damit die geeignetste Kalibration bestimmt werden kann.

Die Fig. 3 stellt die Initialisierung der Wissensbasis dar. Die Wissensbasis bildet die Grundlage für die in den Datensätzen enthaltenen Komponenten. Als Ausgangsdaten gehören beispielsweise Instrumententyp/Sensor, Substanztyp, Kalibrationstyp, Kalibra tionsverhalten und/oder Spektraldaten. Aus diesen fünf Ausgangsdaten werden auf grund von Expertenwissen die Parametergruppe bestimmt und gewichtet. Als Sensortyp kann etwa ein optischer oder mechanischer Sensor in Frage kommen. Der Substanztyp wird durch eine Datenvorbehandlung und durch die Anzahl der Meßvorgänge festge legt. Zum Kalibrationstyp gehört ein Kalibrationsdatensatz mit einer möglichen Re chenmethode. Das Kalibrationsverhalten bestimmt sich aus dem gewählten Wellenlän genbereich, einer Datenvorbehandlung, den primären, den sekundären Faktoren und/oder der Anzahl der Meßvorgänge. Die Spektrendaten setzen sich zusammen aus dem Kalibrationsdatensatz, dem Validationsdatensatz, der Wellenlängenauswahl, der Datenvorbehandlung und/oder der Anzahl der Meßvorgänge.

Nach der Initialisierung folgt die eigentliche Eingabe gemäß Fig. 4. Aus den Spek trendaten werden insbesondere der Instrumententyp/Sensor, mit dem das jeweilige Spektrum aufgenommen wurde, ausgewählt. Weiterhin wird der Substanztyp, der Kali brationstyp und das Kalibrationsverhalten eingegeben.

Nach der Eingabe folgt gemäß Fig. 5 die ganze und/oder teilweise Permutation der Komponenten der Datensätze. Die jeweilige Parametergruppe wird einer Berechnung zur Kalibration unterzogen. Hierbei bildet die Methode selbst eine Komponente des Datensatzes. Die Methodenberechnung ist in Fig. 6 aufgeschlüsselt.

Der Berechnungsablauf beginnt mit einer Hauptkomponentenanalyse, u. a. veröffent licht in S: Wood, K. Esbensen, P. Geladi, "Pricipal Component Analysis", Chemome trics and Intelligent Laboratory Systems 2 (1987) 37-52. Ein mit der Vorrichtung nach Fig. 1 gemessenes Spektrum kann sich aus beispielsweise 500 Meßpunkten zusam mensetzen. Diese einzelnen Meßdaten entsprechen den Intensitätswerten in Abhän gigkeit von 500 Wellenzahlen im nahen Infrarot. Um eine gute Kalibration zu erhalten, benötigt man wiederum eine große Anzahl von Spektren. Für beispielsweise 100 Stoffspektren ergeben sich somit 50'000 Datenpunkte, die einen hohen Rechenaufwand bedeuten. Um akzeptable Rechenzeiten zu erhalten, werden die Spektraldaten mit Hilfe der Hauptkomponentenanalyse komprimiert. Hierbei gehen keine wichtigen Informatio nen verloren.

Bei einer Kalibration werden den Proben zwei unterschiedliche voneinander unabhän gige Datensätze zugeordnet, nämlich der Kalibrationsdatensatz einerseits und der Vali dationsdatensatz andererseits. Mit dem Kalibrationsdatensatz wird die Hauptkompo nentenanalyse durchgeführt. Mit dem Validationsdatensatz werden die Ergebnisse der Kalibration bewertet.

Zur quantitativen Kalibration stehen eine Vielzahl von Berechnungsverfahren zur Verfü gung. Insbesondere seien hier die-drei am häufigsten Berechnungsmethoden angeführt: Multiple Lineare Regression (MLR), Principal Component Regression (PCR) und die Partial Least Suares Regression (PLS), beispielsweise veröffentlicht in Bruce R. Ko walski, "Chemometrics, Mathematics & Statistics in Chemistry" NATO ASI Series, Se ries C: Math. & Phys. Sciences Vol 138 (1984).

Die MLR ist eine Erweiterung der linearen Regression auf mehrere Dimensionen. Diese Auswertung anhand weniger selektiver Wellenlängen benötigt keine Hauptkomponen tenanalyse. In diesem Verfahren werden die Eigenschaften durch Intensitätswerte und Korrelationskoeffizienten berechnet.

Die PCR setzt sich aus zwei Schritten zusammen. Im ersten Schritt werden die zu la denden Intensitäten mittels der Hauptkomponentenanalyse berechnet. Der zweite Schritt erzeugt die Korrelationskoeffizienten mittels MLR.

Nach dem Prinzip der Rekursion werden bei der PLS ebenfalls die zu ladenden Daten berechnet. Die quantitativen Referenzwerte werden jedoch schon am Anfang der Be rechnung mit einbezogen. Während die PCR spektrale Daten auf die am meisten domi nanten Dimensionen reduziert, zielt die PLS auf die am meisten relevanten Dimensio nen ab, d. h. auf die beste Übereinstimmung zwischen vorhergesagten und tatsächli chen Werten.

Die eigentliche Kalibration setzt sich einerseits aus der qualitativen und andererseits aus der quantitativen Kalibration zusammen.

Der Ablauf der qualitativen Kalibration beginnt mit dem Messen der Kalibrierspektren. Um eine repräsentative Kalibration zu erstellen, sollten eine Vielzahl von verschiedenen Chargen derselben Klasse vermessen werden. Mit zunehmender Anzahl der Meß durchläufe kann das Signal/Rausch-Verhältnis verbessert und Inhomogenitäten ausge glichen werden.

Nach dem Messen der Proben beginnt die eigentliche Erstellung der Kalibration:

1. Die Spektren werden in einen Kalibrations- und einen Validationsdatensatz aufge teilt, wobei die Auswahl rein zufällig geschieht. Wie oben schon erwähnt muß der Kalibrationsdatensatz von dem Validationsdatensatz unabhängig sein. In diesem er sten Schritt wird ohne Wellenlängenselektion und ohne Datenvorbehandlung gear beitet.
2. Die Hauptkomponentenanalyse wird durchgeführt.
3. Die Gesamtzahl der primären Faktoren werden ausgewählt. Unter den primären Faktoren versteht man die Faktoren, die zur Beschreibung der Spektren bis zur Rauschgrenze des angewandten Meßverfahrens sinnvoll sind.
4. Im Anschluß an die Ermittlung der primären Faktoren werden die Auswahlfaktoren, genannt sekundäre Faktoren, selektiert. Diese Auswahlfaktoren sind die Faktoren, welche den zugehörigen Spektren eine eindeutige Separierung der verschiedenen Kalibrationsqualitäten zuordnen. Die Faktorenauswahl zeigt in Form eines Flußdia gramms die Fig. 7.
5. Es folgt eine Optimierung der Kalibration. Wird keine Auswahl erreicht, sollten ver schiedene Datenvorbehandlungen vorgenommen werden. Es werden solche Wel lenlängenbereiche verworfen, welche keine signifikanten Informationen enthalten.
6. Die beste Kalibration wird dann gespeichert und getestet.

Die quantitative Kalibration wir zur Messung von Eigenschaftswerten (z. B. Wasserge halt, Mischungsanteile, Hydroxyzahl usw.) verwendet.

Nach dem Messen der Proben wird die Kalibration erstellt. Sie erfolgt im wesentlichen nach dem gleichen Ablauf wie bei der qualitativen Kalibration.

Je nach Kalibrationstyp, qualitativ oder quantitativ wird nach dem Flußdiagramm in Fig. 8 die Qualität der Kalibration, der sogenannte Q-Wert, festgelegt.

Am Ende der Kalibrationsberechnungen wird abschließend eine Tabelle der verschie denen Q-Werte erstellt, aus der man dann die optimale Kalibration auswählen kann.

Claims

1. Kalibrationsverfahren zur Auswertung von Spektren eines Spektrometers zur Untersuchung von festen, flüssigen und gasförmigen Stoffen gekennzeichnet durch folgende Verfahrensschritte:

wobei die Kalibration automatisch erfolgt.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß als Kompo nenten eines Datensatzes die Meßvorrichtung, insbesondere der Sensortyp, nämlich optisch und/oder mechanisch, der Wellenlängenbereich, die Anpassung der erforderli chen Daten sowie die Anzahl der Meßdurchläufe festgelegt werden.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß als Komponenten die spezifischen Daten des zu untersuchenden Stoffes aufbereitet be stimmt werden.

4. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, daß als Komponente die Berechnungsmethode festgelegt wird.

5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, daß als Berech nungsmethoden für die Kalibration die an sich in der Chemometrie bekannten Metho den: MLR, PCR, PLS und/oder CLU vorgesehen sind. 4

6. Verfahren nach mindestens einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Komponente das Verhalten der Kalibration vorgesehen ist.

7. Verfahren nach mindestens einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Spektren des zu untersuchenden Stoffes als Komponenten dienen.

8. Verfahren nach mindestens einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Komponenten der Datensätze zur Optimierung der Kalibration ganz und/oder teilweise permutiert werden.

9. Verfahren nach mindestens einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die optimale Anzahl der primären Faktoren zur Beschreibung der Spektren bis zur Rauschgrenze des angewandten Meßverfahrens ermittelt wird.

10. Verfahren nach mindestens einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß nach der Bestimmung der Anzahl der primären Faktoren die als sekundäre Faktoren bezeichneten Auswahlfaktoren bestimmt werden, welche eine ein deutige Separierung der verschiedenen Q-Werte der Kalibrationen ermöglichen.