Studio della penetrazione della radiazione NIR attraverso materiali polimerici: una valutazione quantitativa mediante regressione multivariata.

Abstract

La radiazione nel vicino infrarosso (NIR) sta riscontrando un maggiore successo per la capacità di penetrare oltre agli strati superficiali e per la possibilità di combinare tecniche spettroscopiche con tecniche di imaging (HSI - hyperspectral imaging).Si sono analizzati campioni polimerici stratificati tramite HSI nella regione NIR (HSI-NIR). Applicando una strategia image based si sono costruiti dei modelli qualitativi mediante l’algoritmo PLS (regressione ai minimi quadrati parziali) per valutare la profondità di penetrazione della radiazione.Si sono analizzate due tipologie di campioni in PETG (polietilene tereftalato glicole) e PLA (acido polilattico), alti 3 e 5 cm.Ciascuna di esse è costituita da un training set e un test set interno, con campioni parallelepipedi, e da un test set esterno cilindrico, per analizzare l’effetto di diversi infill.Con i dati ottenuti si sono costruiti dei modelli di regressione multivariata utilizzando pretrattamenti con effetti diversi.La combinazione SNV-centraggio sulla media ha permesso di correggere i fenomeni legati allo scattering della radiazione.La combinazione Log10-centraggio sulla media mitiga la non linearità osservata.Visti tali effetti si è deciso di utilizzarli in combinazione, Log10-SNV-centraggio sulla media, per sfruttarli entrambi, ma non si sono migliorate le prestazioni del modello.I risultati evidenziano una differente penetrazione della radiazione NIR attraverso i due materiali, raggiungendo maggiori profondità nel PLA rispetto al PETG, in cui la radiazione è penetrata fino a 12 mm. Nei campioni con il PLA sopra si è riscontrata una differente penetrazione nel set da 3 cm, arrivando a 16 mm, e in quello da 5 cm, in cui sembra di penetrare fino a 40 mm.Il lavoro conferma la capacità di penetrazione della radiazione NIR, sottolineando le potenzialità del suo utilizzo. Inoltre, la strategia di elaborazione delle immagini potrà fungere da esempio per determinare la profondità di penetrazione in altri campioni.

Near-infrared (NIR) radiation is gaining increasing interest due to its ability to penetrate beyond superficial layers and the possibility of combining spectroscopic techniques with imaging techniques (hyperspectral imaging, HSI). Stratified polymeric samples were analysed using HSI in the NIR region (NIR-HSI). Applying an image-based strategy, qualitative models were constructed using the Partial Least Squares (PLS) algorithm to evaluate the penetration depth of the radiation. Two types of samples, made with polyethylene terephthalate glycol (PETG) and polylactic acid (PLA), with thicknesses of 3 and 5 cm, were analysed. Each set consists of a training set and an internal test set, composed of parallelepiped-shaped samples, and an external test set composed of cylindrical samples, used to analyse the effect of different infills. Using the obtained data, multivariate regression models were constructed using pretreatments with different effects. The combination of Standard Normal Variate (SNV) and mean centering allowed the correction of phenomena related to radiation scattering. The combination of Log10 and mean centering mitigates the observed non-linearity. Given these effects, it was decided to use them in combination, Log10-SNV-mean centering, to exploit both advantages; however, this did not improve the model's performance. The results highlight a difference in the penetration of NIR radiation through the two materials, reaching greater depths in PLA compared to PETG, where the radiation penetrated up to 12 mm. In samples with PLA on top, different penetration depths were found: reaching 16 mm in the 3 cm set, and appearing to penetrate up to 40 mm in the 5 cm set. This work confirms the penetration capability of NIR radiation, highlighting the potential of its application. Furthermore, the image processing strategy can serve as a reference for determining the penetration depth in other samples.