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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。
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