Anschauen - MAZeT GmbH

Embedded-Messsysteme für Fluide und Oberflächen
Was ist mittels Farbmessung möglich?
WHITE PAPER.
Bei der Entwicklung von Embedded-Farbmesssystemen ist es wichtig zu wissen, welche
Messgenauigkeit und Systemelektronik benötigt wird? Soll es ein Handheld-Gerät oder ein
Inline-System sein? Dieses White Paper zeigt, wie fluid- oder farbstoffbasierte Anwendungen
von intelligenten Messsystemen und -aufbauten profitieren können.
von Kevin Jensen, M.A., Michael Göpfert, Dipl.-Inf. (FH) & Paul-Gerald Dittrich, B. Eng.
MnO4
0,55mg/l
pH
11,5
NH4
0,05mg/l
1. Einleitung
Im Hinblick auf verschiedene Anwendungen
auf dem Gebiet der Farbmessung ist es wichtig zu wissen, wie genaue Messwerte ohne
Drifteffekte erzielt werden können. Farbmessung und Farbwahrnehmung beruhen
auf drei Variablen: Objekt, Licht, Beobachter.
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'Weißes Licht' wird oft als farblos wahrgenommen, aber eigentlich beinhaltet es alle
Farben des sichtbaren Spektrums. Wenn
weißes Licht ein Objekt erreicht, wird nur
eine ausgewählte Menge an Farbe blockiert
und/oder reflektiert. Was bleibt, ist die Farbe,
die wahrgenommen wird.
Der Effekt ist, dass Farbe unterschiedlich
wahrgenommen werden kann, wenn eine oder mehrere dieser wesentlichen Variablen
sich ändern. Daher können diese Variablen
verwendet werden, um bei einem Projekt
hilfreich zu sein oder zeitgleich ein technologisches Hindernis darstellen. Deshalb ist es
wichtig, den gesamten Messaufbau vor der
Entscheidung des allgemeineren technologischen Ansatzes zu bewerten.
Änderungen der Variablen können beabsichtigt sein, um die Werte für die statistische
Auswertung verwenden zu können (siehe Regressionsanalyse). Diese Methode schätzt die
Beziehungswerte zwischen den Variablen ein
und ermöglicht es Rückschlüsse zu ziehen,
die auf Unterschieden in Farbe und Spektrum
basieren. Selbst bei Objekten oder Flüssigkeiten, die scheinbar klar bzw. farblos sind,
gibt es Methoden, die es ermöglichen spezifische Eigenschaften über das hyperspektrale
Verfahren zu analysieren.
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So können beispielsweise Verschiebungen
des Einfallswinkels oder Veränderungen in
der Verwendung des Beobachters/Detektors
den Ausgabewert der jeweiligen Applikation
stark abweichen lassen.
In diesem White Paper werden einige Anwendungsbeispiele im Bereich der Qualitätskontrolle sowie der Automatisierungs-, Lebensmittel- und Verarbeitungsindustrie genauer
beobachtet. Die Messwerte und Genauigkeiten werden betrachtet, um zu zeigen, was mit
True-Color-Sensoren (XYZ-Sensoren mit
Normspektralwertfunktion) oder MultiSpektral-Sensoren (Quasi-Spektrale-Sensoren) möglich ist.
Glucose measurements with color
sensors via pyranose oxidase (mg/l)
100
80
97
96,17
Coke
60
Ice Tea
53,15
40
38,93
20
Sprite
Fruko
0
Coke
Ice Tea
Sprite
Fruko
Bild 1: Softdrink-Glukosemessungen via Farbsensoren
2. Glukose, pH und Chemikalien
Die häufigsten Messungen in Bio-Analytik,
Qualitätsmanagement, Lebensmittelverarbeitung oder der medizinischen Industrie
sind Glukose- oder pH-basiert. [8] Das Pyranoseoxidase-Verfahren wird für Glukosemessungen mit Farbsensoren genutzt. Für
diesen auf Transmission basierenden Testaufbau wurden Glukosemessungen über indirekte Bestimmung durchgeführt. Dabei
wurde ABTS als Redox-Indikator für den
sichtbaren Spektralbereich verwendet. Somit
war es möglich, den Anteil des einfallenden
Lichts bei einer bestimmten Wellenlänge
durch die Probe zu messen.
Einige der gemessenen Substanzen waren
farblos und wurden z.B. via Fluoreszenz-Verfahren gemessen. Dieses Verfahren ermöglicht, dass farblose Chemikalien bei bestimmten Wellenlängen unterschiedlich reagieren und somit verschiedenste Analysemöglichkeiten ermöglichen. Die Verwendung
von ABTS als Indikator bewirkt, dass die gemessenen Substanzen zu einem grünen
Farbbereich zu reagieren.
Der Glucose-Testaufbau wurde weiter verwendet, um Glucose-Messungen von handelsüblichen Softdrinks durchzuführen. Ergebnisse im Bereich von 95+ mg/l für Cola
und Sprite, 50+ mg/l für Eistee und fast
40 mg/l für Fruko, einem regionalen Erfrischungsgetränk aus der Türkei. [Bild 1]
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Mit solchen Handheld-Geräten können Proben unterwegs analysiert werden. Um eine
Messung einzuleiten, wird eine Zero-Messung der Probe durchgeführt. Es wird der
entsprechende Indikator zugegeben und eine
zweite Messung ermöglicht eine genaue Bestimmung der Probenzusammensetzung.
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Diese Methode ermöglicht die genaue Messungen nicht nur für Glucose- oder pH-Werte
durchzuführen, sondern auch von zahlreichen anderen chemischen Zusammensetzungen in den Proben. Zum Beispiel: Chlor,
Kupfer, Nitrit oder Phosphat.
Bei der pH-Wertermittlung mittels Absorptionsmessung wurden Genauigkeitswerte im
Bereich von 0,1 erzielt. Wenn das Prinzip der
Absorptionsmessung nicht genau genug ist,
können die Ergebnisse durch den Einsatz von
Fluoreszenz-Messungen verbessert werden.
Im Testaufbau war es möglich, Rodamin 6G
[Bild 2] und Cumarin 1 mit einer Genauigkeit
von 10-6 mol/l zu messen. Bei einer Schichtdicke von 200 µm Toluidinblau konnte eine
Konzentration von 10 µmol detektiert werden. [8]
R6G Absorption
R6G Emission
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
430
480
530
580
630
680
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Bild 2: Quasispektrum von Rodamin 6G (absorptions- und emmissionsbasierend)
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3. Sprit und Mineralöle
Kraftstoffe und Erdölerzeugnisse sind meist
strengen Regulierungen der internationalen
Industrie unterzogen. Die Farbe des Kraftstoffs oder Petroleums ist ein Indikator für
verschiedene Elemente, beispielsweise Steuerklassen oder Nutzungsdomänen.
Bei einem spezifischen Testaufbau sind die
besagten Sensoren in der Lage, selbst feinste
Farbunterschiede zu erkennen. Um jedoch
die besten Ergebnisse in Flüssigkeitsmessungen oder andere auf Flüssigkeit basierende Anwendungen zu erreichen, wird empfohlen, die mathematischen Algorithmen hinter dem Detektionsprozess zu optimieren. So
können spektrale Information mit höchster
Genauigkeit erfasst werden.
Dies kann durch Simulation von komplexen
Nachweismethoden erreicht werden, beispielsweise durch den Algorithmus der Partikelschwarmoptimierung unter Betracht der
bekannten Eigenschaften der verwendeten
Farbsensoren. Das Ergebnis von solchen Optimierungsverfahren ist eine Genauigkeit, die
in der Lage ist, zwischen scheinbar gleichfarbigen Flüssigkeiten Unterschiede zu detektieren.
Bild 3: Beispielhafte Darstellung einer üblichen Erdöl-Farbtafel
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Die ASTM D1500, Pt-Co- oder Gardner-Farbskalen beschreiben Farbunterschiede von
gelb-weißlich bis dunkel-orange-braun
[Bild 3].
Die Norm ASTM D 6045 [5] beschreibt das
Normspektralwertmessverfahren von Saybolt und ASTM Farben. Die Farbpalette ähnelt
dem Bild 3. Die Saybolt-Farbskala wird zur
Einstufung von hellen Erdölprodukten, einschließlich Flugkraftstoffen, Kerosin sowie
Naphtha, Weißölen oder Kohlenwasserstoffen verwendet. Hingegen wird die ASTMFarbskala für dunklere farbige Erdölprodukte eingesetzt. Es ist eine komplexe Aufgabe, den Unterschied zwischen einzelnen
Saybolt-Proben zu messen, da die Farbunterschiede oft durch das menschliche Auge
kaum sichtbar sind.
Die folgenden Messungen zeigen die Farbkoordinaten von mehreren gemessenen Flüssigkeitsproben im Saybolt-Bereich innerhalb
des CIE-Farbraums [5]. Die Bereichswerte
sind in der Norm festgelegt und zeigen, wie
genau ein Farberkennungssystem sein muss,
um die gegebene Norm zu erfüllen. [Bild 4]
Bild 4: Normspektralwertanalyse von Saybolt-Proben
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D
4. Druckindustrie
Die Druckindustrie hat hohe Ansprüche an
Farben und deren Reproduzierbarkeit. Was
passiert, wenn die Corporate-Farben sich
während einer Inline-Produktion ändern?
Sollte die Produktion in dieser Zeit angehalten werden, geht mit jedem Druckfehler teures Geld verloren?
Ziel war es einen Testaufbau zu entwerfen,
um absolute Farbwerte für Druckfarben zu
erkennen. Die gemessenen Werte wurden
mit den Referenzwerten eines Spektrometers verglichen, um die erforderliche Zielgenauigkeit bewerten zu können. Ein Vorteil von
Multi-Spektral-Sensoren ist die höhere Genauigkeit und die Möglichkeit, spektrale Näherungsverfahren verwenden zu können.
Wenn die Druckfarben bekannt sind, können
Ergebnisse durch Kalibrierung der spezifischen Farben verbessert werden. Daher ist
es möglich eine absolute Genauigkeit von
ΔE00 <1 zu erreichen, unabhängig vom Standard-Beobachter und der Standard-Lichtquelle.
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Die Messungen wurden mit Hilfe eines MultiSpektral-Sensors und einem mehrkanaligem
Transimpedanzverstärker mit flexiblen Verstärkungsstufen durchgeführt. Eine Farbpalette der Avian-Keramik-Basis-Serie wurde
für die Ziel Kalibrierung verwendet. Ziel war
es, die Gesamtgenauigkeit der Druckfarberkennung auf Basis des spezifischen Anwendungsaufbaus zu verbessern. Eine weiße LED
wurde als Standard-Lichtquelle gewählt.
erzielen. Anfangswerte wurden ohne Optimierung durchgeführt und lagen bei
ΔE00 = 1.47. [Bild 5 & 6]
Bild 5: Cyan-Druckfarb-Beispiel vor der Optimierung
bei einem Wert von ∆E00 = 1,47
Eine ähnliche Verbesserung wurde für Magenta erreicht, bei einem Maximal ΔE00 von
2,40 vor der Optimierung und anschließend
bei einem Maximal ΔE00 von 0,91. Die Messwerte für Gelb lagen bei einem Maximal ΔE00
von 1,39 vor der Optimierung und anschließend bei einem Maximal ΔE00 von 0,28.
Bild 6: Cyan-Druckfarb-Beispiel nach Optimierung
bei einem Wert von ∆E00 = 0,25
Mittels Regressionsgleichung für spektrale
Approximation [6] ist es möglich, eine mittlere Genauigkeit von ΔE00 = 0,25 für Cyan zu
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5. Zusammenfassung
Nach der Vorstellung der Messmethoden
konnte gezeigt werden, dass Farbsensoren
zahlreiche Möglichkeiten anbieten, um genaue und zuverlässige Embedded-Messsysteme für unterschiedlichste Anwendungsbereiche zu entwickeln. Die kompakte Baugröße ermöglicht den Einsatz in mobilen Geräten oder engen Umgebungen. Die wichtigste Tatsache ist, zu wissen, welche Art von
Detektor im Testaufbau eingesetzt wird und
wie die Messungen durchgeführt werden sollen [9].
Die Wahl der richtigen Messmethode (wie
Emission, Remission oder Transmission) ist
für eine genaue Bewertung von verschiedenen Substanzen oder Elementen von wesentlicher Bedeutung. Zum Beispiel: Flüssigkeiten reagieren anders als feste Objekte, Reflexion oder Fluoreszenz erfordern einen veränderten Messaufbau.
Darüber hinaus bestätigen die Messungen,
dass die Farbwahrnehmung nicht mit üblichen physikalischen Größen wie Spannung,
Druck oder Dichte verglichen werden kann.
Da die Hauptvariablen der Farberkennung
sich applikativ stark unterscheiden (Objekt,
Licht und Beobachter), ist es wichtig, die
Farbmessaufgaben auf die jeweilige Anwendung zu optimieren und zu kalibrieren. Definierte Referenz- oder Zielwerte müssen gesetzt werden, um das spezifische ΔE00 von
Farbkoordinaten in bestimmten Farbräumen
zu vergleichen [Bild 7].
Bei allen Messungen konnte eine Genauigkeitssteigerung durch Einsatz von intelligenten Optimierungsprozessen und Algorithmen
erreicht werden.
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Bild 7: Beispielhafte Probenmessreihe im CIE1931-Farbraum.
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Literaturhinweise
MAZeT GmbH WP14389 V1.0
(1) MAZeT-Webseite: http://www.mazet.de.
(2) Produktinformationen zu Farbsensoren: http://www.mazet.de/en/products/jencolor.
(3) Application note, Kalibrierung von JENCOLOR-Sensoren am Beispiel LED-Lichtquellen,
MAZeT GmbH, 2012.
(4) F.Hailer, F. Krumbein, Application of JENCOLOR multispectral sensors in dermatology, Ilmenau University of Technology (Thur.), 2011, urn:nbn:de:gbv:ilm1-2011imeko-083:6,
http://www.db-thueringen.de/servlets/DerivateServlet/Derivate-24432/ilm1-2011imeko083.pdf.
(5) ASTM D6045 - Standard Test Method for Color of Petroleum Products by the Automatic Tristimulus Method http://www.astm.org/Standards/D6045.htm.
(6) Walter Alt, Nichtlineare Optimierung, Vieweg+Teubner, 2002, ISBN-Nr.: 978-3-528-031-93-0.
(7) DIN5033. Farbmessung; Normvalenz-Systeme.
(8) University of Applied Sciences Jena - Forschungsbericht, 2011, ISBN-Nr.: 978-3-932-886-27-0.
(9) Hrsg. Ch. Eckert, Sensortechnik aktuell, 2013, ISBN 978-3-8356-3370-4, S. 26-29.
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