論文の概要: Automated Solubility Analysis System and Method Using Computer Vision
and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12972v1
- Date: Fri, 7 Apr 2023 08:50:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-30 07:31:11.131960
- Title: Automated Solubility Analysis System and Method Using Computer Vision
and Machine Learning
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンと機械学習を用いた溶解度自動解析システムと方法
- Authors: Gahee Kim, Minwoo Jeon, Hyun Do Choi, Jun Ki Cho, Youn-Suk Choi,
Hyoseok Hwang
- Abstract要約: コンピュータビジョンを用いた新規な能動溶解度検知装置を提案し, 分離浄化性能の向上を図った。
提案装置は背景画像と、背景画像を変化させて溶解および粒子の存在を推定する方法を用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24466725954625884
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, a novel active solubility sensing device using computer vision
is proposed to improve separation purification performance and prevent
malfunctions of separation equipment such as preparative liquid
chromatographers and evaporators. The proposed device actively measures the
solubility by transmitting a solution using a background image. The proposed
system is a combination of a device that uses a background image and a method
for estimating the dissolution and particle presence by changing the background
image. The proposed device consists of four parts: camera, display, adjustment,
and server units. The camera unit is made up of a rear image sensor on a mobile
phone. The display unit is comprised of a tablet screen. The adjustment unit is
composed of rotating and height-adjustment jigs. Finally, the server unit
consists of a socket server for communication between the units and a PC,
including an automated solubility analysis system implemented in Python. The
dissolution status of the solution was divided into four categories and a case
study was conducted. The algorithms were trained based on these results. Six
organic materials and four organic solvents were combined with 202 tests to
train the developed algorithm. As a result, the evaluation rate for the
dissolution state exhibited an accuracy of 95 %. In addition, the device and
method must develop a feedback function that can add a solvent or solute after
dissolution detection using solubility results for use in autonomous systems,
such as a synthetic automation system. Finally, the diversification of the
sensing method is expected to extend not only to the solution but also to the
solubility and homogeneity analysis of the film.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, コンピュータビジョンを用いた新しい能動的溶解度検知装置を提案し, 分離浄化性能を改善し, 調製液クロマトグラフィーや蒸発器などの分離装置の故障を防止する。
提案装置は,背景画像を用いて溶液を透過することにより溶解度を積極的に測定する。
提案システムは,背景画像を用いた装置と,背景画像を変化させて溶解と粒子の存在を推定する方法を組み合わせたものである。
提案するデバイスは、カメラ、ディスプレイ、調整、サーバユニットの4つの部分で構成されている。
カメラユニットは、携帯電話上の後部イメージセンサで構成されている。
表示ユニットは、タブレット画面からなる。
調整ユニットは、回転および高さ調整治具からなる。
最後に、サーバユニットは、Pythonで実装された自動溶解度分析システムを含む、ユニットとPC間の通信のためのソケットサーバで構成される。
溶液の溶解状態は4つのカテゴリに分けられ, ケーススタディが実施された。
これらの結果に基づいてアルゴリズムを訓練した。
6つの有機材料と4つの有機溶媒を202の試験と組み合わせて開発したアルゴリズムを訓練した。
その結果, 溶解状態の評価率は95%の精度を示した。
さらに、装置と方法は、合成自動化システムなどの自律システムで使用する溶解度結果を用いた溶解検出後に溶媒または溶質を加えることができるフィードバック機能を開発する必要がある。
最後に, センサ法の多様化は, 溶液だけでなく, 膜の溶解度や均一性解析にも及ぶことが期待されている。
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