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Fig. 4 – Spettri di Riflettanza Diffusa
La elaborazione dei dati spettrofotometrici con un’analisi multivariata come
l’Analisi delle Componenti Principali (PCA) [3] risolve questo problema. In Fig. 5
i 16 spettri, rappresentati da un punto ciascuno, sono inseriti nel grafico delle prime
2 Componenti Principali: i 4 cluster in cui appaiono riuniti i punti corrispondono
esattamente alle 4 zone fisicamente identificabili sul campione.
La maggiore sensibilità della Spettrofotometria trova quindi la massima
esaltazione, in quanto anche i due gruppi delle zone non verniciate, A e B, risultano
ora ben distinguibili. Per contro, i due assi principali non offrono la facile ed
intuitiva interpretazione degli assi colorimetrici.
L’approccio qualitativo della Spettroscopia per Immagini è visibile in Fig. 6: con
una semplice elaborazione grafica dell’immagine digitale acquisita a 450 nm le 4
zone del rettangolo di test appaiono immediatamente evidenti e separate.
Com’è noto, il metodo di Spettroscopia per Immagini consiste nell’acquisizione
digitale di una sequenza di immagini dello stesso soggetto a varie lunghezze
d’onda [4].
Nel caso considerato, l’acquisizione è stata eseguita con lo strumento NIR1000
della Opto-Lab di Milano, dotato di 15 filtri interferenziali con larghezza di banda
10 nm, da 410 a 1060 nm. La scheda di digitalizzazione a 8 bit era la DT3155 della
Data Translation. Un’ulteriore applicazione di questa tecnica mostra con evidenza
ancora maggiore le sue potenzialità.
In Fig. 7 sono visibili 3 rettangoli di test per il Bianco di Titanio: legato con resina
acrilica, con resina alchidica e infine con olio di lino.
Una delle immagini – quella a 450 nm – sottoposta a level stretching permette di
identificare immediatamente le variazioni indotte da vernici e irraggiamento in tutti
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