초기 탐색에서 최적의 테스트 조건 하에 자체 개발한 "섬유 제품 주요 구성 요소 고효율 인식 및 분류 장치"를 이용하여 폐 폴리에스터/면 혼방직물 샘플의 온라인 원시 근적외선 분광 데이터를 수집하였다. 온라인 원시 스펙트럼을 기반으로 최적의 스펙트럼 전처리 방법은 S-G 평활 + 최대최소 정규화(MMN) + S-G 미분으로 도출되었으며, 부분 최소 제곱법을 이용하여 폐 폴리에스터/면 혼방직물의 온라인 근적외선 정량분석 모델을 구축하였다. 모델의 교차 검증 평균 제곱근 오차(RMSECV)는 1.47이었고, 보정 상관 계수(RC)와 검증 상관 계수(RV)는 모두 0.99 이상이었으며, 보정 상대 예측 편차(RPDC)는 18.17, 검증 상대 예측 편차(RPDV)는 13.13, 교차 검증 상대 예측 편차(RPDCV)는 11.76이었다. 모델의 신뢰성 검증을 위해 외부 샘플 30개를 선정하여 온라인 검증을 실시하였으며, 검증 결과의 선형 방정식은 y=(1.00±0.01)x-(0.88±0.56)였고 예측 정확도는 93.3%였다. 모델을 분류 장치의 "섬유 온라인 주제어 프로그램"에 도입한 후, 장비에서 서로 다른 폴리에스터 함유량 직물의 분류 범주를 설정하여 폐 폴리에스터/면 혼방직물 샘플의 함유량 예측 및 장치의 송풍 분류 시스템을 통해 해당 수집 상자로 자동으로 분류하였다. 각 샘플의 예측 및 분류 시간은 2초 미만이며, 기계 자동 분류 결과에 오류가 없었다. 구축된 모델과 분류 장치를 이용하여 폐 폴리에스터/면 혼방직물을 온라인에서 효율적으로 측정하고 자동 분류할 수 있다.

폐 섬유제품; 온라인 근적외선; 정량 분석 모델; 고효율 인식; 자동 분류