Materialklassifizierung

Terahertz-Zeitbereichsspektroskopie (Time-Domain Spectrodcopy, TDS) ermöglicht die automatische Klassifizierung von Materialproben durch Training eines Machine Learning-Klassifizierers. Unsere Arbeit befasst sich insbesondere mit der Klassifizierung auf der Grundlage von reflektiven TDS-Messungen. Die untersuchten Proben können eine Oberflächenrauhigkeit aufweisen, die die relativ kurzwellige Terahertzstrahlung stört (siehe auch Einfluss von Oberflächenstrukturen).

Wird ein Klassifikator ausschließlich mit reflektiven Messungen von Proben mit glatter Oberfläche trainiert, bleibt diese Störung unberücksichtigt. Wird ein solcher Klassifizierer nur mit rauen Oberflächen getestet, aber nicht trainiert, sinkt die Klassifikationsleistung erheblich. Wir konnten zeigen, dass das kombinierte Training mit Daten von Proben mit unterschiedlichen Oberflächentopologien, d. h. rauen und glatten Proben, die Zuverlässigkeit der Materialklassifizierung erheblich verbessert.