本研究は近赤外拡散反射スペクトル分析技術に基づき、食品包装材料であるポリエチレンおよびポリプロピレンの定性判別試験を行った。異なる波長範囲を選択し、異なるスペクトル前処理方法を用い、主成分分析法(Principal component analysis, PCA)とSIMCA、ベイズ判別、K-近傍法の3つのパターン認識手法を組み合わせて定性予測モデルを構築し、正しい識別率に基づき各モデルの予測性能を比較した。結果は、1050～1550 nmの波長範囲でSIMCA法、ベイズ判別法、K-近傍法で構築した定性校正モデルの性能が良好であることを示した。ベクトル正規化、標準正規変数変換、センタリング、移動平均フィルタ、多項式平滑フィルタ、一次微分の6種のスペクトル前処理法と上記3種のパターン認識手法を用いてプラスチック試料の近赤外スペクトルのデータ処理を行い、1050～1550 nmの範囲で主成分因子数を3とした場合、原スペクトルを用いたK-近傍法の定性校正モデルが最適であり、校正セットと予測セットの正識別率はともに100%であった。本研究は食品包装材料のポリエチレンおよびポリプロピレンの迅速な識別研究の参考となる。

近赤外スペクトル;プラスチック;主成分分析;正識別率