롤러 압축: 테라헤르츠 분광법과 머신 러닝을 통한 리본 다공성 측정

런차오 동, 다니엘 J. 굿윈, 조엘 나사르, 란짓 뎅게, 소피아 S.H. 마트랄리, 닐 호드넷, J. 악셀 자이틀러

초록

롤러 압축은 제약 제조에서 중요한 단위 작업이며, 리본의 다공성은 중요한 품질 특성으로 널리 알려져 있습니다. 테라헤르츠 분광법은 제약 제품의 다공성을 측정하는 빠르고 비파괴적인 기술로 부상했습니다. 감지 관점에서 볼 때, 조각난 리본 조각의 불규칙한 모양과 고르지 않은 표면은 특히 소량의 샘플링만을 조사하는 기술의 경우 측정의 정확성과 정밀도에 영향을 미칠 수 있습니다. 리본 구조 내에서 다공성은 균일하지 않으며, 리본의 폭과 표면 질감에 따라 미세 구조에서 변화가 예상되는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 봉투 밀도와 같은 일반적인 제약 분석 방법은 평균 벌크 다공성만을 보고하며, 작동 속도가 느리고 정확도가 제한적입니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 리본에서 흔히 볼 수 있는 네 가지 유형의 지형, 즉 능선, 계곡, 평평한 평면, 가장자리 점을 분류하기 위해 THz 스펙트럼을 입력으로 사용하는 컨볼루션 신경망 모델을 개발하고 훈련시켰습니다. 이 분류기는 이상값을 식별하고 매끄러운 표면과 울퉁불퉁한 표면의 리본을 구분하는 데 91%의 유효성 검사 정확도를 달성했습니다. 울퉁불퉁한 표면의 능선과 골짜기를 구별하는 더 까다로운 작업의 경우 81%의 테스트 정확도를 달성했습니다. 각 측정값이 지형과 짝을 이루면 샘플 내의 밀도 분포를 확인할 수 있습니다. 이 데이터를 결합하여 기존 제약 분석과 호환되는 평균 벌크 다공성 값을 얻을 수 있습니다.

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