Post on 06-Jul-2015
Valutazione delle differenze di colore di pigmenti ceramici
so4oposti a diversi tra4amenti di macinazione e separazione
M. Calderisi, G. Masala, A. Ulrici*, G. Foca*
Workshop di Chemiometria 2007 Gruppo Divisionale della SCI 15-‐‑16 febbraio, 2007 -‐‑ Modena
Si devono trovare dei pigmenti da poter utilizzare per creare toner, per stampare disegni su piastrelle speciali.
I pigmenti comunemente impiegati in campo ceramico, hanno granulometrie variabili e non rispondenti alle specifiche necessarie per la creazione di toner.
Mediante tra4amenti di separazione o di macinazione si cerca
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Lo scopo del lavoro
E'ʹ necessario un metodo rapido ed efficace per valutare le cara4eristiche cromatiche dei pigmenti
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Scopo del lavoro
ANALISI DEL COLORE
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Analisi delle immagini
− Controllo della conformità dell’aspe4o del prodo4o− No sogge4ività
− No valutazioni inconsistenti
− Trasferibilità
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Vista
l Primo senso con cui generalmente conosciamo la realtà circostante: la nostra valutazione dipende principalmente o esclusivamente dalla vista
l Essenziale in moltissimi campi, sopra4u4o in quello dei colori
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Strumentazione per la valutazione del colore
− Colorimetri a spot: misurano solo aree ristre4e del campione, non danno misure rappresentative del campione nella sua totalità
− Sfere integratrici: stimano la rifle4anza dell’intera superficie del campione, senza fornire informazioni sulla variabilità locale
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Strumentazione per la valutazione del colore
− Colorimetri a spot: misurano solo aree ristre4e del campione, non danno misure rappresentative del campione nella sua totalità
− Sfere integratrici: stimano la rifle4anza dell’intera superficie del campione, senza fornire informazioni sulla variabilità locale
BASSA RISOLUZIONE SPAZIALE, inada4a per l’analisi di matrici con aspe4o disomogeneo
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Le immagini digitali
Anche se generalmente hanno una bassa risoluzione spe4rale, le immagini digitali presentano il vantaggio di possedere una ALTA RISOLUZIONE SPAZIALE:
ciascun particolare dell’immagine è rappresentato da uno o più pixel
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Le immagini digitali
− Immagini multispe4rali (3 o più λ, anche non nel visibile):w alta risoluzione spe4rale
w possibilità di esplorare regioni spe4rali oltre il visibile
w grandi dimensioni dei file
w elevati tempi di acquisizione
− Immagini RGB (Red, Green, Blue):w bassa risoluzione spe4rale
w elevata velocità di acquisizione
w dimensioni contenute e possibilità di compressione (jpg, tif)
w MOLTO ECONOMICHE!!!
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Le immagini RGB
3 canali da 256 valori (8 bit)
variabilità cromatica paragonabile alla sensibilità dell’occhio umano
(24 bit = 16777216 colori)
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MIA: Multivariate Image Analysis
Sviluppatasi negli ultimi 15 anni, si basa su metodi:
− Weak multi-‐‑way: unfold-‐‑PCA/PLS, particolarmente efficace per
analisi esplorativa e classificazione
− Strong multi-‐‑way: PARAFAC/TUCKER, considerando la natura
3-‐‑way delle immagini, o4imali per compressione.
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I colorigrammi
A. Antonelli, M. Cocchi, P. Fava, G. Foca, G.C. Franchini, D. Manzini, A. Ulrici, Automated Evaluation of Food Colour by Means of Multivariate Image Analysis Coupled to a Wavelet-‐‑Based Classification Algorithm, Analitica Chimica Acta, 515, 3-‐‑13 (2004)
− Trasformo l’immagine in un segnale che ne descrive le proprietà relative al colore− Con metodi di analisi cieca seleziono gli aspe4i significativi, indipendentemente
dalla matrice in esame e dal problema in questione, purché legati al colore− Uso gli aspe4i significativi per la costruzione di modelli quantitativi (classificazione/
calibrazione)
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La costruzione dei colorigrammi1) trasformazione ed unfolding
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La costruzione dei colorigrammi2) Calcolo parametri derivati
Ø Luminosità:L = R + G + B
Ø Rosso Relativo: rR = R / L
Ø Verde Relativo: rG = G / L
Ø Blu Relativo:rB = B / L
Ø Tinta:T = funzione complessa della tinta del colore
Ø Saturazione: S = [max(R,G,B)–min(R,G,B)]/max(R,G,B)
Ø Intensità:I = max(R, G, B)
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La costruzione dei colorigrammi3) PCA matrice unfolded
La distribuzione dei valori dei pixel nelle tre coordinate R, G, B è funzione intrinseca della natura dell’immagine
PCALoadings, Scores ed Autovalori sono funzione delle relazioni tra R, G e B, e quindi dei contenuti dell’immagine
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La costruzione dei colorigrammi3) PCA matrice unfolded
Come pretra4are la matrice unfolded?
1) Nessun pretra4amento: PC1 considera la luminosità dell’immagine2) Mean centering: considero la covarianza tra le variabili R, G e B3) Autoscaling: considero la correlazione tra le variabili R, G e B
Non so a priori quale delle 3 trasformazioni sia più utile
LE USO TUTTE E TRE
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La costruzione dei colorigrammi4) Distribuione di frequenza dei parametriPer ciascun parametro calcolo le curve di distribuzione di frequenza e le unisco in sequenza per formare il colorigramma
R
G B L
rR
rG
rB
T
S I
SC1R
SC2R
SC3R
SC1M
SC2M
SC3M
SC1A
SC2A
SC3A
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La costruzione dei colorigrammi5) Autovalori e loadingsAggiungo alla fine del colorigramma i ve4ori dei loadings e gli autovalori, opportunamente scalati
R
G B L
rR
rG
rB
T
S I
SC1R
SC2R
SC3R
SC1M
SC2M
SC3M
SC1A
SC2A
SC3A
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Colorigrammi: compressione dell'ʹinformazione legata al colore Colorigramma: 4900 variabili
Segnale abbastanza lungo ma...
Foto digitale bassa risoluzione (1 Mpixel):
~1000000 × 3 canali = ~3×106 variabili
Foto digitale alta risoluzione (6 Mpixel):
~6000000 × 3 canali = ~1.8×107 variabili
Rinunciando alle informazioni legate alla forma degli oggebi e considerando solo il colore, le dimensioni sono alquanto ridobe
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Matrice dei colorigrammi ed analisi del colore
img2sig.m
matrice dei colorigrammi{n × 4900}
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Passiamo alla pratica!
Risultati
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Campioni
I campioni utilizzati sono comuni pigmenti ceramici, in particolar modo in questo caso sono stati esaminati due tipi di rosso, uno a base di Cd e Se, l'ʹaltro a base di Fe e Si
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Tra4amento
1) Macinazione (tra4amento eseguito da terzi)
2) Separazione per sedimentazione
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Acquisizione dei dati
Scansione di provini con un comune scanner piano commerciale
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Colorigrammi
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Score plot
Analisi dei Componenti Principalipretra4amento: mean centering
4 PC'ʹs, varianza spiegata: 52,95%
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Score plot
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Loadings plot
Valori minimi del blu
Valori minimi del blu relativo Saturazione
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Conclusioni
lLa macinazione del pigmento, pur essendo in grado di ridurre significativamente le distribuzioni granulometriche dei materiali tra4ati, ne altera indiscutibilmente le proprietà cromatiche. Questo è oltremodo evidente nel caso del FeSi.lLa separazione per sedimentazione ha comportato:
l un mantenimento del colore del pigmento a base di FeSil una variazione del colore del pigmento a base di CdSe
lLa nuova metodologia analitica dei colorigrammi si è dimostrata capace di descrivere e standardizzare la valutazione del colore dei pigmenti, perme4endone una analisi ogge4iva.