Разработан метод автоматического обнаружения микропластика на основе детекции объектов с использованием глубокого обучения и микроскопической спектроскопии рамановского рассеяния. Этот метод задерживает микропластик на металлическом фильтровальном мембране, распознает предполагаемый микропластик с помощью модели детекции объектов, а затем автоматически проводит качественный анализ рамановского спектра после преобразования координат. Результаты показывают, что модель детекции микропластика на базе YOLOv8n, обученная на экспериментальных данных, имеет точность, полноту и mAP@0.5 выше 90%, а mAP@0.5∶0.95 составляет 74%, обеспечивая хорошую способность локализации и распознавания объектов; построенная модель распознавания рамановских спектров микропластика на основе оптимизированного алгоритма индекса качества попадания веса (HQI) демонстрирует 100% точность классификации для 7 типов микропластика; совместное использование модели детекции микропластика и модели распознавания рамановских спектров позволяет реализовать автоматическое обнаружение микропластика. Метод позволяет обнаруживать частицы размером от 100 мкм, коэффициент восстановления внесенных частиц в реальной воде превышает 90%, а относительное стандартное отклонение (RSD) находится в пределах 10%, показывая хорошую точность и прецизионность. Метод применим для быстрого, автоматического и точного обнаружения микропластика в воде.

Автоматическое обнаружение микропластика;YOLOv8;модель детекции объектов глубокого обучения;модель распознавания рамановских спектров