深層学習による物体検出と顕微ラマン分光法に基づくマイクロプラスチックの自動検出方法を開発した。本方法はマイクロプラスチックを金属フィルタ膜上に捕捉し、物体検出モデルで疑似マイクロプラスチックを識別し、座標変換後に自動でラマン定性分析を行う。結果は、実験的に学習されたYOLOv8nベースのマイクロプラスチック物体検出モデルの精度、リコール率、mAP@0.5が90%以上、mAP@0.5∶0.95が74%であり、良好な目標位置特定と認識能力を示した。最適化された重み付け命中品質指数（HQI）アルゴリズムに基づくマイクロプラスチックラマンスペクトル識別モデルは7種類のマイクロプラスチック分類で100%の分類精度を達成した。物体検出モデルとラマンスペクトル識別モデルの併用により、マイクロプラスチックの自動検出が可能となる。本方法のサイズ検出限界は100μmであり、実際の水中におけるマイクロプラスチックの添加回収率は90%以上、相対標準偏差（RSD）は10%以下であり、高い精度と精密度を示す。本方法は水中のマイクロプラスチックを迅速かつ自動的に正確に検出するために適用可能である。

マイクロプラスチック自動検出;YOLOv8;深層学習物体検出モデル;ラマンスペクトル識別モデル