6 Schritte zum fertigen, ortsaufgelösten,
2-dimensionalen, spektroskopischen Diagnosesystem

Legen Sie ein neues Projekt an und vergeben Sie für dieses einen Namen. Fertig!
In diesem Projekt werden alle Spektren sowie Ihre Einstellungen und die angelernten "Recognition Modules" gespeichert. Dies geschieht automatisch, so dass Sie nicht Gefahr laufen, Ihre Daten zu verlieren.

Lassen Sie sich die einzelnen Beispiele eines Projektes übersichtlich anzeigen. Fügen Sie gegebenenfalls neue Beispieldaten hinzu oder entfernen Sie Beispieldaten. Im Programmpunkt Projekt Overview können Sie Ihre Beispiele nach Ihren individuellen Bedürfnissen organisieren. Erstellen Sie einfach Ihre Klassen, in welche die Beispiele zu unterscheiden sind, und ordnen Sie diese Klassen Ihren Beispielen zu. Wählen Sie hier ein Beispiel aus, welches Sie bearbeiten wollen.

Die Software PATTERN EXPERT airspect SRS stellt umfangreiche Möglichkeiten zur Visualisierung für eine detaillierte Analyse Ihrer Beispiele bereit.
Zur Analyse der Daten dienen übersichtliche Visualisierungen, wie die Darstellung des Übersichtsbildes und der zugehörigen Spektren. Das Übersichtsbild ist ein digitales Farbbild, welches in ein Graubild umgewandelt werden kann. Weiterhin können im Bild ein oder mehrere Pixel ausgewählt und deren Spektren angezeigt werden. Umgekehrt werden die Pixel ausgewählter Spektren markiert. Für alle ausgewählten Spektren besteht wahlweise die Möglichkeit sich das Mittelwertspektrum und den Bereich der Standardabweichung anzeigen zulassen.
Als Abrundung bietet airspect SRS die Visualisierung unterschiedlicher Bilder und Ergebnisse für einen direkten Vergleich.

Der Programmunterpunkt "Configuration" bietet dem Nutzer die Möglichkeit, Vorverarbeitungsschritte an den Spektren durchzuführen. Konfigurieren Sie die Prozesse zur Bearbeitung Ihrer Spektren, die notwendig sind, um Ihre Spektren vergleichbar zu machen. Dabei können eine Einschränkung des verwendeten Spektralbereiches, eine Glättung, eine Baseline-Korrektur und so weiter eingestellt werden. Wie sich die Einstellungen auswirken, sehen Sie in einem Vorschaufenster. Die Einstellungen werden automatisch auf alle Spektren in gleicher Weise angewendet.

In dieser Programmfunktion können Sie Auswerteverfahren mittels lernfähigen Mustererkennungsalgorithmen erzeugen. Es ist die Kernfunktion von airspect SRS.
Dabei werden die Spektren von dem Programm gelernt und klassifiziert. Dafür werden die Spektren, denen zuvor eine Klasse zugeordnet wurde, verwendet.
Beim Klassifizieren wiederum werden alle Spektren genutzt und den entsprechenden Klassen zugeordnet. Der Anwender kann sich dabei zwischen drei verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen entscheiden – Klassifizieren, Clustern und Regression. Mit diesen Programmunterfunktionen wird ein optimaler Klassifikator erstellt, welcher die Einteilung der Spektren in die einzelnen Klassen am Besten meistert.
Nach dem Anlernen und Klassifizieren steht ein Auswerteverfahren – Recognition Module – mit Mustererkennungsalgorithmen für die Analyse neuer, unbekannter Spektren für die zuvor festgelegte Fragestellung zur Verfügung. Dem Anwender wird zusätzlich die Zuordnungswahrscheinlichkeit und somit die Qualität seiner Ergebnisse und Spektren angezeigt.

Das Ergebnis des Lern- und Klassifizierungsvorganges wird im Programmpunkt Anaylse dargestellt. Der Anwender kann einen direkten Vergleich zwischen dem Klassenbild, bei dem die ermittelten Klassen der einzelnen Pixel dargestellt sind, und dem wiederholt dargestellten generierten Spektrenbild ziehen. Auch in diesem Klassenbild erkennt der Anwender detailliert durch die Abstufung der Helligkeit der Klassenfarben die Zuordnungswahrscheinlichkeit.