Foi desenvolvido um método automático de detecção de microplásticos baseado em detecção de objetos por aprendizado profundo e espectroscopia Raman microscópica. Este método retém microplásticos em uma membrana filtrante metálica, identifica os possíveis microplásticos por meio de um modelo de detecção de objetos e, após conversão de coordenadas, realiza automaticamente a análise qualitativa de Raman. Os resultados mostram que o modelo de detecção de microplásticos baseado em YOLOv8n, treinado experimentalmente, apresenta precisão, recall e mAP@0.5 superiores a 90%, com mAP@0.5∶0.95 atingindo 74%, demonstrando boa capacidade de localização e reconhecimento de alvos; o modelo de reconhecimento do espectro Raman de microplásticos baseado em um algoritmo otimizado do índice de qualidade ponderada (HQI) apresentou 100% de precisão na classificação de 7 tipos de microplásticos; a combinação dos modelos de detecção e reconhecimento espectral permite a detecção automática de microplásticos. O limite de detecção de tamanho é de 100 μm, a taxa de recuperação adicionada em águas reais excede 90%, com desvio padrão relativo (RSD) inferior a 10%, mostrando boa exatidão e precisão. Este método pode ser aplicado à detecção rápida, automática e precisa de microplásticos na água.

detecção automática de microplásticos;YOLOv8;modelo de detecção de objetos por aprendizado profundo;modelo de reconhecimento do espectro Raman