CONTRERAS, U. et al. Identificación de aceros por espectroscopia de rompimiento inducido por láser (LIBS) y análisis de componentes principales. []. , 58, 2, pp.184-190. ISSN 0035-001X.

^les^aEn la actualidad existe una producción de mas de 100 000 aceros diferentes de acuerdo a su composición química y propiedades mecánicas; sin embargo, una vez en el mercado, no existe técnica alguna capaz de identificar y clasificar cualquier acero según su clase o grado. En este trabajo se describe un método capaz de identificar y clasificar aceros a través de la determinación de su composición química. El método propuesto se basa en un análisis de espectroscopia atómica procedente de la técnica LIBS así como del análisis multivariado de los espectros de emision. Para aceros pertenecientes a diferentes clases se detectaron diferencias espectrales considerables debidas a su composición elemental, lo que hace posible su identification de una manera rápida. En el caso de dos aceros analizados de una misma clase, pero de distinto grado, la información espectral no es suficiente para una discriminación satisfactoria a simple vista ya que las diferencias en composición son relativamente bajas (< 0.5 %); sin embargo, con el análisis de componentes principales (PCA) se logro la discriminación de las 4 muestras de acero (de acuerdo a su clase y grado).^len^aNowadays there exist more than 100 000 different types of steels according to their chemical and physical properties. Nevertheless there is not a unique method capable to identify or classify any sample of steel according to its class or grade. In this work it is described a method capable to identify and classify steels due to the chemical composition determination. The proposed method is based in the analysis ofatomic spectra by Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) and Principal Component Analysis (PCA). For steels from different classes it is possible to discriminate them due to their chemical composition. For steels from the same class but different grade, the information on the spectra is not sufficient for a satisfactory discrimination because of the relatively low difference in composition (< 0.5 %); however, discrimination ofall analyzed samples is possible using PCA.

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