Consecución de modelos robustos en una aplicación NIRS industrial mediante MSPC sobre espacios PLS

Abstract

El presente trabajo presenta los resultados obtenidos mediante la aplicación de modelos PLS a una base de datos de espectros NIR de cebolla obtenidos de una aplicación en línea implementada en la industria. Especialmente se centra en los efectos de la selección de individuos basada en estadísticos multivariantes (T2 de Hotelling) calculados a partir de los modelos y en el pre-procesado de los espectros para la corrección de las fuentes de variación no deseadas. Los resultados obtenidos muestran cómo la selección de individuos en cuanto a sus valores de T 2 , combinada con el pre-procesado de los espectros, permite general un modelo PLS más estable debido al menor número de variables latentes implicadas. El mencionado modelo presenta errores típicos de estimación similares al resto de los modelos estudiados, tanto para los datos empleados en la calibración, como en la validación. Sin embargo sí se produce una mejora en el coeficiente de determinación cuando el modelo es validado frente a nuevos datos no empleados en su generación. Nuevas técnicas para alcanzar un mejor conocimiento de las fuentes de variación implicadas deberán ser aplicadas