Detección automática de minerales mediante espectroscopía Raman. Acumulación por multiplicación de espectros, una nueva aproximación

Abstract

En el presente trabajo se ha desarrollado un método de identi cación automática de materiales basado en su señal Raman. Este método de identi cación automática se enmarca en el desarrollo de las herramientas de tratamiento espectral que darán soporte a la misión ExoMars, concretamente al instrumento RLS, desarrollado por el grupo ERICA. El procedimiento implementado tiene como objetivo principal la detección de picos y su clasi cación para identi car los minerales o fases asociados a ellos. Dicho procedimiento se sustenta en una metodología novedosa de acumulación de espectros basada en la multiplicación, en lugar de en el tradicional promediado aritmético, acompañado de la de nición y parametrización de algoritmos de clasi cación de los espectros contra una base de datos espectral. Para realizar este trabajo, se ha llevado a cabo 1- una investigación teórica de la técnica de espectroscopia Raman; 2- una serie de tareas experimentales orientadas al aprendizaje del manejo de sistemas de adquisición de espectroscopia Raman, que a su vez han permitido generar una base de datos de espectros de referencia y problema que ha sido utilizados para 3- desarrollar las rutinas de identi cación automática descritas anteriormente y que son la aportación principal de este trabajo.

In this experiment we have developed a new method to automatically classify materials based on their Raman signal. This method of automatic identi cation has been developed in the framework of the development of the ExoMars mission, speci cally, the RLS instrument, whose development is coordinated by the ERICA research group. The implemented procedure will be implemented in the data treatment pipelines for the automatic processing of the RLS data, by detecting the peak information rst, and its classi cation later to identify the minerals or phases associated with those peaks. This routine is sustained on a novel methodology for the accumulation of spectra based on the multiplication of spectra instead of the traditional arithmetic average, together with the de nition and parameterization of spectra classi cation algorithms by comparison with a Raman spectra database. To carry out this study, we have proceeded as follows: 1-, a theorical investigation about Raman spectroscopy has been done; 2-, a series of experimental tasks related to the acquisition of Raman spectra allow us to generate a database of reference and problem spectra, which have been used to; 3-, develop the automatic identi cation routines previously described, which are the main contribution of this work.