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1. 光谱特性和吸收强度（比尔-朗伯定律）
特定波长的红外线具有被分子（原子）吸收的特性。 该波长吸收的波长取决于构成分子的原子及其键合状态。
下图是显示红外线在纵轴上的吸收（透射率）和横轴上的波长（μm）的光谱特性图示例。
它们代表不同的特性，例如吸水特性、溶剂、薄膜和油。
此外，这种吸收特性会根据物质的数量（厚度）而变强。
这用以下方程表示为 Lambert （Lumber）-Behr 定律。
衰减 ⊿I=-α・I・⊿t （α; 由吸收系数、物质和波长决定的常数） → dI=-α・I・dt 通过t（t=0~t）对两边进行积分 红外线强度 I=I0・e^（-α・t）
Chino的红外线水分和测厚仪利用红外线的特性来吸收物质波长（官能团），测量物质中每种成分的含量，吸收量根据含量（厚度）而变化。
下图是显示红外线在纵轴上的吸收（透射率）和横轴上的波长（μm）的光谱特性图示例。
它们代表不同的特性，例如吸水特性、溶剂、薄膜和油。
此外，这种吸收特性会根据物质的数量（厚度）而变强。
这用以下方程表示为 Lambert （Lumber）-Behr 定律。
衰减 ⊿I=-α・I・⊿t （α; 由吸收系数、物质和波长决定的常数） → dI=-α・I・dt 通过t（t=0~t）对两边进行积分 红外线强度 I=I0・e^（-α・t）
Chino的红外线水分和测厚仪利用红外线的特性来吸收物质波长（官能团），测量物质中每种成分的含量，吸收量根据含量（厚度）而变化。
2. 传感器的内部结构
水分和测厚仪的内部配置如下所示。
光源灯发出的光通过滤光片，仅选择特定波长并照射物质。 照射的红外线被测量目标（官能团）的振动吸收，衰减的反射光通过凹面镜重新聚焦并入射到受光元件上。
此外，该滤光片随电机旋转，间歇照射不同波长的红外线（脉冲波），接收到的红外线由探测器元件转换为电信号，将每个波长的数据数字化，并输出吸光度信号。
光源灯发出的光通过滤光片，仅选择特定波长并照射物质。 照射的红外线被测量目标（官能团）的振动吸收，衰减的反射光通过凹面镜重新聚焦并入射到受光元件上。
此外，该滤光片随电机旋转，间歇照射不同波长的红外线（脉冲波），接收到的红外线由探测器元件转换为电信号，将每个波长的数据数字化，并输出吸光度信号。
3. 吸光度计算
我们的水分和测厚仪的吸光度输出主要如下。
（2）双波长比计算
吸光度
X = K2-λs/λr K1;两个波长的归一化常数 （≈1）：吸收波长 λs 和比较波长 λr
r（低吸收的参考波长）
X = K2-λs/λr K1;两个波长的归一化常数 （≈1）：吸收波长 λs 和比较波长 λr
r（低吸收的参考波长）
（3）三波长比计算
使用
吸收波长λs和λr1和λr2的比较波长 吸光度
X = K1-λs/（α・λr1+（1-α）・λr2） K1; 归一化常数 （≈1）， α; 波长权重常数 （0<α<1） <b12>
吸收波长λs和λr1和λr2的比较波长 吸光度
X = K1-λs/（α・λr1+（1-α）・λr2） K1; 归一化常数 （≈1）， α; 波长权重常数 （0<α<1） <b12>
（3）多元回归运算
由于船上红外线的每个波长为λ1~λn，并且吸收特性呈指数级，因此取每个波长数据的对数，并通过以下公式计算
。
组件值：Y = a0 + a1 / Log （λ1） + a2 / Log （λ2） + ・・・an ・ Log （λn）（
水分、厚度、溶剂等）
。
组件值：Y = a0 + a1 / Log （λ1） + a2 / Log （λ2） + ・・・an ・ Log （λn）（
水分、厚度、溶剂等）
（2）中的双波长比计算的优点是，通过取吸收量与参考波长的比值，减少作为干扰元素的干扰，例如外部光、测量距离、光路上的灰尘、表面条件的波动和其他光强度的绝对值。
此外，（3）中的三波长比计算是两波长的高级类型，在样品的表面条件、颜色和组分比例的差异方面具有很强的优势（我们称之为地球化差异）。
在这种基于比率计算的吸光度计算方法中，使用该吸光度进一步创建校准曲线，以计算所需的组分值。
在（2）中的多元回归运算中，如果确定该方程的系数，则可以直接输出得到的分量值。 这种多元回归操作是一种在所需分量不由单一波动量（一个吸收波长）表示但受到多个元素（水分和厚度的吸收波长）影响（相互干扰）时，通过合并每个元素（波长数据）来获得的方法，通常用于处理多变量时的统计数学处理。 为了找到这种多元回归运算的系数，我们应用测量值并以正态方程组的形式找到它们。
此外，当同时测量多个组件时，通过将这种多元回归计算的系数应用于每个组件，可以同时测量水分和厚度。
此外，（3）中的三波长比计算是两波长的高级类型，在样品的表面条件、颜色和组分比例的差异方面具有很强的优势（我们称之为地球化差异）。
在这种基于比率计算的吸光度计算方法中，使用该吸光度进一步创建校准曲线，以计算所需的组分值。
在（2）中的多元回归运算中，如果确定该方程的系数，则可以直接输出得到的分量值。 这种多元回归操作是一种在所需分量不由单一波动量（一个吸收波长）表示但受到多个元素（水分和厚度的吸收波长）影响（相互干扰）时，通过合并每个元素（波长数据）来获得的方法，通常用于处理多变量时的统计数学处理。 为了找到这种多元回归运算的系数，我们应用测量值并以正态方程组的形式找到它们。
此外，当同时测量多个组件时，通过将这种多元回归计算的系数应用于每个组件，可以同时测量水分和厚度。
4. 校准曲线
它是根据 3 中 （2） 和 （99） 中 <> 中获得的 <>（水分、厚度、μm、溶剂%等）的变化而增加或减少的变量，而不是组件本身的量。
需要校准曲线来确定获得该吸光度值的组分数量。
校准曲线是在测量范围内预先摇晃待测样品，用湿度和厚度传感器测量，然后通过最小二乘法（一种获得减少误差的回归方程的方法）获得吸光度值（X值）和实际测量数据而得到的公式。
<校准曲线数据>
基本上为每种类型创建校准曲线。 该传感器最多可存储 <> 条校准曲线，每次更改类型时都会切换校准曲线的通道。
需要校准曲线来确定获得该吸光度值的组分数量。
校准曲线是在测量范围内预先摇晃待测样品，用湿度和厚度传感器测量，然后通过最小二乘法（一种获得减少误差的回归方程的方法）获得吸光度值（X值）和实际测量数据而得到的公式。
<校准曲线数据>
基本上为每种类型创建校准曲线。 该传感器最多可存储 <> 条校准曲线，每次更改类型时都会切换校准曲线的通道。
附录 1. 基于Lambert-Beer定律的校准曲线数据与吸光度值的关系
在上一节的标定曲线数据中，通过2~3阶多项式方程得到的波长比计算1（3）得到的测量值Y与吸光度X值之间的关系。 另一方面，在朗伯特（木材）-比尔定律中，吸光度是通过对数对数运算获得的（t = - （1/α） / Log（I） + β 当用厚度 t 求解时）。
下图显示了在厚度测量时，以基于Lambert（Lumber）-Beer定律的理论公式获得的吸光度与使用本公司使用的“双波长比计算”进行二阶或三阶回归计算之间的关系。
此模型示例中图中的红色箭头表示理论方程的误差。
然而，在现实中，每个品种（批次）的测量范围在一定程度上是确定的，通过在该范围内进行详细的回归计算，可以将误差降低到使用中没有问题的程度。
此外，对于多元回归计算，取每个波长数据的对数（Logλn），并使用相同的计算方法作为理论公式，因此回归计算精度进一步提高。
下图显示了在厚度测量时，以基于Lambert（Lumber）-Beer定律的理论公式获得的吸光度与使用本公司使用的“双波长比计算”进行二阶或三阶回归计算之间的关系。
此模型示例中图中的红色箭头表示理论方程的误差。
然而，在现实中，每个品种（批次）的测量范围在一定程度上是确定的，通过在该范围内进行详细的回归计算，可以将误差降低到使用中没有问题的程度。
此外，对于多元回归计算，取每个波长数据的对数（Logλn），并使用相同的计算方法作为理论公式，因此回归计算精度进一步提高。
附录 2. 关于平滑操作
我们的水分仪和测厚仪主要用于在线测量，但由于许多干扰、外部光线、测量距离、光路上的灰尘、表面条件的波动等，在线测量数据可能会成为令人沮丧的因素。 因此，我们执行以下算术处理，以消除这些干扰并实现稳定的测量。
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