Se ha desarrollado un método automático para la detección de microplásticos basado en la detección de objetos mediante aprendizaje profundo y espectroscopía Raman microscópica. Este método retiene los microplásticos en una membrana metálica filtrante, reconoce los microplásticos sospechosos mediante un modelo de detección de objetos y, tras la conversión de coordenadas, realiza automáticamente un análisis cualitativo Raman. Los resultados muestran que el modelo de detección de microplásticos basado en YOLOv8n, entrenado experimentalmente, tiene precisión, recuperación y mAP@0.5 superiores al 90%, y un mAP@0.5∶0.95 del 74%, mostrando buena capacidad para localizar y reconocer objetivos; el modelo de reconocimiento del espectro Raman de microplásticos basado en un algoritmo optimizado del índice de calidad de impacto ponderado (HQI) alcanza una precisión de clasificación del 100% para 7 tipos de microplásticos; la combinación del modelo de detección y el modelo de reconocimiento espectral permite la detección automática de microplásticos. El límite de detección de tamaño es de 100 μm; la recuperación de adición en aguas reales supera el 90%, con una desviación estándar relativa (RSD) inferior al 10%, mostrando buena exactitud y precisión. Este método puede aplicarse para la detección rápida, automática y precisa de microplásticos en el agua.

detección automática de microplásticos;YOLOv8;modelo de detección de objetos por aprendizaje profundo;modelo de reconocimiento del espectro Raman