Une méthode automatique de détection des microplastiques basée sur la détection d'objets par apprentissage profond et la spectroscopie Raman microscopique a été développée. Cette méthode retient les microplastiques sur une membrane filtrante métallique, identifie les microplastiques suspects via un modèle de détection d'objets, puis effectue automatiquement une analyse qualitative Raman après transformation des coordonnées. Les résultats montrent que le modèle de détection des microplastiques basé sur YOLOv8n entraîné expérimentalement affiche une précision, un rappel et un mAP@0.5 supérieurs à 90%, avec un mAP@0.5∶0.95 de 74%, démontrant une bonne capacité de localisation et de reconnaissance des cibles; le modèle de reconnaissance des spectres Raman des microplastiques, construit grâce à un algorithme optimisé d'indice de qualité de frappe des poids (HQI), atteint une précision de classification de 100% pour 7 types de microplastiques; la combinaison du modèle de détection des microplastiques et du modèle de reconnaissance des spectres Raman permet une détection automatique des microplastiques. La limite de détection en taille est de 100 μm, le taux de récupération dans l'eau réelle est supérieur à 90% et l'écart-type relatif (RSD) est inférieur à 10%, montrant une bonne exactitude et précision. Cette méthode peut être appliquée à une détection rapide, automatique et précise des microplastiques dans l'eau.

Détection automatique des microplastiques;YOLOv8;modèle de détection d'objets par apprentissage profond;modèle de reconnaissance des spectres Raman