Microsoft Word - SNB_D_18_01867_revised Spectrophotometric and Digital Colour Colourimetric (DCC) analysis of Colour-based Indicators Yusufu, D., & Mills, A. (2018). Spectrophotometric and Digital Colour Colourimetric (DCC) analysis of Colour- based Indicators. SENSORS AND ACTUATORS B-CHEMICAL, 273, 1187 -1194. https://doi.org/10.1016/j.snb.2018.06.131 Published in: SENSORS AND ACTUATORS B-CHEMICAL Document Version: Peer reviewed version Queen's University Belfast - Research Portal: Link to publication record in Queen's University Belfast Research Portal Publisher rights Copyright 2018 Elsevier. This manuscript is distributed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs License (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/), which permits distribution and reproduction for non-commercial purposes, provided the author and source are cited. General rights Copyright for the publications made accessible via the Queen's University Belfast Research Portal is retained by the author(s) and / or other copyright owners and it is a condition of accessing these publications that users recognise and abide by the legal requirements associated with these rights. Take down policy The Research Portal is Queen's institutional repository that provides access to Queen's research output. Every effort has been made to ensure that content in the Research Portal does not infringe any person's rights, or applicable UK laws. If you discover content in the Research Portal that you believe breaches copyright or violates any law, please contact openaccess@qub.ac.uk. Download date:06. Apr. 2021 https://doi.org/10.1016/j.snb.2018.06.131 https://pure.qub.ac.uk/en/publications/spectrophotometric-and-digital-colour-colourimetric-dcc-analysis-of-colourbased-indicators(be456ea2-511a-4b21-a1c9-7642b92ae263).html 1    Spectrophotometric and Digital Colour Colourimetric (DCC) analysis of  Colour‐based Indicators    Dilidaer Yusufu and Andrew Mills*  School of Chemistry and Chemical Engineering, Queens University Belfast, BT9 5AG  e‐mail: andrew.mills@qub.ac.uk                                    Key words: digital photography; spectrophotometry; RGB; colour analysis; colour indicators        2    Abstract  Seven simulated absorption spectra that span the visible spectrum, are used to probe the  degree of linear correlation that exists between real absorbance, Ao, at max, and three well‐ established  colour‐based  parameters,  based  on  the  standard  Red,  Green  and  Blue  scale,  sRGB, namely: (i) apparent absorbance, A(sRGB), (ii) apparent fraction of absorbed light, 1‐ T(sRGB), where T is the apparent transmittance and (iii) colour difference, E.  In all cases  the  colour‐based  parameter,  A(sRGB),  linearly  correlates  best  with  Ao.    This  predicted  correlation  is  tested  using  three  different,  actual  colour‐based  indicators,  using  UV/Vis  absorption  spectroscopy  to  monitor  the  change  in  actual  absorbance  of  each  of  the  indicators and digital photography to monitor simultaneously the change in the values of  sRGB,  and  so  A(sRGB).    The  three  different  indicators  used  were:  a  CO2  indicator,  a  photocatalytic activity  indicator and an oxygen indicator.    In all three cases the apparent  absorbance  parameter,  A(sR),  derived  from  sRGB  analysis  of  the  digital  images,  is  proportional  to  the  real  absorbance,  as  measured  using  UV/Vis  spectrophotometry,  and  able to yield the same key analytical information.  The increasing use of sRGB analysis of  digital photographic images, i.e. digital colour colourimetry, DCC, is discussed briefly.      3    Introduction  There is a great deal of interest in optical sensors and probes, which are able to respond  reversibly, or irreversibly, to specific analytes [1].  In many cases the optical effect is a colour  change measured using UV/Vis absorption spectroscopy, where a change in the measured  absorbance  at  a  specific  wavelength,  A,  is  usually  related  simply  to  a  change  in  concentration of the analyte under test.  However, even when used in a very basic form,  UV/Vis spectroscopy is not an inexpensive technique, nor is it particularly portable, both of  which add to the overall cost of analysis when using optical sensors.    Interestingly,  there  is  a  recent  and  growing  interest  in  the  use  of  digital  photography,  coupled with digital  image analysis, to probe colour changing reactions that are so often  studied  using  UV/Vis  spectroscopy.    For  example,  Knutson  et  al.  have  used  digital  photography to study the kinetics of reaction between crystal violet and hydroxide ions [2].   Wang  et  al.  have  used  a  mobile  phone's  digital  camera  to  probe  the  colour  change  associated with a .microchip enzyme‐linked immunosorbent assay, ELISA, when exposed to  different levels of the ovarian HE4 biomarker in urine [3].  Capitan‐Vallvey et al. have used  colour  digital  photography  for  one‐shot,  multi‐ion  (potassium,  magnesium  and  hardness)  detection  [4]  and  Ozcan  et  al.  have  used  mobile  phone  microscopy  for  high  resolution  pathology imaging [5].  And finally and most recently, photography has been used monitor  an  epidermal  UV  colorimetric  dosimeter  and  is  now  the  basis  of  L'Oreal's  'My  Patch'  UV  dosimeter, which involves monitoring UV dose with a mobile phone digital camera coupled  to an App [6].  Interestingly, in several of the different examples cited above the method  used to relate the digital photographic data to the analyte concentration was different.  The  above approach to quantitative analysis via digital image analysis, has been termed ‘digital  camera colourimetry', which we shall refer to henceforth as DCC, given its clear link with  conventional colourimetery and its use of simple (non‐spectrophotometric) devices, such as  the filter photometer [7, 8].    Colour  has  been  precisely  defined internationally  and  standards  have  been  developed  to  ensure accurate colour representation [9, 10].  Thus, the International Colour Consortium,  ICC, have defined a device‐independent, standard Red (R), Green (G) and Blue (B) colour  space, sRGB, where any colour in that colour space is defined by the values of R, G and B,  each of which ranges from zero to 255 (i.e. 8 bit format), or 0 to 1 (sometimes referred to  4    as:  fractional  format)  [11].    Whatever  the  format,  often  these  values  are  referred  to  as  'intensities' and this terminology will be adopted here, since, as we shall see, they are used  in  DCC  to  generate  apparent  absorbance  and  transmittance  values,  i.e.  A(sRGB)  and  T(sRGB), respectively, vide infra.  Many image analysis mobile phone Apps (ColorMeter [12],  Color Card [13], and Color Mate [14]) and open source digital image processing programs,  such as: ImageJ [15], Adobe Photoshop [16] or Image Colour Picker [17], are able to analyse  readily any part of a digital image and return the non‐linear sRGB values associated with the  colour.    As note earlier, in many of the examples of DCC cited above the individual methodologies  used  to  relate  the  sRGB  colour  data  to  the  analyte  concentration  were  different.    For  example, Knutson et al. [2], in their study of the kinetics of reaction between crystal violet  and hydroxide ion, showed that the DCC absorbance parameter for the green component,  i.e. A(sG), was related directly the concentration of the dye, crystal violet, CV, where:                                                            A(sG)  =  log(sGo/sGCV)                                                           (1)  and sGo and sGCV are the digital image ‘intensity’ values for the sG component derived from  the photograph of the reaction solution in the absence and presence of the CV, respectively;  note:  sGo  is  usually  taken  to  be  equal  to  255  (or  1).    In  contrast,  in  their  use  of  DCC  to  quantify the level of HE4 in urine, Wang et al. [3] showed that the DCC transmittance for the  red component of the digital image, i.e. T(sR), was related directly the concentration of HE4,  via the expression:                                                                      1‐T(sR) = K[HE4]                                                                (2)  where, T(sR) = sRHE4/sRo and sRo and sRHE4 are the intensity values for the sR components of  the  digital  image  of  the  ELISA  indicator  in  the  absence  and  presence  of  the  HE4,  respectively.  The parameter, 1‐ T(sR), will be referred to here as the apparent fraction of  light absorbed by the system.  Since the standard red component is not absorbed in absence  of HE4, once again it is assumed that the value of sRo = 255 (or 1 if in fractional format).   Finally,  Araki  et  al.  [6],  in  their  use  of  DCC  to  determine  the  UV  dose  received  by  the  indicator, employed the sRGB data, derived from photographic images of the indicator, to  calculate the values of L, a and b, in the Lab colour scale, and then determine the change in  colour between a UV exposed and non‐exposed indicator, i.e. E, where:  5                                                        E  =  [(Lo – Lx)2 + (ao – ax)2 +(bo – bx)2]1/2                                     (3)  Where the subscripts 'o' and x' refer to the values of L, a and b values derived from the  images of the non‐exposed and UV‐exposed indicator, respectively, where the value Lo, ao  and bo were assumed to be 1, 0 and 0, respectively.   This paper seeks to identify which of the above three digital image‐based parameters, i.e.  A(sRGB), 1‐T(sRGB) and E,  is best at providing a  linear correlation with real absorbance  values, as measured using UV/Vis spectrophotometry, at a series of wavelengths that span  the visible solar spectrum.  Once identified, this DCC analysis best method is combined with  digital image recording and sRGB calculations, using a mobile phone and App, respectively,  to probe the responses of three different known optical sensor systems to see if it is able to  generate the same analytical information as that gleaned from a UV/Vis spectrophotometric  analysis of the same system.    Experimental  Materials  Unless  stated  otherwise,  all  chemicals  were  purchased  from  Sigma  Aldrich  and  used  as  received.    The  Activ™  self‐cleaning  glass  was  a  gift  from  Pilkington  Glass.    All  aqueous  solutions  we  made  up  with  double‐distilled,  deionised  water.    All  gases  were  purchased  from BOC.    The phenol red (PR) CO2‐sensitive plastic polymer film was prepared as described previously  [18], using PR instead of 8‐hydroxypyrene‐1,3,6‐trisulfonic acid trisodium salt (HPTS) as the  pH‐sensitive  dye.    Thus,  0.2  g  of  PR  were  fully  dissolved  in  a  mixture  of  3.1  ml  of  40%  tetrabutylammonium hydroxide, TBAH, aqeous solution and 100 ml of ethanol, after which  2 g of hydrophilic silica were added, and the dispersion stirred for 2.5 h.  The final purple  powdered  form  of  the  PR‐TBAH‐SiO2  pigment  was  then  obtained  via  spray‐drying  the  dispersion usinga Buchi B‐290 spray dryer.  The PR‐TBAH‐SiO2 pigment was then mixed with  low density polyethylene (LDPE), 5 wt%, and extruded out as a 50 m thick, 10 cm wide, film  using  a  Rondol  Microlab  10  mm  twin  screw  extruder  (barrel  L/D  25/1).    The  final  purple  coloured plastic film changed to a yellow colour upon exposure to 100% CO2, returning to its  original purple colour in the absence of CO2, i.e. the colour‐changing process was reversible.   6    The preparation of the resazurin, Rz, ink used in this work is described elsewhere [19], but  briefly, 1.33 mg of Rz and 133 mg of glycerol were added to 1 mL of a 1.5 wt% aqueous  solution of hydroxyethyl cellulose (HEC), (MW = 250k).  The ink was stirred for at least 5 h,  to ensure thorough mixing and dissolution of the dye, before use.  The Activ self‐cleaning  glass samples were coated with the Rz ink, by securing the glass sample to an impression  bed (i.e. a clipboard) and drawing down a ca. 2.5 cm line of the ink placed 3 mm from the  top edge of the glass sample.  A wire wound rod (a 'K‐bar' No. 3 [20]) was used to create the  draw  down  film,  the  final  dry  thickness  of  which  was  ca.  2.1 m.    The  Rz‐coated  Activ  sample was then irradiated with UV light (2 mW cm‐2 using a 352 nm broad band UVA black  light (BL) lamp, 2 x 15W) and the photocatalysed reduction of the Rz monitored periodically  both  spectrophotometrically  and  photographically  until  no  further  colour  change  was  observed in the Rz ink, or after a period of 12 min, whichever was the shorter period of  time.    The  preparation  of  the  oxygen  sensitive  thionin  acetate,  Th,  ink  used  in  this  work  was  otherwise  identical  to  that  of  a  MB  ink  described  elsewhere  [21],  and  which  briefly  comprised: 20 mg of thionin acetate, 100 mg of P25 titania and 1 g of glycerol dissolved  mixed in with 10 cm3 of a 5 wt.% of hydroxyethyl cellulose (HEC, average Mw: 123k) solution  in double distilled deionised water.  This ink was sonicated for at least 30 minutes to ensure  thorough  dissolution  of  the  soluble  components  and  subsequently  spin‐coated  onto  a  borosilicate cover slip (2.4 mm in diameter and 0.145 mm thick) at a rotation speed of 2000  rpm, to produce a dried Th ink film of thickness ~2.1 µm. The ink film was then ‘activated’ to  its colourless, oxygen sensitive form by exposing it to UVA irradiation (typical irradiance, 2  mW  cm‐2,  using  a  352  nm  broad  band  UVA  BL  lamp,  2  x  15W))  for,  typically,  20  s.    The  oxygen driven recovery of the leuco‐thionin to the blue coloured thionin was monitored as a  function of time, t, by UV‐vis spectrophotometry and digital photography.  Methods  All  UV/Vis  spectra  were  recorded  using  a  Cary  60  UV/Vis  spectrophotometer.    All  digital  images were recorded using the digital camera (12‐megapixel) on a 7+ iPhone.  All digital  images were analysed using either the ColorMeter App [12], or the free ImageJ (v 1.51d)  software  [15],  both  yielded  the  same  non‐linear  values,  sR',  sG'  and  sB',  which  were  subsequently processed as described in the text.  7    Simulated absorption spectra and determination of sRGB and Lab values  A  very  simple  simulation  of  the  UV/Vis  absorption  spectrum  of  an  absorbing  species,  D,  which has a wavelength of maximum absorption, max, can be generated using the following  expression:                                          A =  Ao.exp[‐{( ‐ max)/(0.6.FWHM)}2]                                            (4)  where A and Ao are the absorbances due to D at  and max, respectively, and FWHM is full  width at half maximum of the absorption band, set at 50 nm.  Note that according to Beer's  law, Ao is proportional to the concentration of D, [D], and can be varied as required.  Thus,  figure 1 illustrates the simulated absorption spectra for a series of simulated dyes, D, with  max values set at those associated with the rainbow colours of the solar spectrum, i.e. red,  orange, yellow, green, cyan, blue violet, with, in all cases, Ao set at 1.      Figure 1: Absorption spectra of seven simulated dyes each absorbing at their max values the  primary rainbow colours, red, orange, yellow, green, cyan, blue and indigo.  Each spectrum  was calculated using eqn(4) with Ao = 1.      Knowledge of the absorption spectrum of any light‐absorbing species allows its linear sRGB  values to be calculated and its coloured defined, via the three tristimulus values, X, Y and Z,  which can be calculated using the following formulae [10]:  8                                                                ∑ ∑                                                                 (5)                                                                 ∑ ∑                                                               (6)                                                              ∑ ∑                                                                   (7)    where T() is the transmittance (i.e. 10‐A) of the simulated dye, S() is the spectral power of  a standard illuminant (here assumed to be daylight andusually referred to as D65), and x(),  y() and z() are the two degree standard colour matching functions (CMFs), which are a  consequence of the three different cone responses of the eye.  Tables of S() for D65 and  x(), y() and z() are readily available from the literature [22] and a typical set used here  are  illustrated  in  figure  2,  and  also  contained  in  the  'S1.xls'  spread  sheet  in  the  supplementary information.    9      Figure  2:  Plots  of  the  known  colour  matching  functions,  i.e.  x(),  y()  and  z()  for  a  2o  standard  observer  and  the  S()  relative  spectral  power  of  a  standard  (D65,  i.e.  daylight)  illuminant as a function of wavelength,  [20].  Since the value of A at any wavelength, , for any of the simulated dyes illustrated in figure  1, can be calculated using eqn (4), given a knowledge of max, it follows that each simulated  dye absorption spectrum depicted in figure 1, can be defined by a set of tristimulus values,  X, Y and Z.   These, in turn, can be converted to sR, sG and sB values using the following  matrix transformation equation [10]:                                         3.2410 1.5374 0.4986 0.9692 1.8760 0.0416 0.0556 0.2040 1.0570                                         (8)  The  above  process  generates  linear  sR,  sG  and  sB  fractional  values  in  the  range  0‐1,  however, it more usual to convert them to the 24 bit sRGB code, [sR sG sB], where [0 0 0] is  black and [255 255 255] is white.  Usually this means multiplying each fractional value by  255 and rounding to nearest whole number, with the caveat that if any fractional value is <  0, then a value of zero is returned and if any is > 1, a value of 255 is returned [10].  10    Alternatively, the tristimulus values, X, Y and Z, can be converted to Lab values using the  following equations [6]:                                                                    ∗ 116 / 16                                                      (9)                                                              ∗ 500 / /                                           (10)                                                              ∗ 200 / /                                            (11)  Where                                                     / if otherwise                                     (12)  Where, for any simulated dye, Xn, Yn and Zn are the values of X, Y and Z, calculated using  eqns (5‐7), respectively, but with T() set always to be 1.  Thus, in this work, it is found that:  Xn = 95.047, Yn = 100.000, Zn = 108.883 using the D65 Illuminant.    Table 1 lists the: (i) X, Y and Z, (ii) sR, sG and sB and (iii) Lab and E values calculated for  each of the absorption spectra illustrated in figure 1, using equations (5 – 7), (8) and (9) and  (3), respectively.  In table 1, the colour border used round this data, i.e. (i) – (iii) is how each  simulated dye with a maximum absorbance, Ao, = 1 would appear, i.e. as the complimentary  colour to that which it is absorbing.  An example spreadsheet, highlighting the calculations involved in the determination of the  (i) – (iii) values reported in Table 1 for the yellow‐absorbing, i.e. max = 575 nm, simulated  dye is given in the 'S2.xls' spreadsheet in the supplementary information.  Note: in all E  value calculations, all colour changes are with reference to white light, for which the values  of: Lo, ao and bo are: 100, 0 and 0, respectively.     11    Table 1: Spectral and calculated s(RGB), Lab and E characteristics of seven simulated dyes spanning the solar spectrum  Colour Violet Blue Cyan Green Yellow Orange Red λ max  (nm) 410 470 495 530 575 590 650 [X,Y,Z]  [0.88,0.99,0.74]  [0.83,0.90,0.37]  [0.87,0.77,0.69]  [0.80,0.54,1]  [0.53,0.52,1.1]  [0.49,0.60,1.1]  [0.76,0.92,1.1]  sRGB [244,255,160] [255,229,65] [255,158,159] [255,71,255] [94,130,255] [31,177,255] [128,255,255] Lab [97,‐12,24] [95,‐5,54] [97,29,12] [93,65,‐33] [79,9,‐39] [77,‐21,‐31] [92,‐22,‐6] ΔE* 27 54 31 73 45 44 24 PCC** blue blue green green red red red *: Reference white point is RGB (255, 255, 255) or Lab (100, 0, 0), where ΔE = 0. **: Primary colour component. 12    Correlation studies  The  previous  section  outlines  how  it  is  possible  to  use  the  associated  UV/Vis  absorption  spectrum to calculate the sR, sG and sB and Lab and E values for any of the simulated dyes  solutions illustrated in figure 1.  Now, for all the simulated dyes illustrated in figure 1, the  maximum absorption at max, i.e. Ao, was set at 1.  However, the same process can also be  used to calculate the sR, sG and sB and Lab and E values for any of the simulated dyes for  any value of Ao, i.e. at any dye concentration.  Thus, in this work Ao was varied from 0‐1, in  steps  of  0.05,  for  each  of  the  simulated  dyes  to  simulate  a  range  of  different  dye  concentrations, and in each case values for sR, sG and sB and Lab and E, were calculated  using the same procedure as described in the previous section.  Spectra for the simulated  dyes  for  which  Ao  >  1  were  not  studied  for,  as  we  shall  see,  this  is  too  high  for  DCC  to  produce any likely correlation with any measured UV/Vis absorbance.  In the case of the sR,  sG and sB data generated for each simulated dye, usually one of the colours, i.e. R, G or B,  varies to a greater extent compared to the other two over the Ao range 0‐1.  For example,  for the yellow‐absorbing dye illustrated in figure 1, with max = 575 nm, a brief inspection of  the variation of the calculated values of sR, sG and sB as a function of Ao, illustrated in figure  3, reveals that the red component is most affected by the change of Ao from 0‐1.  In all this  work,  for  any  light  absorbing  system  we  shall  refer  to  this  component,  i.e.  the  colour  component  which  changes  most  markedly  with  change  in  Ao  as  the  'primary  colour  component' or 'PCC' for short.  Note: as a rough guide, the PCC is the complementary colour  to that of the analytical system under test.  Thus, the PCC is red, green or blue for a coloured  system that appears approximately cyan, magenta or yellow, respectively [23].  13      Figure 3: Plots of sR (red line), sG (green line), and sB (blue line), values determined for the  yellow‐absorbing simulated dye as a function of absorbance at max, i.e. Ao, from which it is  clear that the red component varies most significantly as the value of Ao is increased from 0  to  1,  in  steps  of  0.05,  whilst,  in  contrast,  the  blue  component  remains  unchanged  at  all  values of Ao.     As a consequence, since red is the PCC for the yellow absorbing dye (see figure 3), only the  red  component  data  were  used  to  calculate  values  for  A(sR)  and  1‐T(sR)  for  the  yellow‐ absorbing  simulated  dye,  using  the  appropriate  versions  of  equations  (1)  and  (2),  respectively,  as  a  function  of  Ao.  In  addition,  the  sR,  sG  and  sB  data  in  figure  3,  for  the  yellow‐absorbing simulated dye, was used to calculate values for Lab, and so E, also as a  function of Ao which was varied over the range 0‐1.  Plots of these three different data sets,  i.e. A(sR), 1‐T(sR)and E vs Ao, for the yellow simulated dye are illustrated in figure 4 from  which  it  appears  that  the  absorbance‐like  parameter  based  on  the  sR  values,  i.e.  A(sR),  provides  the  best  linear  correlation,  of  the  three  plots,  with  Ao,  and  this  observation  is  supported by the near unity value for the square of the correlation coefficient for the line of  best fit (i.e. r2 = 0.9941).  It is also clear that all three parameters show increasing deviation  from  linearity  as  the  value  of  is  Ao  increased  and  that  even  A(sR)  shows  clear  signs  of  deviating significantly at Ao values > 1.  This was found to be true for all the simulated dyes  tested and so the correlation study was limited to a variation of Ao from 0 to 1, as noted  earlier.  14      Figure 4: Plots of A(sR) (black dots), 1‐T(sR) (red dots) and E (blue dots) as a function of Ao  for  the  yellow‐absorbing  simulated  dye  (see  figure  1)  calculated  using  the  sR,  sG  and  sB  values illustrated in figure 3.  The line of best fit (broken line) for the plot of A(sR) vs. Ao  yields a correlation coefficient , r2, 0.9941.    The same procedure was applied to all the simulated dyes illustrated in figure 1 and in each  case  the  PCC  was  identified  (see  Table  1)  and  the  data  associated  with  the  PCC  used  to  generate plots of: A(sR), 1‐T(sR) and E as a function of Ao over the Ao range of 0‐1.  The  square of the correlation coefficient was determined for each of these correlation plots and  the  results  of  this  work  are  plotted  as  a  function  of  max  in  figure  5  for  the  different  simulated dyes.  A brief inspection of this plot of correlation coefficient data reveals that, as  for  the  yellow‐absorbing  dye  in  figure  4,  the  absorbance‐like  parameter,  A(sR,  sG  or  sB),  correlates linearly much more closely with Ao, than the other two functions, 1‐T(sR, sG or  sB) and E.    15      Figure 5: Plots of squares of correlation coefficients, r2 as a function of max for the seven  simulated dyes listed in table 1.  The individual r2 values themselves were derived from plots  of the sRGB PCC data for each of the seven dyes in the form of: A(sR, sG or sB) (black line),  1‐T(sR, sG or sB) (red line) or E (blue line) vs. Ao.      These  results  imply  that  values  for  the  absorbance‐like  parameter,  i.e.  A(sR,  G  or  B),  determined from digital photographic data, i.e. sR, sG or sB values, can be used, instead of  absorbance  values  determined  using  UV/Vis  spectrophotometry,  as  a  measure  of  concentration of the light absorbing species.  This is a useful observation given that the cost  of DCC is low and the technique very portable, unlike UV/Vis spectroscopy and, also – once  in place ‐ the process is simple to effect.  In order to test the above hypothesis, derived from  studies of simulated dyes, three, well‐established colour‐based sensors were studied using  both  the  conventional,  and  costly,  UV/Vis  spectrophotometric  technique  and  the  very  inexpensive,  increasingly  popular,  simple  method  of  DCC,  using  a  digital  mobile  phone  camera and a RGB measuring App.    16    Application of DCC to established optical sensor systems  (1) CO2‐sensitive indicators  A  large  number  of  CO2‐sensitive,  colour‐based  indicators  have  been  developed  and  commercialised  for  various  applications,  including  correct  tracheal  intubation  [24]  and  environmental  monitoring  in  air  and  water  [25‐28].    In  most  cases  the  colour  changing  process is due to the following equilibrium reaction:                                                                D‐  +  H2O  +  CO2  ⇌  DH  +  HCO3‐                                     (13)  where D‐ and DH are the deprotonated and protonated forms, respectively, of a pH sensitive  dye, such as phenol red, PR.  It follows that in the presence of an excess of bicarbonate, the  concentrations of D‐ and DH are related to the ambient level of CO2, i.e. via an expression of  the form:                                                                        [DH]/[D‐]  =  K.%CO2                                                     (14)  Where, [DH] and [D‐] are the concentrations of the protonated and deprotonated forms of  the pH dye, respectively, and K is the proportionality constant which provides a measure of  the sensitivity of the sensor towards CO2.  If, as is usually the case, the absorbance of the  indicator is measure at a wavelength where only D‐ absorbs, which is usually max for D‐, i.e.  A(D‐), then, according to eqn (14) and Beer's law, A(D‐) will decrease as %CO2 is increased.  It  also follows that a plot of 1/A(D‐) vs %CO2 will yield a straight line with a gradient, K [29, 30].   However, a much simpler, although more approximate method for assessing the value of K  is to measure the %CO2 necessary to create equal concentration of [DH] and [D‐], i.e. %CO2(S  = ½), since it is equal to the reciprocal of K.  Note: at %CO2(S = ½), A(D‐) = A(D‐)o/2, where  A(D‐)o is the initial absorbance of the indicator [31].    In this work the optical responses  of a typical PR‐based CO2‐sensitive plastic film sensor,  towards different levels of CO2, were measured using both a UV/Vis spectrophotometer and  a mobile phone digital camera and the results of this work are illustrated in figure 6 [32].    17      Figure  6:  UV/Vis  absorption  spectra  and  digital  photographic  images  recorded  for  a  PR‐ based CO2 sensitive plastic film as a function of increasing levels of %CO2 in the gas phase.      The UV/Vis absorbance data in figure 6 is for the PR film at the max for its deprotonated  form (582 nm) was then plotted as a function of %CO2 as illustrated in figure 7, from which a  value for %CO2(S = ½), and so K, were gleaned for the PR CO2 indicator film.  Similarly, the  ColorMeter App on the mobile phone was used to analyse each of the digital photographs  taken of the film as a function of %CO2 and illustrated in figure 6.  The sRGB values extracted  using the App are gamma corrected, non‐linear parameters, i.e. sR', sG' and sB' values.  In  this,  and  all  the  other  indicators  described  in  this  section,  the  PCC  was  red  and  the  conversion  from  the  App  measured  sR'  non‐linear  values  associated  with  the  digital  photographs  illustrated  in  figure  6,  to  their  linear,  sR,  counterparts  used  the  following  function:                 If sR'  0.0405, then sR = 12.92. R', otherwise sR =  {(sR' + 0.055)/1.055}2.4            (15)  where sR' and sR are in their fractional (i.e. 0‐1) forms, rather than their more usual 8 bit (0‐ 255) forms.  Once sR' and sR were converted to their linear values, using eqn (15), then the  value of A(sR) associated with each of the indicator photographs illustrated in figure 6 was  determined and a plot constructed of A(sR) vs %CO2, which is illustrated in figure 7.  As an  18    example, sRGB analysis (using the App) of the image of the CO2 indicator at 2% CO2 reveals a  value of sR' of 0.59 (or 150 in 8 bit form), which translates to a value of 0.30 (or 77 in 8 bit  form)  for sR,  calculated  using  eqn  (15),  and  a  value  of  0.52  for  A(sR),  based  on  eqn  (1),  assuming sRo = 255.  A quick comparison of the two plots in figure 7, namely absorbance, A582, (at max PR; i.e.  582 nm, measured spectrophotometrically and taken from the spectral changes in figure 6)  vs %CO2 and A(sR) (calculated as in eqn (1) using sR values derived from the digital images in  figure 6) vs %CO2 reveals that they are near identical in shape, implying –as predicted in the  first  section  –  that  in  practice  spectrophotometric  absorbance,  A582,  and  the  apparent  absorbance parameter, A(sR), based on digital image analysis, are linearly correlated in this  system.    As  you  would  expect,  given  the  linear  correlation  between  A582,  and  the  DCC  parameter, A(sR), both plots of A582 and A(sR) vs %CO2 yielded the same value of 2.7 % for  %CO2(S = ½), as illustrated in figure 6.  Thus, the solid line in figure 7 is based on eqn (14),  assuming a value of K = 0.37 %‐1, which predicts the value of %CO2(S = ½) = 2.7%.      Figure 7: Plots of: (i) absorbance (at max PR; measured spectrophotometrically and taken  from the spectral changes in figure 6) vs %CO2 (black data points) and A(sR) (calculated as in  eqn (1) using sR values derived from the digital images in figure 6) vs %CO2 (red data points).   The broken line  identifies the values of A592 and A(sR), when the  indicator  is exposed to  100% CO2, so that all the PR is in its protonated form.  The solid line was generated using  eqn (14), with K = 0.37 %‐1, which yields a value of %CO2(S = ½) of 2.7%,  19      (2) Photocatalyst activity sensitive indicators  In recent years a number of new, so called 'self‐cleaning' architectural materials have been  developed in the form of glass (e.g. Activ from Pilkington Glass) [33], paint (e.g. Climisan  from STO) [34], concrete (e.g. TX Active from Italcementi) [35] and tiles (e.g. Hydrotect  from TOTO) [36].  In all cases the active ingredient is photoactive TiO2, which absorbs UV  light and is able to effect the complete mineralisation of most organic contaminants which  have deposited onto its surface, i.e.                                                     TIO2                Pollutant  +  O2    minerals (such as: H2O, CO2 and acids)      (16)                                                      UV    The above process is an example of semiconductor photocatalysis [37].  There are a growing  number of commercial and research photocatalytic materials and so there is a real need for  methods to assess the photocatalytic activity.  As a consequence a number of international  standard testing methods have been developed for this purpose, however most are slow  (usually take hours) and are laboratory based, and so not conducive to testing samples in  situ [38].  Recently a new colourimetric method of assessing photocatalytic activity has been  reported [39, 40] based the photocatalysed reduction of a blue dye, resazurin, Rz, to a pink  coloured product, resorufin, Rf, via the following photocatalytic reaction:                                                       TiO2                         glycerol +  Rz    glyceraldehyde +  Rf                                         (17)                                                        UV  The rate of photo‐induced change in colour of the Rz ink film is proportional to the activity  of the underlying photocatalytic material under test.  The test is easy to use, fast, i.e. usually  < 10 min, and can be used in the in situ assessment of photocatalytic materials [41, 42].  In  addition, it is now the basis of a recent ISO (DIS 21066) [43], in which the time taken for the  20    Rz to lose 90% of  its colour, ttb(90),  is measured, and taken as an inversely proportional  measure of the activity of the photocatalyst.    Here the Rz ink was used to probe the activity of a piece of Activ self‐cleaning glass using  both a UV/Vis spectrophotometer and a mobile phone digital camera to monitor the change  in colour of the Rz ink film (blue to pink) as a function of UV irradiation time and the results  of this work are illustrated in figure 8.      Figure 8: UV/Vis absorption spectra and digital photographic images recorded for a Rz ink  on a piece of Activ glass as a function of UV irradiation time.       The  parameter ttb(90) can  be  determined  for the  Activ glass  by  plotting  the  change  in  absorbance due to the Rz at its max = 609 nm, i.e. A609, as a function of irradiation time, as  illustrated in figure 9, where At=0 is the overall change in A609 as the indicator turns from  blue to pink due to reaction (17), and ttb(90) is the UV irradiation time taken for A = 0.9.  At=0.  Using the same data manipulation process as described in the previous section, the  photographic images in figure 8 of the Rz ink film were used to generated the plot of A(sR)  vs UV irradiation time, also illustrated in Figure 9.  As before, a quick comparison of the two  21    plots  in  figure  9,  namely  absorbance,  A609  (at  max  Rz,  i.e.  609  nm;  measured  spectrophotometrically  and  taken  from  the  spectral  changes  in  figure  8)  and  A(sR)  (calculated as in eqn (1) using sR values derived from the digital images in figure 8) vs UV  irradiation time reveals that the spectrophotometric absorbance and A(sR) data are linearly  correlated, as the data points lie on a common line.  As a consequence the two data sets  generate the same value for ttb(90), namely, ca. 8.6 min.      Figure 9: Plots of: (i) absorbance (at max Rz; measured spectrophotometrically and taken  from the spectral changes in figure 8) vs %CO2 (black data points) and A(sR) (calculated as in  eqn (1) using sR values derived from the digital images in figure 8) vs UV irradiation time  (red data points).  Both data sets identify the same value for ttb(90), namely 8.6 min.    (3) UV‐activated, O2‐sensitive indicators  Probably the most commonly analysed chemical species is O2, which is not surprising given  its  key  role  in  many  biochemical  and  chemical  processes.    In  terms  of  indicators  the  detection  of  oxygen  is  dominated  both  commercially  and  in  the  academic  literature  by  luminescence  quenching  [44].    Examples  of  commercial  O2  indicators  based  on  this  technology  include:  Oxydot  from  oxysese  [45],  Spot  SP  series  from  PreSense  [46],  OpTech O₂ from Mocon [47], RedEye oxygen sensor patches from OceanOptics [48].  In  contrast,  there  are  few  colour‐based  O2  indicators  [49],  although  this  group  has  recently  developed  a  UV‐activated  colour‐based  oxygen  indicator  that  utilises  an  ink  containing  a  semiconductor photocatalyst (usually TiO2), a highly coloured redox dye, usually a thiazine  22    dye such as methylene blue, MB or thionine, Th, and a sacrificial electron donor, usually  glycerol.    Upon  an  initial  illumination  with  UV  the  ink  is  'activated'  –  i.e.  rendered  O2‐ sensitive, via the following photocatalytic process:                                                                     TiO2                                         glycerol +  MB    glyceraldehyde +  LMB                   (18)                                                                       UV  since the reduced form of MB, i.e. leuco‐methylene blue, LMB, reacts readily with O2, via:                                            LMB  +  O2     MB  +  H2O                                          (19)  Thus, upon exposure to a short, intense burst of UV illumination the initially blue coloured  ink  is  bleached  to  LMB  and  stays  bleached  until  and  unless  O2  is  present,  whereupon  it  regains its original blue colour at a rate, or half‐life, t(50), that depends upon the ambient  level of O2 [50]. This indicator technology has been used commercially to identify O2 ingress  in packaged food [51].    In this study, a typical TiO2/thionine/glycerol  ink was used to coat a glass cover slip and,  after exposure to a burst of UV light (2 mW cm‐2 for 20 s from 2x15 W 352 nm BL lamps) the  recovery of its original colour in air (21% O2) was monitored both spectrophotometrically  and photographically as a function of 'dark' time (i.e. time after the initial exposure to UV  radiation) and the results of this work are illustrated in figure 10.      23      Figure  10:  Recovery  in  air  of  a  photocatalytically‐reduced  TiO2/thionine/glycerol  ink  film  monitored  both  spectrophotometrically  and  using  a  digital  mobile  phone  camera.    The  change in absorbance spectrum of the ink film recorded every 2 mins is illustrated here.    The parameter t(50)  in air can be determined for the UV‐activated TiO2/thionine/glycerol  ink film by plotting the change in absorbance due to the Th in the ink at its max = 609 nm,  i.e. A609, as a function of 'dark' time, as illustrated in figure 11, where At=0 is the overall  change in A609 as the indicator turns from colourless to blue due to reaction (19), and t(50) is  the time taken for A = 0.5At=0.  Using the same data manipulation process as described  in the previous section, the photographic images in figure 10 of the TiO2/thionine/glycerol  ink film were used to generated the plot of AsR) vs 'dark' time, also illustrated in Figure 11.   As before, a quick comparison of the two plots in figure 11, namely absorbance, Abs609 (at  max  for  Th,  i.e.  609  nm;  measured  spectrophotometrically  and  taken  from  the  spectral  changes in figure 10 and A(sR) (calculated as in eqn (1) using sR values derived from the  digital  images  in  figure  10)  vs  UV  irradiation  time  reveals  that  the  spectrophotometric  absorbance and A(sR) data are linearly correlated, as the data points lie on a common line.   24    As a consequence the two data sets generate the same value for t(50), namely, 4.6 min.   Other work shows that t(50) is inversely proportion to %O2 [47].    Figure 11: Plots of: (i) absorbance (at max Th; measured spectrophotometrically and taken  from the spectral changes in figure 9) vs %CO2 (black data points) and A(sR) (calculated as in  eqn (1) using sR values derived from the digital images in figure 9) vs 'dark' time (red data  points).  Both data sets identify the same value for t(50), namely 4.6 min.        25    Conclusions  The  absorption  spectrum  of  a  simple  simulated  dye,  with  an  absorbance,  Ao,  at  max  is  described by eqn (4).  This equation allows the creation of seven absorption spectra, with Ao  = 1, that span the visible spectrum.  These spectra can be converted into sRGB values, see  Table 1, which in turn can be used to calculate values for the apparent absorbance, A(sRGB),  apparent fraction of absorbed light, 1‐T(sRGB), where T is the apparent transmittance and  (iii) colour difference, E.  The latter are popular parameters in digital colour colourimetry,  DCC.  For each dye, one of the sRGB colour parameters, the principle colour component,  PCC, varies more than the other two as Ao is varied from 0 to 1 (see Table 1) and it is this  colour that is used to probe the degree of correlation between actual absorbance (Ao) and  the three DCC parameters: A(sRGB), 1‐T(sRGB) and E.  For all seven simulated dyes, over  the absorbance range 0‐1, the apparent absorbance, A(sRGB), correlates better with Ao than  the  other  two  DCC  parameters.    Three  real  indicators,  namely:  a  CO2  indicator,  a  photocatalytic activity indicator and an oxygen indicator, were used to test this prediction  and in each case the PCC was red.  In all three cases the apparent absorbance parameter,  A(sR), derived from sRGB analysis of the digital images, was found to be proportional to the  real absorbance, as measured using UV/Vis spectrophotometry, and yielded the same key  analytical information, i.e. pCO2(S=1/2) = 2.7%, ttb(90) = 8.6 min and t(50) = 4.6 min.  In all  this work, digital  image information capture required only a mobile phone camera and a  colour  measuring  App,  and  so  is  much  cheaper  and  easier  to  use  than  most  UV/Vis  spectrophotometers.    Although  never  as  good  as  UV/Vis  spectrophotometry,  the  widespread use of digital cameras and Apps makes it increasingly likely that the use of DCC  in  quantitative  and,  especially  semi‐quantitative,  analysis  of  colour  based  indicators  will  become more common place.  This work suggests that in most cases the digital data should  be  plotted  in  the  form  of  apparent  absorbance  A(sRGB),  rather  than  fractional  light  absorbed,  1‐T(sRGB),  or  colour  difference,  E.    The  fact  that  a  digital  camera  can  photograph many indicators simultaneously, suggests that it is also ideally suited for multi‐ analyte  analysis,  using  an  array  of  colourimetric  indicators,  unlike  UV/Vis  spectrophotometry.      26    References  [1]  X.‐d.  Wang,  O.S.  Wolfbeis,  Fiber‐optic  chemical  sensors  and  biosensors  (2013–2015),  Analytical chemistry, 88 (2016) 203‐227.  [2] T.R. Knutson, C.M. Knutson, A.R. Mozzetti, A.R. Campos, C.L. Haynes, R.L. Penn, A fresh  look  at  the  crystal  violet  lab  with  handheld  camera  colorimetry,  Journal  of  Chemical  Education, 92 (2015) 1692‐1695.  [3] S. Wang, X. Zhao, I. Khimji, R. Akbas, W. Qiu, D. Edwards, D.W. Cramer, B. Ye, U. Demirci,  Integration  of  cell  phone  imaging  with  microchip  ELISA  to  detect  ovarian  cancer  HE4  biomarker in urine at the point‐of‐care, Lab on a Chip, 11 (2011) 3411‐3418.  [4]  A.  Lapresta‐Fernández,  L.F.  Capitán‐Vallvey,  Multi‐ion  detection  by  one‐shot  optical  sensors using a colour digital photographic camera, Analyst, 136 (2011) 3917‐3926.  [5] Y. Zhang, Y. Wu, Y. Zhang, A. Ozcan, Fusion of lens‐free microscopy and mobile‐phone  microscopy images for high‐color‐accuracy and high‐resolution pathology imaging,  Optics  and  Biophotonics  in  Low‐Resource  Settings  III,  International  Society  for  Optics  and  Photonics, 2017, pp. 100550P.  [6] H. Araki, J. Kim, S. Zhang, A. Banks, K.E. Crawford, X. Sheng, P. Gutruf, Y. Shi, R.M. Pielak,  J.A. Rogers, Materials and device designs for an epidermal UV colorimetric dosimeter with  near field communication capabilities, Advanced Functional Materials, 27 (2017) 1604465 ‐  1604474.  [7]  G.W.  Ewing,  Instrumental  Methods  of  Chemical  Analysis,  4th  ed.,  McGraw‐Hill  Inc.,  Tokyo, Japan, 1975.  [8]  Single‐beam  photometer/filter,  http://www.medicalexpo.com/prod/robert‐ riele/product‐69866‐675162.html (accessed March 2018).  [9]  M.S.  Tooms,  Colour  Reproduction  in  Electronic  Imaging  Systems:  Photography,  Television, Cinematography, John Wiley & Sons, New Delhi, India, 2016.  [10] D.L. Williams, T.J. Flaherty, C.L. Jupe, S.A. Coleman, K.A. Marquez, J.J. Stanton, Beyond λ  [lambda]  max:  transforming  visible  spectra  into  24‐bit  color  values,  Journal  of  Chemical  Education, 84 (2007) 1873‐1877.  27    [11] M.A. Stokes, M.; Chandrasekar, S.; Motta, R. , A Standard Default Color Space for the  Internet: sRGB Version 1.10, http://www.color.org/sRGB.xalter (Accessed March 2018).  [12]  ColorMeter  RGB  Hex  Color  Picker  and  Colorimeter  by  White  Marten,  https://itunes.apple.com/us/app/colormeter‐rgb‐hex‐color‐picker‐and‐ colorimeter/id713258885?mt=8 (Accessed March 2018).  [13]  Color  Card  and  RGB  Color  Meter  by  NStart  MITech,  https://itunes.apple.com/us/app/color‐card‐and‐rgb‐color‐meter/id1297107041?mt=8  (Accessed March 2018).  [14]  Color  Mate  ‐  Convert  and  Analyze  Colors  by  David  Williames,  https://itunes.apple.com/us/app/color‐mate‐convert‐and‐analyze‐ colors/id896088941?mt=8 (Accessed March 2018).  [15] Image J, https://imagej.nih.gov/ij/ (Accessed March 2018).  [16]  Adobe  Photoshop,    https://www.adobe.com/uk/products/photoshop/free‐trial‐ download.html (Accessed March 2018).  [17] Image Colour Picker, https://imagecolorpicker.com/ (Accessed March 2018).    [18] A. Mills, D. Yusufu, Highly CO2 sensitive extruded fluorescent plastic indicator film based  on HPTS, Analyst, 141 (2016) 999‐1008.  [19]  A.  Mills,  N.  Wells,  J.  MacKenzie,  G.  MacDonald,  Kinetics  of  reduction  of  a  resazurin‐ based photocatalytic activity ink, Catalysis Today, 281 (2017) 14‐20.  [20] K Hand Coater, http://rkprint.com/?page_id=10 (Accessed March 2018).  [21]  A.  Mills,  D.  Hazafy,  Nanocrystalline  SnO2‐based,  UVB‐activated,  colourimetric  oxygen  indicator, Sensors and Actuators B: Chemical, 136 (2009) 344‐349.  [22]  A.  E308‐1,  Standard  Practice  for  Computing  the  Colors  of  Objects  by  Using  the  CIE  System, ASTM International, West Conshohoken, PA, 2001.  [23]  Complementary  colours,  after‐images,  retinal  fatigue,  colour  mixing  and  contrast  sensitivity,  http://www.animations.physics.unsw.edu.au/jw/light/complementary‐ colours.htm (Accessed March 2018).  28    [24]  Nellcor™  Adult/Pediatric  Colorimetric  CO2  Detector,  http://www.medtronic.com/covidien/en‐us/products/intubation/nellcor‐adult‐pediatric‐ colorimetric‐co2‐detector.html (Accesses March 2018).  [25] A. Mills, K. Eaton, Optical sensors for carbon dioxide: an overview of sensing strategies  past and present, Quimica Analitica, 19 (2000) 75‐86.  [26] Presens CO2‐sensors, https://www.presens.de/ (Accessed March 2018).  [27] Ocean Optics, https://oceanoptics.com/(Accessed March 2018).  [28] Mocon, http://www.mocon.com/ (Accessed March 2018).  [29] A. Mills, Q. Chang, N. McMurray, Equilibrium studies on colorimetric plastic film sensors  for carbon dioxide, Analytical Chemistry, 64 (1992) 1383‐1389.  [30] A. Mills, Q. Chang, Tuning colourimteric and fluorimetric gas sensors for carbon dioxide,  Analytica chimica acta, 285 (1994) 113‐123.  [31] A. Mills, Optical sensors for carbon dioxide and their applications, in: M.‐I. Baraton (Ed.)  Sensors for Environment, Health and Security, Springer, UK, 2009, pp. 347‐350.  [32] A. Mills, G.A. Skinner, P. Grosshans, Intelligent pigments and plastics for CO 2 detection,  Journal of Materials Chemistry, 20 (2010) 5008‐5010.  [33] Activ™ glass from Pilkington, https://www.pilkington.com/en‐gb/uk/products/product‐ categories/self‐cleaning/pilkington‐activ‐range (Accessed March 2018).  [34] Climisan paint from STO, http://www.sto.co.uk/en/home/home.html (Accessed March  2018).  [35]  TX  Active  from  Italcementi,  https://asknature.org/idea/tx‐active‐ cement/#.WquuDX9pxhE (Accessed March 2018).  [36]  Hydrotect  from  TOTO,  http://gb.toto.com/technology/technology‐single‐ view/Technology/show/HYDROTECT/(Accessed March 2018).  [37]  A.  Mills,  C.  O’Rourke,  K.  Moore,  Powder  semiconductor  photocatalysis  in  aqueous  solution:  An  overview  of  kinetics‐based  reaction  mechanisms,  Journal  of  Photochemistry  and Photobiology A: Chemistry, 310 (2015) 66‐105.  29    [38]  A.  Mills,  C.  Hill,  P.K.  Robertson,  Overview  of  the  current  ISO  tests  for  photocatalytic  materials, Journal of Photochemistry and Photobiology A: Chemistry, 237 (2012) 7‐23.  [39] A. Mills, J. Wang, S.‐K. Lee, M. Simonsen, An intelligence ink for photocatalytic films,  Chemical Communications, (2005) 2721‐2723.  [40] A. Mills, N. Wells, Reductive photocatalysis and smart inks, Chemical Society Reviews,  44 (2015) 2849‐2864.  [41] A. Mills, J. Hepburn, D. Hazafy, C. O’Rourke, N. Wells, J. Krysa, M. Baudys, M. Zlamal, H.  Bartkova, C.E. Hill, Photocatalytic activity indicator inks for probing a wide range of surfaces,  Journal of Photochemistry and Photobiology A: Chemistry, 290 (2014) 63‐71.  [42]  A.  Mills,  N.  Wells,  Indoor  and  outdoor  monitoring  of  photocatalytic  activity  using  a  mobile  phone  app.  and  a  photocatalytic  activity  indicator  ink  (paii),  Journal  of  Photochemistry and Photobiology A: Chemistry, 298 (2015) 64‐67.  [43] ISO/PRF 21066, https://www.iso.org/standard/69815.html (Accessed March 2018).  [44] X.‐d. Wang, O.S. Wolfbeis, Optical methods for sensing and imaging oxygen: materials,  spectroscopies and applications, Chemical Society Reviews, 43 (2014) 3666‐3761.  [45] Oxydot from OxySense, http://www.oxysense.com/(Accessed March 2018).  [46] Spot SP from PreSense, https://www.presens.de/products/o2/sensors.html (Accessed  March 2018).  [47]  OpTech®  O₂  from  Mocon,  http://www.mocon.com/instruments/optech‐o2‐model‐ p.html (Accessed March 2018).  [48]  RedEye  oxygen  sensor  patches  from  OceanOptics,  https://oceanoptics.com/product/redeye‐oxygen‐sensing‐patches/ (Accessed March 2018).  [49] S.‐K. Lee, A. Mills, A. Lepre, An intelligence ink for oxygen, Chemical communications,  (2004) 1912‐1913.  [50]  S.‐K.  Lee,  M.  Sheridan,  A.  Mills,  Novel  UV‐activated  colorimetric  oxygen  indicator,  Chemistry of Materials, 17 (2005) 2744‐27.  30    [51] UPM Shelf Life Guard Keeping an Eye on Packaged Foods, http://www.upm.com/About‐ us/Newsroom/Releases/Pages/UPM‐Shelf‐Life‐Guard‐Keeping‐an‐Eye‐on‐Packaged‐Foods‐ 001‐to‐10‐helmi‐2011‐19‐14.aspx (Accessed March 2018).