Разработан метод автоматического обнаружения микропластика на основе детекции объектов с использованием глубокого обучения и микроскопического рамановского спектроскопического анализа. Метод задерживает микропластик на металлическом фильтровальном мембране, распознаёт подозрительные частицы микропластика с помощью модели детекции объектов и после преобразования координат автоматически выполняет качественный рамановский анализ. Результаты показывают, что экспериментально обученная модель детекции микропластика на базе YOLOv8n достигла точности, полноты и mAP@0.5 выше 90%, а mAP@0.5:0.95 составила 74%, демонстрируя хорошую способность к локализации и распознаванию объектов; созданная модель распознавания рамановских спектров микропластика на основе оптимизированного индекса качества попадания веса (HQI) показала 100% точность классификации для 7 видов микропластика; совместное использование модели детекции и модели распознавания спектров позволяет реализовать автоматическое обнаружение микропластика. Порог обнаружения по размеру составляет 100 мкм, а восстановление добавленной пробы микропластика в реальной воде превышает 90%, при относительном стандартном отклонении (RSD) менее 10%, демонстрируя хорошую точность и прецизионность. Данный метод может быть применён для быстрого, автоматического и точного обнаружения микропластика в воде.

автоматическое обнаружение микропластика;YOLOv8;модель детекции объектов с глубоким обучением;модель распознавания рамановских спектров