La tecnología del espectro de color publicó con éxito un importante artículo en la revista central: "investigación sobre la clasificación discriminatoria basada en el espectro infrarrojo cercano de los plásticos"

Recientemente, el últimotrabajo de investigación de la tecnología de espectro de color, "investigaciónde clasificación discriminatoria basada en el espectroinfrarrojo cercano de plásticos", publicó con éxito la revista "ingeniería de envases". "Packaging engineering" no solo es larevista Central China del país, sino que también ha sido calificada como rccse China Core Academic Journal (a) y elnivel T3 del catálogo de clasificación de revistas científicas y tecnológicas de alta calidad en la industria de armas. Este resultado nosolo demuestra la profunda fuerza de la tecnología delespectro de color en el campo del análisis espectral,sino que también refleja los avances innovadores de latecnología del espectro de color en la tecnología de identificación y clasificación de materiales plásticos.

El objetivo de este trabajo es explorar elreciclaje de plásticos que se pueden utilizar en elembalaje de diferentes artículos y identificar yclasificar con precisión diferentes tipos de plásticos. Durante el estudio, primero se recolectaron PP、PET、HDPE、TPE、POMF20PPO(white)Datos espectrales de infrarrojo cercano de 16 tipos de plásticos, etc. En respuesta a los problemas de ruido existentes en laadquisición de datos espectrales, se utiliza el filtrode suavización SG para el preprocesamiento, y luego seutiliza el algoritmo de análisis de componentesprincipales para lograr la reducción de dimensión de los datos espectrales para reducir la cantidad de datos aprocesar. Finalmente, se establecieron con éxito cuatrotipos de modelos de clasificación utilizando elalgoritmo de clúster Kmedia no supervisado, laestimación de máximaprobabilidad de clúster supervisado, el discriminanteFisher y el algoritmo de ángulo espectral,respectivamente.

Los resultados del estudio muestran que elalgoritmo Kmedia puede distinguir eficazmente PPOgf20n, PLA y PPO (colornatural) de otras partículas de plástico, con una precisión del 100%, 100% y80%, respectivamente; La pr m90 y pomf20 por el método discriminanteFisher y la estimación de máximaprobabilidad es del 93%, y la precisión dereconocimiento de otras partículas plásticas es del 100%; El algoritmo de ánguloespectral tiene una precisión de reconocimiento del 80%para pet, el 47% para pom - f20 y más del 90% para elresto de partículas.

Las conclusiones de este estudio muestranque el modelo de clasificación establecido por lacombinación del algoritmo de Aprendizaje automático anterior con la tecnología de imágenes espectrales de infrarrojo cercano puede proporcionar unareferencia importante para la investigación deidentificación de plásticoscomunes.

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