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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(lèi)研究》

  • 信息來(lái)源:彩譜品牌廠(chǎng)家   瀏覽次數: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(lèi)研究》,成功刊登《包裝工程》期刊?!栋b工程》不僅是全國中文核心期刊,被評為RCCSE中國核心學(xué)術(shù)期刊(A)同時(shí)也是兵器工業(yè)高質(zhì)量科技期刊分級目錄T3級。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,更體現了彩譜科技在塑料材料判別分類(lèi)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,并對不同塑料種類(lèi)進(jìn)行準確識別分類(lèi)。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據。針對光譜數據采集時(shí)存在的噪聲問(wèn)題,采用了 SG 平滑濾波進(jìn)行預處理,接著(zhù)利用主成分分析算法實(shí)現光譜數據降維以減少待處理數據量。最后分別運用無(wú)監督聚類(lèi) K-means 算法、監督聚類(lèi)極大似然估計、Fisher 判別式以及光譜角算法成功建立了 4 類(lèi)分類(lèi)模型。
     
         研究結果顯示,K-means 算法能夠將 PPO-GF20N、PLA 和 PPO(本色)與其他塑料粒子有效區分開(kāi),準確率分別達 100%、100%以及 80%;Fisher 判別式和極大似然估計法對 POM-M90 和 POM-F20 的識別準確率為 93%,其他塑料粒子的識別準確率均達 100%;光譜角算法對 PET 的識別準確率為 80%,POM-F20 的識別準確率為 47%,其余粒子的識別準確率均大于 90%。
     
        此研究結論表明,上述機器學(xué)習算法與近紅外光譜成像技術(shù)相結合所建立的分類(lèi)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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