SL Embedded Predictor

Vom Spektrometer zum Mehrkomponenten-Analysensystem

Der SL Embedded Predictor ist ein einbaufertiges Chemometrie-Modul für Prozess-Spektrometer oder ähnliche Embedded-Systeme in Analytik und Sensorik. Es ermöglicht die direkte Online-Auswertung von Spektren durch multivariate Kalibrationsmodelle1), die im SL Calibration Workshop oder SL Calibration Wizard erstellt worden sind. Die sonst übliche PC-Anbindung entfällt. Der neu entwickelte SL Embedded Predictor lässt sich aufgrund seiner kompakten Bauweise direkt in das Spektrometergehäuse integrieren und benötigt lediglich eine 12 Volt Spannungsversorgung. Über ein internes Ethernet- oder USB-Interface erfolgt der schnelle Datenaustausch mit dem Spektrometer-Controller, so dass bis zu 30 Datensätze pro Sekunden ausgewertet2) werden können.

Diese schnelle Datenverarbeitung wird möglich durch Einsatz einer Freescale ARM CPU, einschließlich Floating Point Unit und optimierten C/C++ Algorithmen für die chemometrische Auswertung einschließlich automatischer Ausreißererkennung.

SensoLogic liefert das komplette OEM-Modul als Elektronik-Baugruppe mit vorinstallierter Software im Flash-Speicher des Systems. Dort können mehrere Gruppen von Kalibrationsmodellen als Applikationen abgelegt werden, die je nach den Anforderungen an den Messbetrieb wahlweise aktiviert werden können. Weitere Zusatzfunktionen erlauben die Speicherung von Einzelspektren oder Serien, um sie z. B. in Verbindung mit einer Probenahme zur weiteren Kalibrationspflege verwenden zu können.

Eine separate PC-Software für den Kalibrations-Download, Spektren-Upload und Servicefunktionen ist im Lieferumfang enthalten. Das gut dokumentierte Schnittstellenprotokoll erleichtert das Einbinden des SL Embedded Predictors durch Techniker oder Ingenieure des Spektrometer-Herstellers. Auf Wunsch kann die Softwareintegration auf dem Spektrometer-Controller auch durch erfahrene Softwareingenieure der SensoLogic GmbH als separate Dienstleistung erfolgen.

1) Wellenlängen- (MLR, Multiple Linear Regression) und Faktormodelle (PCR, Principal Component Regression; PLSR, Partial Least Squares Regression)
2) abhängig von Art und Anzahl der Modelle in der Applikation