關(guān)鍵詞導讀：塑料顆粒分選  高光譜技術(shù)  無損檢測

01 實驗背景

土壤微塑料是指進入土壤環(huán)境中的微型塑料顆粒。這些微塑料顆粒通常是由于塑料制品在環(huán)境中的分解、老化以及物理磨損而產(chǎn)生的。它們具有粒徑小、遷移性強、疏水性強等特點，因此容易在土壤和水體中分布和遷移。土壤微塑料對土壤生態(tài)系統(tǒng)具有顯著的負面影響。

高光譜技術(shù)能夠捕捉非常詳細的光譜數(shù)據(jù)，幾乎提供了連續(xù)的光譜信息。每一種塑料材料都有其光譜特征，這些特征體現(xiàn)在它們對不同波長光線的吸收和反射特性上，從而可以通過高光譜成像得到精準區(qū)分?？捎糜诙喾N塑料類型和混合塑料的識別，特別適用于復雜混合物中細微差異的辨識，有助于解決塑料回收行業(yè)面臨的多種材質(zhì)混雜難題。

02 實驗裝置原理

驗證裝置原理圖及采集裝置效果圖

微塑料樣品

03 實驗操作

使用900-1700nm近紅外高光譜相機對4種微塑料樣品（PS、PA、PLA、PE）進行高光譜數(shù)據(jù)采集；

使用高光譜數(shù)據(jù)處理和分析軟件對采集的數(shù)據(jù)進行降噪和反射率計算等數(shù)據(jù)預處理；

數(shù)據(jù)處理軟件上四種微塑料的高光譜數(shù)據(jù)曲線

從下圖可以看出：自上而下分別為PS、PA、PLA、PE，使用反射率對數(shù)據(jù)進行處理，可以發(fā)現(xiàn)每種材料反射率曲線在1100-1200nm波段都有不同且明顯的吸收峰。使用深度學習分析對數(shù)據(jù)進行處理，將4種塑料建立數(shù)據(jù)庫導入模型區(qū)分，由于模型數(shù)據(jù)不夠，塑料邊緣部分還存在誤判情況。

四種微塑料顏色渲染圖

04 可行性研究結(jié)論

單從曲線上看，不同材質(zhì)塑料微顆粒有明顯區(qū)別， 使用深度學習算法，能比較直觀分辨出塑料微顆粒材質(zhì)，問題點：塑料邊緣處還存在誤判情況。