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Thèse soutenue

Méthodes de sélection de variables appliquées en spectroscopie proche infrarouge pour l'analyse et la classification de textiles

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Auteur / Autrice : Alexandra Durand
Direction : Jean-Pierre Huvenne, Cyril Ruckebusch
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Instrumentation et analyses avancées
Date : Soutenance en 2007
Etablissement(s) : Lille 1

Résumé

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Les méthodes d'analyse multivariée permettent d'extraire l'information présente dans les données spectroscopiques expérimentales pour la prédiction d'une propriété d'intérêt. La dimensionnalité des données en spectroscopie proche infrarouge est telle qu'une sélection des variables spectroscopiques et d'échantillons est nécessaire afin d'améliorer les performances, la robustesse des modèles ou de tendre vers une instrumentation simplifiée. L'analyse rapide de la composition chimique des échantillons textiles est fondamentale dans certaines applications. Une première étude concerne la détermination de la teneur en coton dans des mélanges de fibres coton/polyester et coton/viscose par spectroscopie proche infrarouge. Afin d'améliorer les capacités prédictives obtenues sur les spectres complets, deux procédures de sélection de variables, l'information mutuelle et les algorithmes génétiques, ont été appliquées. L'erreur standard de prédiction obtenue pour le lot coton/polyester est de 2,53% sur les 8 variables sélectionnées par l'information mutuelle. Une seconde étude présente l'analyse qualitative pour la classification d'échantillons textiles dans trois classes par rapport à une propriété physicochimique d'intérêt. La méthode des support vector machine présente des résultats performants avec un taux d'échantillons bien classé en prédiction de 88,8%. La réduction arbitraire du nombre de variables spectroscopiques a permis de montrer que les capacités prédictives obtenues sur les spectres complets ne sont pas dégradées. Ces résultats sont confirmés par l'utilisation d'une instrumentation simplifiée.