Abstract
Il progetto di ricerca INSIDE ha l'obiettivo di rivoluzionare il concetto di imaging iperspettrale (HSI) nei domini spettrali del vicino infrarosso (NIR) e della fluorescenza a raggi X (XRF), evolvendo da una tecnica di analisi di superficie a una tomografia spettrale 3D in profondità. A questo scopo, il progetto valuterà profondità di penetrazione dei raggi NIR e X incidenti e sfrutterà, per la prima volta, questa proprietà per ottenere immagini spettrali 3D altamente informative di campioni eterogenei.
La ricerca riguarderà tre principali campi di applicazione: analisi degli alimenti, scienza della conservazione e scienze forensi.
I fattori chiave che influenzano la profondità di penetrazione dei raggi NIR e X, così come le loro interazioni, verranno studiati mediante l'applicazione di design di esperimenti multivariati (MDOE). Strategie di separazione multivariata, tra cui la multivariate curve resolution (MCR) e algoritmi di super-risoluzione, saranno applicate per ottenere informazioni chimiche 3D dai dati iperspettrali in modo efficiente. Verranno inoltre sviluppati strumenti adatti per la visualizzazione grafica 3D per la conversione delle informazioni iperspettrali NIR e XRF deconvolute in mappe chimiche 3D.
Responsabile scientifico per il Dipartimento
Giorgia Sciutto (responsabile locale)
Partnership
Università degli Studi di Genova
Università degli Studi di Torino