Se desarrolló un método automático para la detección de microplásticos basado en la detección de objetos con aprendizaje profundo y espectroscopía Raman microscópica. Este método retiene microplásticos en una membrana filtrante metálica, identifica y captura microplásticos sospechosos mediante un modelo de detección de objetos, y realiza automáticamente análisis cualitativo Raman tras la transformación de coordenadas. Los resultados muestran que el modelo de detección de microplásticos basado en YOLOv8n entrenado experimentalmente tiene precisión, recall y mAP@0.5 por encima del 90%, y un mAP@0.5∶0.95 de 74%, con buena capacidad de localización y reconocimiento de objetivos; el modelo de reconocimiento de espectros Raman basado en un algoritmo optimizado del índice de calidad de impacto (HQI) para microplásticos alcanza una precisión de clasificación del 100% para 7 tipos de microplásticos; la combinación del modelo de detección de microplásticos y el modelo de reconocimiento de espectros Raman permite la detección automática de microplásticos. El límite de detección por tamaño es de 100 μm, la tasa de recuperación en agua real es superior al 90% y la desviación estándar relativa (RSD) está dentro del 10%, demostrando buena precisión y exactitud. Este método se puede aplicar para la detección rápida, automática y precisa de microplásticos en el agua.

Detección automática de microplásticos;YOLOv8;modelo de detección de objetos con aprendizaje profundo;modelo de reconocimiento de espectros Raman