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彩譜科技于核心期刊成功刊登重要論文：《基于塑料近紅外光譜的判別分類研究》
信息來(lái)源：彩譜品牌廠家瀏覽次數(shù)：120 發(fā)表時(shí)間：2024-05-25
近日，彩譜科技最新研究論文《基于塑料近紅外光譜的判別分類研究》，成功刊登《包裝工程》期刊。《包裝工程》不僅是全國(guó)中文核心期刊，被評(píng)為RCCSE中國(guó)核心學(xué)術(shù)期刊（A）同時(shí)也是兵器工業(yè)高質(zhì)量科技期刊分級(jí)目錄T3級(jí)。這一成果不僅彰顯了彩譜科技在光譜分析領(lǐng)域的深厚實(shí)力，更體現(xiàn)了彩譜科技在塑料材料判別分類技術(shù)方面的創(chuàng)新突破。

該論文旨在探索回收可用于不同物品包裝的塑料，并對(duì)不同塑料種類進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別分類。研究過(guò)程中，首先采集了包括 PP、PET、HDPE、TPE、PLA、PBT、TPU、POM-M90、PPO-GF20NC、TPB、PPS、ABS、PPO(natural)、SAN、POM-F20、PPO(white)等 16 種塑料的近紅外光譜數(shù)據(jù)。針對(duì)光譜數(shù)據(jù)采集時(shí)存在的噪聲問(wèn)題，采用了 SG 平滑濾波進(jìn)行預(yù)處理，接著利用主成分分析算法實(shí)現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)降維以減少待處理數(shù)據(jù)量。最后分別運(yùn)用無(wú)監(jiān)督聚類 K-means 算法、監(jiān)督聚類極大似然估計(jì)、Fisher 判別式以及光譜角算法成功建立了 4 類分類模型。

研究結(jié)果顯示，K-means 算法能夠?qū)?PPO-GF20N、PLA 和 PPO(本色)與其他塑料粒子有效區(qū)分開(kāi)，準(zhǔn)確率分別達(dá) 100%、100%以及 80%；Fisher 判別式和極大似然估計(jì)法對(duì) POM-M90 和 POM-F20 的識(shí)別準(zhǔn)確率為 93%，其他塑料粒子的識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá) 100%；光譜角算法對(duì) PET 的識(shí)別準(zhǔn)確率為 80%，POM-F20 的識(shí)別準(zhǔn)確率為 47%，其余粒子的識(shí)別準(zhǔn)確率均大于 90%。

此研究結(jié)論表明，上述機(jī)器學(xué)習(xí)算法與近紅外光譜成像技術(shù)相結(jié)合所建立的分類模型，可為常見(jiàn)塑料的鑒別研究提供重要參考。

論文全文PDF下載：http://www.designartj.com/bzgcgk/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240922&flag=1
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